Was ist DataOps?
DataOps ist die Kurzform von Data Operations. Es bezeichnet automatisierte, prozessorientierte, agile Methoden, die von Analyse- und Datenteams verwendet werden können, um die Qualität und die Zykluszeit der Datenanalyse zu verkürzen.
Der enorme Vorteil von DataOps, ist die Unabhängigkeit von Technologie, Architektur, Tool, Sprache oder Framework. Somit ist DataOps für den gesamten Datenlebenszyklus interessant, angefangen von der Datenaufbereitung über Datenvisualisierung bis hin zur Berichtserstellung.
DataOps lehnt sich an die DevOps Prozesse, die auf eine kontinuierliche Bereitstellung und Verschmelzung von Softwareentwicklung und IT-Betrieben ausgerichtet sind. Zusätzlich leiht sich DataOps die Methoden zur Verbesserung der Ergebnisse bei der Datenanalyse von den DevOps Prozessen.
Historie
Vorteile
Bietet Einblicke in Echtzeitdaten
Die Kernaufgabe besteht darin, Daten in allen Phasen der Daten-Aufbereitung zu steuern.
Verbessert die Teamarbeit
DataOps verbessert die Zusammenarbeit zwischen Datenteams.
Entwicklung effizienter & effektiver Analysen
DataOps konzentriert sich auf Methoden zur Datenaufbereitung um die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Analysen zu optimieren.
Verbessert Effizienz und Gesamtqualität
DataOps strebt kürzere Entwicklungszyklen, keine Wartungen und umfassende datengetriebene Innovation in Übereinstimmung mit den Geschäftszielen, an.
Voraussetzungen für DataOps
Die einzigen Voraussetzungen, um nach den DataOps Methoden arbeiten zu können, sind kontinuierlicher Kommunikationsaustausch und enge Zusammenarbeit. Beispielsweise zwischen Datenwissenschaftlern, Analysten, Daten-Ingenieuren, IT-Administratoren, Sicherheitsexperten, Governance-Experten.
Tools, Methoden & Ansätze
Die DataOps Methoden können Ihre gesamte Datenstruktur transformieren.
Obwohl DataOps noch keinen Einzug als Mainstream-Strategie erhalten hat, können Sie mithilfe der richtigen Datenmanagement-Lösungen bereits jetzt schon nachhaltig profitieren.
Unsere Lösungen
Komplexe Datenstrukturen einfach visualisieren mit dem Customer Insight Navigator
Nutzen Sie den DataLab Customer Insight Navigator zur:
- Produkt- / Sortimentsoptimierung
- Verbesserten Promotionsplanung
- Vertriebskanaloptimierung
- Erhaltung von Einblicken auf Produkt-, Marken-, Kategorie- und Lieferantenebenen
- Unterstützung bei Pricing-Entscheidung
Insights
Insights
Think big – Profitieren auch Sie von Ihrer Datenvielfalt
Für wen eignet sich DataLab Big Data Architectures?
Die Beratungsleistung von DataLab für Big Data Architekturen eignet sich für Ihr Unternehmen, wenn:
- Sie gerade Ihr Big Data Programm starten und eine Übersicht und Bewertung der Vielzahl von verfügbaren Big Data Technologien benötigen
- Sie einen Proof-of-Concept für Ihre Big-Data-Initiative durchführen möchten
- Sie Unterstützung beim Betrieb Ihrer Big Data Plattform benötigen
- Sie die Umsetzung Ihrer Anwendungsfälle bereits bei der Planung der Big Data Architektur berücksichtigen möchten
Unser analytisches Expertenwissen für Ihren unternehmerischen Erfolg: Big Data Analytics
Welche Funktionen bietet DataLab Big Data Analytics?
DataLab extrahiert mit modernen analytischen Verfahren aus Big Data handlungsorientiertes Kundenwissen mit dem Sie Ihr Business optimieren können.
Use Cases für Big Data Analytics im CRM Umfeld sind vielfältig. Mit unserem breiten Erfahrungsschatz im Bereich CRM und analytischem Expertenwissen im Bereich Big Data Analytics unterstützen wir Sie von der Konzeption bis zur erfolgreichen Implementierung Ihrer Big Data Use Cases, wie z.B.:
- Vorhersage von Kündigungen oder Inaktivität
- Bestimmung von Produkt- oder Kanalaffinitäten
- Identifizierung der optimalen Direktmarketingmaßnahme (Next Best Offer)
- Aufbau eines Produktempfehlungssystems
Insights
Unser Blog
Treten Sie noch heute dem DataOps-Manifest bei!
Grenzenloses Wissen über Online Marketing und Analytics: auf der Data Driven Business Berlin 2019.
Treten Sie noch heute dem DataOps-Manifest bei!
Über DataLab
DataOps gewinnt in letzter Zeit immer mehr an Bedeutung. Als Weiterentwicklung der DevOps Kette, setzt DataOps genau an dem Punkt an, bei dem Data Science und DevOps als getrennte Einheiten nicht mehr weiterkommen. Data Scientists arbeiten im Data-Driven Umfeld nicht mehr abgeschottet in einer Laborumgebung, sondern werden Teil der operativen Prozesse. Hierbei entsteht die Notwendigkeit, kontinuierliche Analyse und Integration der Algorithmen in den produktiven Geschäftsprozessen zu betreiben.
Cecilia Floridi
Managing Director, DataLab. GmbH
DataLab ist einer von Deutschlands führenden Experten in den Bereichen B2C Kundenbindungsstrategie, Kundendatenanalyse, Customer Experience Management und kundenzentriertes Marketing. Als End-to-End-Dienstleister im Bereich Loyalty und Direktmarketing überzeugen wir mit strategischer, konzeptioneller und fachlicher Beratung sowie operativer Umsetzung bis hin zum Full-Service.
Maximilian Graf zu Stolberg
Geschäftsführer, DataLab. GmbH