Was ist eigentlich DataOps?

Die Menge an Daten, die Unternehmen produzieren, wächst jährlich um 40 bis 60 %. DataOps hilft Führungskräften, schneller und besser Dateneinblicke zu erhalten.

Welches Problem versucht DataOps zu lösen?

Die Menge an Daten, die Unternehmen produzieren, wächst jährlich um 40 bis 60 %. Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, all diese Daten zu verwalten, zu analysieren und zu interpretieren, um Lösungen zu ermöglichen, ihre datenorientierten Teams zu unterstützen und wertvolle Geschäftserkenntnisse zu gewinnen.

Da sich die Anforderungen täglich ändern und der Bedarf an Datenzugriff weiter wächst, müssen viele Unternehmen Wege finden, ihre Datenmanagementprozesse zu verbessern.

Hier kommen DataOps (Data Operations)-Methoden ins Spiel.

Was ist DataOps?

  • DataOps ist eine agile Betriebsmethodik, die die Nutzung von Daten in einem Unternehmen durch bessere Tools, Automatisierung und Zusammenarbeit verbessert.
  • Der Hauptzweck von DataOps besteht darin, Datenmanagement-Tools und -Prozesse an den Datenzielen auszurichten und die Kommunikation und Integration zwischen Datenmanagern und den Endbenutzern, die die Daten nutzen, zu verbessern.
  • DataOps leiht sich die Prinzipien von DevOps - einem Ansatz für eine agilere und kollaborative Softwareentwicklung zur Beschleunigung der Build-Lebenszyklen - und wendet diese Prinzipien und Prozesse auf die Datenanalyse an.
  • DataOps fördert Verbesserungen und Innovationen, indem es die Konzepte der agilen Entwicklung in die Welt der Datenanalyse einführt, sodass Datenteams und die Benutzer, die mit den Daten arbeiten, effektiv zusammenarbeiten können, um eine reibungslose, problemlose Datenpipeline zu erstellen.
  • Der Einsatz von DataOps verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Datenanalyse im gesamten Unternehmen - einschließlich der Datenqualität, des Datenzugriffs, der Automatisierung, der Integration sowie der Entwicklung und Bereitstellung von Datenprodukten und -anwendungen.
  • DataOps-Praktiker, die aus verschiedenen Abteilungen kommen können, arbeiten mit Teams aus Data Scientists, Analysten, Ingenieuren und Entwicklern zusammen, um eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit zu schaffen und das Tempo ihrer datengesteuerten Bereitstellungen und Initiativen zu erhöhen.

Was sind die größten Vorteile von DataOps?

  • DataOps-Methoden führen zu besseren, saubereren Daten, die zu verbesserten Analysen und Geschäftseinblicken führen.
  • Die Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teilen des technischen Teams - einschließlich Ingenieuren und Data Scientists - hilft Unternehmen, besser und in viel kürzerer Zeit auf Daten zuzugreifen und sie zu nutzen.
  • Unternehmen, die einen agilen Ansatz für Data Science verfolgen, erreichen ihre finanziellen Ziele mit viermal höherer Wahrscheinlichkeit.
  • DataOps macht Daten besser verwaltbar und zugänglich für ihre größten Nutzer.  Oft sind diese Nutzer Data Scientists oder Analysten, die technisch nicht so versiert sind wie Ingenieure, und sie benötigen Tools und Prozesse, um die benötigten Daten so effizient wie möglich zu erhalten, damit sie sich auf ihre Hauptaufgaben konzentrieren können.
  • Die Erstellung und Verwaltung zentraler Repositories für Anwendungsdaten und Datenmodelle ermöglichen detailliertere Analyseschichten für Unternehmen.
  • Unternehmen, die DataOps einsetzen, können die Kosten für die Datenverwaltung senken.

DataOps hilft Führungskräften, schneller und besser Dateneinblicke zu erhalten

Durch den effektiven Einsatz von DataOps erhalten Teams einen agilen, kollaborativen und effizienten Ansatz für die Verwaltung und Automatisierung des Datenflusses, so dass die Stakeholder die Daten, die sie benötigen, zum richtigen Zeitpunkt und auf eine für sie geeignete Weise erhalten können.

Da Unternehmen ihre Daten zunehmend demokratisieren und Anwendern mehr Self-Service-Möglichkeiten bieten, um Daten zu erhalten, ohne IT- oder Engineering-Teams einbeziehen zu müssen, werden immer mehr und mehr Unternehmen DataOps-Methoden einsetzen werden, um die "Dinge" reibungslos laufen zu lassen und ihre Datenanalyseprozesse so weit wie möglich zu optimieren.
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