堅牢なDataOpsが信頼できるデータ分析を支える理由

DataOpsプロセスが十分に理解されていないと、データと分析結果に一貫性の欠如を招く恐れがあります。

強力なDataOpsプロセスの必要性は、データ分析プロジェクトに適用される際、しばしば過小評価され、誤解されています。簡単に言えば、DataOpsはデータのためのDevOps（ツールとIT運用を組み合わせる一連のプラクティス）であり、データを運用化し、「デプロイや変更を行うたびに、既に存在するデータと、プロモートされる変更の潜在的影響を意識する必要がある」という核心的な考え方に対処するプロセスです。

適切な注意が基盤となるDataOpsプロセスに払われない状況では、多くの問題が発生し、最終的に深刻な影響を及ぼす可能性があります。

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本番環境で何かを壊す変更をプッシュしてしまう

これはすべてのデータチームにとって最悪の悪夢です。さらに悪いのは、1) 何の変更が導入されたか、2) どうすればその問題を取り除けるかを知るプロセスがないことです。デプロイされる変更への可視性がなければ、新たに導入された問題を迅速に解決する手立てがありません。これは開発の問題ですが、すぐにビジネスの問題になります。顧客ベースがシステムと基盤プロセスへの信頼を失い（リアルタイムで不正なデータを見始めると）、データプログラム全体の信頼性が疑われます。それは、明確でテスト済み、文書化されたプロセスで解決できたはずのことです。

機能拡張の提供スピード

堅牢なプロセスがなく、データが正確でない場合、問題を修正し機能拡張を提供するまでの時間は極めて長くなります。結果？ 不完全または不正確なデータを長く見ることになります。デプロイプロセス自体を全体的なデータプログラムの一部と見なす必要があります。ゼロコード変更を実装してデプロイプロセス自体をテストします。プロセス自体が正しく機能しているか、それともそのプロセス自体が本番環境に間違ったものを導入しているのか？

ホットフィックスの実行能力を失う

問題は避けられず発生し、開発チームは即座にホットフィックスを実行して即時の問題に対処できる必要があります。しかし、DataOpsプロセスがなければ、次のデプロイで同じバグを再導入するリスクがあります。

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ヒューマンエラーとコスト

人々がいかに慎重でも、ミスは起こります。DevOpsプロセスは、データ分析プログラムから可能な限りヒューマンエラーを排除するように構築されています。ヒューマンエラーが少なければ、データもプログラムもより正確になります。人はコストがかかり、プロセスはそのコストを削減できます。デプロイに関わる人が多ければ、そのプロセスは高コストになります。データ分析プログラムの手作業部分を排除すれば、より良く、安く、速いプログラムになります。

現在のDataOpsプロセスの状態に不安があるなら、チームに以下の質問をしてみてください。答えがすべてを物語ります。

1. データ変更を本番環境に入れる現在のプロセスは？ 一貫していて文書化されているか？
2. 作業が行われている隔離された開発環境とテスト環境はあるか？
3. 本番環境への変更権限を持つ人はいるか？ 開発とデプロイの間のガバナンスは？（例：自分の変更を勝手に本番にプッシュできないようにするプロセスはあるか？）

DataOpsプロセスが十分に理解されていないと、データに一貫性の欠如を招きます。データの一貫性の欠如は、顧客の心に情報の質への疑念を抱かせ、彼らがソースオブトゥルースとして見ているものを本当に信頼できないと思わせます。より良いプロセスを構築すれば、より速く進め、顧客の目には信頼でき、重要なビジネス意思決定に頼れるシングルバージョンオブトゥルースを構築できたことを知るでしょう。