Log in
Valdez

Valdez

DataOps vs DevOps

Što je DataOps?

DataOps (Data Operations) je metodologija koja kombinira najbolje prakse iz područja upravljanja podacima, agilnog razvoja i DevOps-a kako bi se optimizirali procesi obrade podataka i analitike. Cilj DataOps-a je omogućiti bržu, pouzdaniju i kvalitetniju isporuku podataka kroz automatizaciju, kolaboraciju i kontinuirano poboljšanje. Ova metodologija obuhvaća cijeli životni ciklus podataka, od prikupljanja i pripreme do analize i izvještavanja.

DataOps se temelji na principima kao što su:

  • Automatizacija: Smanjenje ručnih procesa kroz alate za orkestraciju i automatizaciju tijekova podataka.
  • Kolaboracija: Povezivanje timova za podatke, IT-a i poslovanja kako bi se osigurala bolja komunikacija i suradnja.
  • Kontinuirano poboljšanje: Primjena agilnih i lean principa za stalno unaprjeđenje procesa obrade podataka.
  • Kvaliteta podataka: Fokus na osiguravanje točnosti, konzistentnosti i pouzdanosti podataka.

Povijest DataOps-a

Koncept DataOps-a predstavio je još 2014. Lenny Liebmann, a kasnije su Andy Palmer (Tamr) i Steph Locke popularizirali pojam DataOps, koji označava "Podatkovne operacije". Godina 2017. označila je ključan trenutak za DataOps jer je svjedočila razvoju ekosustava, povećanom zanimanju analitičara, rastućim pretragama povezanih pojmova, kao i objavama istraživanja i projektima otvorenog koda. Nadahnjujući se DevOps-om, Agile metodologijama i proizvodnim procesima, DataOps ima ambiciju nositi se s eksponencijalnim rastom podataka, za koji se predviđa da će do 2025. doseći 180 zetabajta uz godišnju stopu rasta od 32% (IDC). Cilj je pružiti alate i procese za upravljanje ovim rastom uz automatizaciju prikupljanja, unosa i upravljanja podacima. Automatizacija oslobađa podatkovne timove, omogućujući im fokus na stvaranje nove analitike na učinkovitiji način. Naglasak je na povećanju brzine, pouzdanosti i kvalitete analitičkih procesa te na poticanju suradnje između podatkovnih znanstvenika, analitičara, inženjera podataka (ETL), IT stručnjaka i timova za osiguranje kvalitete.

Kako DataOps funkcionira?

DataOps koristi alate i tehnologije za automatizaciju i orkestraciju podatkovnih tijekova, uključujući:

  • CI/CD za podatke: Kontinuirana integracija i isporuka podataka kroz automatizirane pipeline-ove.
  • Monitoring i testiranje: Kontinuirano praćenje kvalitete podataka i performansi sustava.
  • Verzije podataka: Upravljanje verzijama podataka kako bi se osigurala reproducibilnost i transparentnost.
  • Primjena DataOps-a omogućuje organizacijama da brže reagiraju na promjene u poslovnim zahtjevima, smanje vrijeme potrebno za analizu podataka i povećaju povjerenje u podatke.

Prilagođavanje metoda korištenih u DevOps-u, DataOps implementira slična poboljšanja u procesima analitike podataka. DataOps primjenjuje statističku kontrolu procesa (SPC) za upravljanje i praćenje cjevovoda za analizu podataka. Uz SPC, protok podataka kroz operativni sustav kontinuirano se prati i provjerava. U slučaju anomalije, DataOps engineer prima obavijest o problemu i nadležan je za rješavanje problema.

Za razliku od vezanosti uz specifične alate ili tehnologije, DataOps je neutralan u pogledu arhitekture, jezika i softverskih rješenja. Njegovi alati potiču timsku suradnju, olakšavaju orkestraciju i osiguravaju kvalitetu, sigurnost te jednostavnost upotrebe.

Dakle, DataOps engineer trebao bi imati značajan utjecaj oko odabira tehnologija, kao i odgovornost za rad istih te postizanje očekivanih rezultata.

DataOps se temelji na agilnosti, fleksibilnosti i inovaciji, što znači da tehnologije često moraju biti prilagođene specifičnim potrebama organizacije, podatkovnim tijekovima i analitičkim ciljevima. Svaka organizacija ima jedinstvene zahtjeve za podatkovne cjevovode. DataOps engineer često ima najbliži uvid u tehničke izazove i može najbolje procijeniti koje tehnologije ili alate koristiti. Mogućnost izbora tehnologija omogućuje inženjerima da optimiziraju performanse, osiguraju skalabilnost i upravljanje velikim podatkovnim setovima. Omogućavanje DataOps inženjeru da odabere alate potiče kreativnost i pronalazak novih rješenja, što doprinosi poboljšanju procesa analize podataka. Alati i tehnologije trebaju olakšati kolaboraciju između različitih timova (analitika, razvoj, operacije). Ako tvrtka već ima standarde ili okvire, DataOps enginner može utjecati na integraciju novih tehnologija u postojeću arhitekturu. U većini slučajeva, inženjer može predložiti tehnologije i objasniti zašto su one optimalne za podatkovne cjevovode. Čak i ako organizacija ima ograničenja, DataOps inženjer bi trebao sudjelovati u donošenju odluka kako bi osigurao kompatibilnost i efikasnost. Fleksibilnost osigurava kontinuirano unaprjeđenje DataOps procesa i prilagodbu potrebama koje se stalno mijenjaju.

