{"id":2317,"date":"2025-07-14T00:02:18","date_gmt":"2025-07-13T17:02:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.linuxid.net\/istilah\/?p=2317"},"modified":"2025-07-14T00:02:18","modified_gmt":"2025-07-13T17:02:18","slug":"dataops","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.linuxid.net\/istilah\/dataops\/","title":{"rendered":"DataOps"},"content":{"rendered":"

Apa itu DataOps?<\/h2>\n

DataOps adalah pendekatan Agile dalam mendesain, mengimplementasikan, dan memelihara arsitektur data terdistribusi yang mendukung berbagai tools dan framework open source dalam lingkungan produksi. Tujuan utamanya adalah untuk menciptakan nilai bisnis dari data skala besar.
\nTerinspirasi dari gerakan DevOps<\/a>, strategi DataOps berusaha mempercepat pengembangan aplikasi yang berjalan di atas framework big data. Selain itu, DataOps juga ingin menghapus batasan antar tim\u2014baik tim operasional IT, manajemen data<\/a>, maupun tim developer\u2014dengan mendorong kolaborasi antara data engineer<\/a>, data scientist<\/a>, analis, dan pemilik bisnis. Tujuannya jelas: data harus bisa digunakan secara fleksibel dan efektif demi hasil bisnis yang positif dan konsisten.<\/p>\n

Karena mencakup banyak aspek dari siklus hidup data<\/a>, DataOps juga menyentuh banyak bidang dalam dunia IT seperti pengembangan data, transformasi data<\/a>, ekstraksi, kualitas data<\/a>, governance<\/a>, pengaturan akses data, hingga perencanaan kapasitas data center dan operasional sistem. Biasanya, tim DataOps dipimpin oleh chief data scientist atau chief analytics officer, dibantu oleh engineer, analis, dan data steward.<\/p>\n

Sama seperti DevOps, DataOps nggak punya tool khusus. Tapi pendekatan ini didukung oleh berbagai framework dan tool seperti ETL\/ELT<\/a>, data curation<\/a>, cataloging, log analyzer, dan sistem monitoring. Beberapa software open source seperti MapReduce, HDFS, Kafka, Hive, dan Spark juga masuk dalam ekosistem DataOps.<\/p>\n

\n

Cara kerja DataOps<\/h2>\n

Tujuan utama DataOps adalah menggabungkan prinsip DevOps dan Agile dalam mengelola data agar selaras dengan target bisnis. Misalnya, jika bisnis ingin meningkatkan rasio konversi leads, maka DataOps akan memosisikan data agar bisa memberikan rekomendasi pemasaran yang lebih efektif.
\nDataOps menggunakan proses Agile untuk governance<\/a> dan pengembangan analitik, serta prinsip DevOps untuk mengoptimalkan proses build, pengiriman, dan pengelolaan kode.<\/p>\n

Selain membuat kode baru, DataOps juga fokus mempercepat dan menyempurnakan data warehouse<\/a>. Mirip dengan lean manufacturing<\/a>, DataOps menerapkan Statistical Process Control (SPC) untuk memantau pipeline analitik data<\/a>. SPC memastikan data tetap konsisten, efisien, dan berkualitas tinggi. Kalau ada error atau anomali, sistem akan segera memberi tahu analis data.<\/p>\n

Cara implementasi DataOps<\/h2>\n

Karena volume data terus tumbuh, strategi DataOps jadi makin penting. Langkah pertama adalah membersihkan raw data<\/a> dan membangun infrastruktur agar data bisa diakses dengan mudah\u2014biasanya lewat model self-service.
\nSetelah itu, kamu perlu mengembangkan atau mengintegrasikan tools dan platform yang bisa mengatur data dan otomatisasi alurnya. Sistem ini akan terus memproses data baru, memantau performa, dan memberi insight secara real-time.<\/p>\n

Beberapa praktik terbaik saat implementasi DataOps meliputi:<\/p>\n