DataOps -კონვეიერის შემუშავება მონაცემთა დამუშავებისა და მიწოდების  ავტომატიზაციისთვის კორპორატიულ გარემოში
Authors: Kvinikadze, Nino, Kapanadze, Iraklii
Type: Thesis
Published: 2026
Keywords: DataOps, მონაცემთა კონვეიერი, მონაცემთა ავტომატიზაცია, უწყვეტი ინტეგრაცია მონაცემებისთვის (Continuous Data Integration), CI/CD, მონაცემთა ხარისხი, მონაცემთა ორკესტრირება (Orchestration), Data Pipeline, Data Automation, Continuous Data Integration, Data Quality, Data Orchestration

<p>თანამედროვე კორპორატიული გარემო სულ უფრო მეტად ხდება დამოკიდებული<br>მონაცემთა დროულ, სანდო და უსაფრთხო მიწოდებაზე. მონაცემები აღარ წარმოადგენს<br>მხოლოდ ანგარიშგების ინსტრუმენტს, ისინი ბიზნეს-გადაწყვეტილებების მიღების,<br>პროდუქტის განვითარების, მარკეტინგული სეგმენტაციის, რისკების შეფასებისა და<br>ოპერაციული ოპტიმიზაციის ფუნდამენტური საფუძველია. გასულ ათწლეულში<br>ციფრული ტრანსფორმაციის ტალღამ მონაცემთა სტრატეგიული მნიშვნელობა<br>მკვეთრად გაზარდა და კომპანიების წინაშე ახალი მოთხოვნები დააყენა სიჩქარესთან,<br>მასშტაბურობასა და მონაცემთა მმართველობასთან (Data Governance) დაკავშირებით.<br>კორპორაციებში ხშირია სიტუაცია, როდესაც მონაცემთა წყაროების სიმრავლე,<br>ხარისხობრივი პრობლემები, ხელით შესრულებული შრომატევადი პროცესები და<br>გუნდებს შორის კომუნიკაციის ნაკლებობა აფერხებს ანალიტიკოსებისა და<br>გადაწყვეტილების მიმღებთა წვდომას სანდო ინფორმაციაზე. სწორედ ამ გამოწვევების<br>საპასუხოდ ჩამოყალიბდა DataOps მეთოდოლოგია. დისციპლინა, რომელიც DevOps-ის,<br>Agile-ისა და Lean-ის პრინციპებს აერთიანებს მონაცემთა კონვეიერის ციკლში და ქმნის<br>საფუძველს უწყვეტი, ავტომატიზებული და გაზომვადი მონაცემთა მიწოდებისთვის.<br>სამაგისტრო ნაშრომის მიზანია შეისწავლოს DataOps-ის როლი და დადებითი<br>გავლენა კორპორატიულ გარემოში. გაანალიზოს ის ძირითადი არქიტექტურული<br>შაბლონები და ტექნოლოგიები (Tech Stacks), რომლებიც ყველაზე ფართოდ გამოიყენება<br>DataOps-ის დანერგვისას და შემოგვთავაზოს DataOps-კონვეიერის შემუშავების<br>პრაქტიკული მოდელი, რომელიც ხელს უწყობს მონაცემთა დამუშავებისა და მიწოდების<br>ავტომატიზაციას. კვლევა ეყრდნობა აკადემიური და ინდუსტრიული ლიტერატურის<br>სისტემურ მიმოხილვას, სიმულაციური ქეისის (Case Study) ანალიზს, გამოკითხვასა და<br>არქიტექტურული კომპონენტების შედარებით შეფასებას. გარდა ამისა, ნაშრომი მოიცავს<br>Batch, Streaming, Lambda და Data Mesh არქიტექტურების ურთიერთშედარებას და აფასებს<br>ისეთ ინსტრუმენტებს, როგორებიცაა Apache Airflow, dbt, Great Expectations და Apache<br>Kafka.</p>
<p>ნაშრომის დასკვნით ნაწილში ნაჩვენებია, რომ DataOps-კონვეიერის დანერგვა<br>იწვევს მონაცემთა მიწოდების დროის მნიშვნელოვან შემცირებას, ხარისხის<br>მონიტორინგის გამჭვირვალობის ზრდას, გუნდებს შორის თანამშრომლობის<br>გაუმჯობესებას, საოპერაციო ხარჯების ოპტიმიზაციასა და მარეგულირებელ<br>მოთხოვნებთან შესაბამისობის გაადვილებას. კომპანიებისთვის, რომლებიც<br>სრულყოფილი ციფრული ტრანსფორმაციის გზაზე დგანან, DataOps არ არის მხოლოდ<br>ტექნიკური ინსტრუმენტი, არამედ ორგანიზაციული კულტურის ტრანსფორმაციის<br>კატალიზატორი, რომელიც მონაცემთა გუნდებს საშუალებას აძლევს, მიაწოდონ სანდო,<br>ვერსიონირებული და შემოწმებადი პროდუქტი ისე, როგორც ამას პროგრამული<br>უზრუნველყოფის გუნდები აკეთებენ CI/CD-ის მეშვეობით. შედეგად, DataOps მონაცემთა<br>მიწოდების ავტომატიზაციის ქვაკუთხედად იქცევა თანამედროვე კორპორატიულ<br>გარემოში.</p>
<p> </p>
<p>The modern corporate environment is becoming increasingly dependent on the timely,<br>reliable and secure delivery of data. Data no longer represents merely a reporting tool, it<br>constitutes the fundamental basis for business decision-making, product development, marketing<br>segmentation, risk assessment and operational optimization. Over the past decade, the wave of<br>digital transformation has sharply increased the strategic significance of data and has placed new<br>demands on companies regarding speed, scalability and data governance. However, situations are<br>common in corporations where the multiplicity of data sources, quality issues, manually executed<br>labor-intensive processes and the lack of communication between teams hinder the access of<br>analysts and decision-makers to reliable information. It was precisely in response to these<br>challenges that the DataOps methodology was formed – a discipline that combines the principles<br>of DevOps, Agile and Lean within the data pipeline cycle and creates the foundation for<br>continuous, automated and measurable data delivery.<br>The aim of this master’s thesis is to study the role and positive impact of DataOps in the<br>corporate environment, to analyze the main srchitectural patterns and technologies (Tech Stacks)<br>most widely used in implementing DataOps and to propose a practical model for developing a<br>DataOps pipeline that facilitates the automation of data processing and delivery. The research is<br>based on a systematic review of academic and industrial literature, the analysis of a simulated case<br>study, survey and a comparative evaluation of architectural components. In addition, the thesis<br>includes a comparison among Batch, Streaming, Lambda and Data Mesh architectures and<br>evaluates such tools as Apache Airflow, dbt, Great Expectations and Apache Kafka.<br>In the concluding part of the thesis, it is demonstrated that the implementation of a<br>DataOps pipeline leads to a significant reduction in data delivery time, an increase in the<br>transparency of quality monitoring, improved collaboration between teams, optimization of<br>operational costs and easier compliance with regulatory requirements. For companies that stand</p>
<p><br>on the path of comprehensive digital transformation, DataOps is not merely a technical tool but<br>a catalyst for the transformation of organizational culture, which enables data teams to deliver a<br>reliable, versioned and testable product in the same way software teams do through CI/CD. As a<br>result, DataOps becomes the cornerstone of data delivery automation in the modern corporate<br>environment.</p>