조직, 도구 및 산업에 걸쳐 데이터로 작업하는 직접적 경험을 통해 우리는 우리가 DataOps라고 부르는 분석을 개발 및 전달하기 위한 보다 좋은 방법을 알아냈습니다.

선언문에 서명

데이터 과학, 데이터 엔지니어링, 데이터 관리, 빅 데이터, 비즈니스 인텔리전스라고 언급되든 아니든 우리의 작업을 통해 우리는 분석의 가치에 도달하게 되었습니다:

프로세스 및 도구보다 개인 및 상호 작용
포괄적 문서보다 작동하는 분석
계약 협상보다 고객 협업
광범위한 업프런트 설계보다 실험, 반복 및 피드백
단절된 책임보다 교차 기능적인 운영의 소유

DataOps 원칙

지속적으로 고객을 만족시켜라

우리의 최고 우선 순위는 몇 분에서 몇 주에 이르는 소중한 분석 통찰력의 조속하고 지속적인 전달을 통해 고객을 만족시키는 것입니다.

작동하는 분석을 소중하게 생각하라

우리는 데이터 분석 성능의 기본 척도가 강력한 프레임워크 및 시스템 위에 정확한 데이터를 통합하여 통찰력 있는 분석이 전달되는 정도라고 생각합니다.

변화를 수용하라

우리는 진화하는 고객 니즈를 환영하며 실제로 경쟁 우위를 만들어 내기 위해 이것을 수용합니다. 우리는 고객과 소통하는 가장 효율적이고 효과적이며 기민한 방법은 마주보고 하는 대화라고 생각합니다.

이것은 팀 스포츠다

분석 팀은 항상 다양한 역할, 기술, 선호하는 도구 및 제목을 갖습니다. 다양한 배경과 의견은 혁신과 생산성을 향상시킵니다.

매일 일어나는 상호 작용

고객, 분석 팀 및 운영은 프로젝트 내내 일상적으로 협력해야 합니다.

스스로 조직화하라

우리는 최고의 분석 통찰력, 알고리즘, 아키텍처, 요구 사항 및 설계는 자기 조직적 팀에서 나온다고 생각합니다.

영웅주의를 줄여라

분석 통찰력 필요의 속도와 폭이 계속 증가함에 따라 우리는 분석 팀이 영웅주의를 줄이고 지속 가능하고 확장 가능한 데이터 분석 팀 및 프로세스를 만들기 위해 노력해야 한다고 생각합니다.

반성하라

분석 팀은 고객이 제공한 피드백, 자기 자신 및 운영 통계에 대한 정기적 자기 반성을 통해 운영 성능을 미세 조정해야 합니다.

분석은 코드다

분석 팀은 데이터에 접근하고 데이터를 통합하고 모델링하고 시각화하기 위해 다양한 개별 도구를 사용합니다. 기본적으로, 이러한 도구 각각은 통찰력을 전달하기 위해 데이터에 대해 취해지는 조치를 설명하는 코드 및 구성을 생성합니다.

결합하라

데이터, 도구, 코드, 환경 및 분석 팀 작업을 처음부터 끝까지 결합하는 것은 분석 성공의 핵심적인 요인입니다.

재현 가능하게 만들어라

재현 가능한 결과가 필요하며 따라서 우리는 데이터, 저수준 하드웨어 및 소프트웨어 구성, 툴체인에 있는 각 툴에 고유한 코드 및 구성 등 모든 것을 버전화합니다.

일회용 환경

우리는 생산 환경을 반영하는 생성하기 쉽고 격리되며 안전한 일회용 기술 환경을 제공함으로써 분석 팀원들이 실험하는 데 필요한 비용을 최소화하는 것이 중요하다고 생각합니다.

단순성

우리는 기술적 우수성과 좋은 디자인에 대한 지속적인 관심이 민첩성을 강화한다고 생각합니다. 비슷하게 단순성-실행되지 않는 작업의 양을 극대화하는 기술-은 필수적입니다.

분석은 제조다

분석 파이프라인은 린 제조 라인과 비슷합니다. 우리는 DataOps의 근본적인 개념이 분석 통찰력의 생산에서 지속적인 효율성을 달성하는 것을 목표로 하는 과정적 사고에 대한 집중이라고 생각합니다.

품질이 다른 무엇보다 중요하다

분석 파이프라인은 코드, 구성 및 데이터의 이상과 보안 문제에 대한 자동화된 탐지(지도카)가 가능한 기초를 가지고 구축되어야 하며 실수 방지(포카 요케)를 위해 운영자들에게 지속적인 피드백을 제공해야 합니다.

품질 및 성능을 모니터링하라

우리의 목표는 예기치 않은 변동을 탐지하고 운영 통계를 생성하기 위해 지속적으로 모니터링되는 성능, 보안 및 품질 척도를 가지는 것입니다.

재사용하라

우리는 분석 통찰력 생산성의 기초적 측면이 개인 또는 팀에 의한 이전 작업의 반복을 피하는 것이라고 생각합니다.

사이클 타임을 개선하라

우리는 고객 니즈를 분석 아이디어로 바꾸고 그것을 개발에서 생성하고 그것을 반복 가능한 생산 프로세스로 배포하고 최종적으로 해당 제품을 리팩터링 및 재사용하는 데 필요한 시간 및 노력을 최소화하기 위해 노력해야 합니다.