DataOps-сопровождение — это комплекс услуг по организации и поддержке процессов работы с данными, ориентированных на скорость, качество и надежность. Если DevOps отвечает за инфраструктуру и CI/CD в разработке, то DataOps переносит эти принципы в сферу данных: автоматизирует сбор, обработку, тестирование и доставку данных, делая их доступными и корректными для аналитики и машинного обучения https://core247.kz/dataops
В рамках DataOps-сопровождения специалисты помогают компании:
выстроить конвейеры данных (ETL/ELT), которые стабильно доставляют информацию из разных источников в хранилище или lakehouse;
внедрить практики версионирования и тестирования данных, чтобы ошибки не попадали в аналитические отчёты и модели;
автоматизировать мониторинг качества данных и настроить алерты на аномалии;
организовать CI/CD для data-pipeline — чтобы изменения в трансформациях и схемах данных проходили так же прозрачно, как код в продакшн;
интегрировать облачные и on-premise решения (Snowflake, BigQuery, Databricks, Airflow, dbt и др.);
обеспечить безопасность и управление доступом к данным (Data Governance, DLP, шифрование).
Главная ценность DataOps-сопровождения в том, что бизнес получает надёжные и прозрачные процессы работы с данными, что напрямую влияет на скорость принятия решений, качество аналитики и эффективность AI/ML-проектов. В отличие от разовых внедрений, сопровождение предполагает постоянное развитие конвейеров, контроль качества и адаптацию инфраструктуры под рост компании.