Preklapanje DataOps-a i DevOps-a

Iako su DataOps i DevOps različite metodologije, dijele mnoge zajedničke principe i prakse.

  • Automatizacija: DevOps: Automatizira procese razvoja, testiranja i isporuke softvera. DataOps: Automatizira tijekove podataka, uključujući prikupljanje, transformaciju i analizu. CI/CD:
  • Obje metodologije koriste CI/CD pipeline-ove za kontinuiranu integraciju i isporuku, bilo da se radi o softverskom kodu (DevOps) ili podacima (DataOps).
  • Kolaboracija: Obje metodologije potiču suradnju između različitih timova (npr. razvoj, operacije, analitika) kako bi se smanjili silosi i poboljšala učinkovitost.
  • Monitoring i kvaliteta: DevOps: Fokusira se na uptime i performanse aplikacija. DataOps: Fokusira se na kvalitetu podataka i točnost analitičkih rezultata.
  • Agilnost: Obje metodologije koriste agilne principe za brzo prilagođavanje promjenama i kontinuirano poboljšanje.

Razlike između DataOps-a i DevOps-a

Unatoč sličnostima, postoje ključne razlike:

  • Fokus: DevOps se fokusira na razvoj i isporuku softvera, dok DataOps obuhvaća cijeli životni ciklus podataka.
  • Alati: DevOps koristi alate poput Jenkins-a i Kubernetes-a, dok DataOps koristi alate poput Apache Airflow-a i dbt-a.
  • Timovi: DevOps uključuje razvojne i operativne timove, dok DataOps uključuje podatkovne znanstvenike, inženjere i analitičare.

DataOps je ključna metodologija za organizacije koje žele maksimizirati vrijednost svojih podataka. Integracijom principa DevOps-a, DataOps omogućuje bržu i pouzdaniju isporuku podataka, čime se poboljšava donošenje odluka i poslovna agilnost. Iako su DataOps i DevOps različiti, njihova sinergija može značajno unaprijediti učinkovitost i kvalitetu u organizacijama koje koriste obje metodologije. 

DataOPS DevOPS

  • Objavljeno u eURED

Obaveze i odgovornosti direktora po osnivanju firme

Uloga direktora danas nosi brojne obveze i odgovornosti prema zaposlenicima, upravi, dioničarima i zakonskim regulativama. Po osnivanju tvrtke, osim prava i povlastica, direktori nose i prekršajnu te kaznenu odgovornost. ako bismo vam olakšali svakodnevne poslovne izazove vezane uz složena zakonska pravila, osobito s obzirom na prekršajnu i kaznenu odgovornost za eventualne pogreške, osmislili smo stručnu dvodnevnu edukaciju namijenjenu direktorima i članovima uprave.

Tijekom ta dva dana, uz stručnjake iz prakse, istražit ćemo obveze i odgovornosti direktora, posebice u području financijskog poslovanja. To uključuje i razumijevanje instituta proboja pravne osobnosti prema Općem poreznom zakonu, kada uprava društva ili izvršni direktori mogu biti odgovorni kao porezni jamci za dugove društva prema neplaćenim javnim davanjima, pod uvjetom da su zadovoljeni zakonski uvjeti.

Također, obratit ćemo pažnju na obveze direktora vezane uz osiguranje naplate dugovanja, kao i obveze uprave prema Zakonu o financijskom poslovanju i predstečajnoj nagodbi, u cilju očuvanja likvidnosti i solventnosti društva, uključujući izdavanje instrumenata plaćanja i procese ovrhe na nekretninama.

Naglasit ćemo i obvezu uprave za pokretanje stečajnog postupka kada su ispunjeni uvjeti propisani Stečajnim zakonom te raspraviti dileme u području financija, od plaća i neoporezivih primitaka, preko financijskih izvještaja, do poreznih obveza.

Obveze uprave društva (direktora) mogu se razdvojiti na:

Obveze prema glavnoj skupštini i nadzornom odboru
Obveze vezane uz zabranu konkurencije
Obveze u situacijama gubitka, prezaduženosti ili nesposobnosti za plaćanje
Direktor i uprava trebaju upravljati poslovanjem društva s pažnjom dobrog gospodara, snoseći osobnu odgovornost, te moraju postupati s pažnjom i savjesnošću, odgovarajući tako za nepoštivanje zakonskih obveza.

Pozivamo vas da se pridružite našem treningu u Opatiji i iskoristite praktične savjete naših predavača koji će vam pomoći u vođenju poslovanja. Upoznat ćete se s rizicima s kojima se možete suočiti i naučiti kako pravovremeno reagirati.

