🎯 Definicja
DataOps to metodyka zarządzania procesami danych, która przenosi zasady DevOps (CI/CD, automatyzacja, monitoring) do świata Inżynierii Danych. Celem jest skrócenie czasu od “pomysłu” do “działającego raportu/modelu” przy zachowaniu wysokiej jakości danych.
🔑 Kluczowe punkty
- Automatyzacja: Koniec z ręcznym uruchamianiem skryptów. Wszystko dzieje się w pipeline’ach (Orkiestracja).
- Jakość: Automatyczne testy danych na każdym etapie.
- Wersjonowanie: Kod ETL, modele danych i konfiguracja są w Gitcie.
- Współpraca: Zbliżenie Inżynierów, Data Scientistów i Biznesu.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
DataOps walczy z “Data Bureaucracy” i “Fear of Change”. Tradycyjnie: Zmiana kolumny w hurtowni zajmuje 3 tygodnie, bo “strach czegokolwiek dotknąć”. DataOps: Zmieniasz kod, puszczasz testy automatyczne na branchu deweloperskim, jeśli zielone → Deploy na produkcję w 15 minut. To połączenie Technologii (Docker, Airflow, dbt) i Kultury (Agile).
💡 Przykład zastosowania
Zespół buduje Dashboard Sprzedaży. Zamiast wysyłać pliki e-mailem, mają repozytorium kodu. Każda zmiana w logice SQL (np. w dbt) jest automatycznie testowana (czy nie dubluje wierszy?). Jeśli testy przejdą, kod jest wdrażany na środowisko produkcyjne, a dokumentacja odświeża się sama. Analiza błędów jest prosta, bo mamy pełną historię zmian (Git) i Monitoring (Observability).
📌 Źródła
- “The DataOps Manifesto”.
- “DataOps: The Upstream of Analytics”.
👽 Brudnopis
- Kluczowe narzędzia: Git, Docker, Jenkins/GitLab CI, dbt, Airflow.
- DataOps to fundament skutecznego Data Mesh.