Кто такой DataOps и зачем он нужен

DataOps (Data Operations) — это подход и роль, направленные на улучшение управления данными, их качества и скорости доставки аналитических решений.
Если DevOps автоматизирует цикл разработки ПО, а MLOps — машинное обучение, то DataOps помогает компаниям эффективно работать с данными.

Чем занимается инженер DataOps?

DataOps-инженер отвечает за создание процессов и инфраструктуры, которые обеспечивают быструю и надёжную работу с данными.

Основные задачи:

• Автоматизация ETL/ELT-процессов.
• Обеспечение качества данных (Data Quality, Data Validation).
• Управление потоками данных (Kafka, Airflow, Spark).
• Мониторинг и логирование data pipeline.
• CI/CD для аналитических приложений и data pipeline.
• Взаимодействие между data engineering, аналитиками и DevOps.

Чем DataOps отличается от DevOps и MLOps?

• DevOps → код и сервисы.
• MLOps → модели машинного обучения.
• DataOps → данные, их качество и доставка в аналитику.

Примеры практик DataOps

• Автоматическая проверка качества данных при загрузке.
• Версионирование схем данных (Schema Registry, DBT).
• Мониторинг задержек и ошибок в data pipeline.
• CI/CD для ETL job-ов и аналитических отчётов.

Зачем нужен DataOps

• Повышает доверие к данным и их качество.
• Ускоряет доставку аналитики и инсайтов.
• Снижает риски ошибок в отчётах и ML-моделях.
• Делает работу с данными более прозрачной и воспроизводимой.

Итог

DataOps — это DevOps для мира данных.
Он помогает компаниям превратить данные в надёжный и предсказуемый актив.