Program dvodnevne edukacije:

17.10.2024. (četvrtak)

Opće obveze i odgovornosti direktora
Odgovornost za obveze trgovačkog društva
Usklađivanje temeljnog kapitala (iz kune u euro)
Obveze u slučaju gubitka, prezaduženosti ili nesposobnosti za plaćanje
Posebna odgovornost prema Općem poreznom zakonu
Obveze prema Zakonu o financijskom poslovanju i predstečajnoj nagodbi
Obveze prema Stečajnom zakonu
Obveze prema Zakonu o osiguranju radničkih tražbina
Kaznena djela prema Zakonu o trgovačkim društvima i Kaznenom zakonu
Pitanja i odgovori sudionika
18.10.2024. (petak)

Obveze i odgovornosti direktora u financijama
Odgovornosti i obveze iz Zakona o računovodstvu
Odgovornost za pouzdanost financijskih izvještaja
Ključni financijski pokazatelji i razumijevanje godišnjih izvješća
Obveza provođenja revizije
Obveznici prijave poreza na dobit
Priznavanje otpisa potraživanja financijske imovine
Korištenje poreznih olakšica i porezno priznatih/nepriznatih troškova
Minimalna direktorska plaća, neoporezivi primitci i dohodak u naravi

  • Objavljeno u Osnivanje tvrtke

Obveze, prava i odgovornosti direktora u vođenju poslovanja

Opće obveze i odgovornosti direktora u poslovanju

  • Odgovornost za obveze trgovačkog društva
  • Usklađivanje temeljenog kapitala (iz kune u euro)
  • Obveze u slučaju gubitka, prezaduženja ili nesposobnosti za plaćanje
  • Posebna odgovornost prema Općem poreznom zakonu
  • Obveze prema Zakonu o financijskom poslovanju i predstečajnoj nagodbi
  • Obveze prema Stečajnom zakonu
  • Obveze prema Zakonu o osiguranju radničkih tražbina
  • Kaznena djela prema Zakonu o trgovačkim društvima i Kaznenom zakonu
  • Pitanja i odgovori sudionika 

Obveze i odgovornosti direktora na području financija

  • Odgovornosti i obveze iz Zakona o računovodstvu
  • Odgovornost za pouzdanost financijskih izvještaja
  • Najvažnije financijske mjere i razumijevanje podataka iz godišnjih izvješća
  • Obveza provođenja revizije
  • Obveznici podnošenja prijave poreza na dobit
  • Priznavanje otpisa potraživanja financijske imovine
  • Korištenje poreznih priznatih olakšica, porezno (ne)priznati troškovi (reprezentacija)
  • Minimalna direktorska plaća, neoporezivi primitci i dohodak u naravi
  • Objavljeno u Poslovna podrška

Full Stack Developer

Tražimo pojačanje na poziciji full stack razvoja i održavanja sustava u domeni obrade podataka, financija i računovodstva. U sklopu zaduženja je uvođenje novih tehnika obrade podataka i upravljanja poslovnim procesima.

  • Poželjno iskustvo s načinima obrade podataka u domeni financija, poreza i računovodstva
  • Prednost poznavanje principa rada ERP sustava, RPA, OCR, DMS, Workflow, Helpdesk te integracijskih platformi i Client portala
  • Posvećenost detaljima i sposobnost uočavanja ponavljajućih uzoraka
  • Visokorazvijene analitičke vještine i vještine rješavanja problema
  • Sposobnost učinkovite, koncizne i agilne komunikacije i suradnje s kolegama
  • Poznavanje HTML, CSS, PHP, SQL-a, JavaScripta
  • Prednost poznavanje Pythona ili C#

Radno iskustvo u području financija i ERP sustava nije uvjet - ali je ključan visoko izražen interes za rad u navedenoj domeni te agilnost i proaktivnost.

- procjena postojećih sustava i preporuka poboljšanja u svrhu povećanja učinkovitosti i točnosti, praćenje noviteta

- implementacija paltforme za razvoj prototipa Client portala i Helpdesk sustava

- izrada i implementacija skripti i RPA modela samostalno ili u suradnji s vanjskim izvođačima

- obrada dokumentacije i podataka s ciljem identifikacije potreba i provođenja u tehnička rješenja

- kreiranje izvješća po potrebi te automatizacija standardiziranih procesa

- migracije podataka između sustava te integracija sustava, uključujući web stranicu

- provedba zahtjeva i mapiranje u tehničke specifikacije

- detekcija zastoja u obradi i rokovima te prijedlog rješenja u skladu s uspostavljenim poslovnim procesima

- organiziranje i osiguravanje protočnosti informacija

- osiguravanje kontinuiteta obrade podataka

- implementacija rješenje za generiranje izvješća iz obrađenih podataka

- praćenje i rješavanje problema s točnošću, korektivne mjere u uzorcima rada koji dovode do grešaka

- uz očekivanu agilnost i tehničko vodstvo te podršku ostalim članovima tima i korisnicima, mogućnost prelaska na Lead poziciju

 

Prijave se zaprimaju putem navedene Web forme.


Full Stack

  • Objavljeno u Posao
Pretplati se na ovaj RSS feed