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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.

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Historie

DataOps begann als Best Practice und entwickelte sich im Laufe der Zeit zu einem unabhängigen Ansatz für die Datenanalyse. Der Begriff wurde erstmals im Juni 2014 von Lenny Liebmann, dem beitragenden Redakteur von InformationWeek, in einem Blogbeitrag vorgestellt. 2018 wurden die Methoden von DataOps zum „HypeCycle for DataManagement“ ernannt.
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Vorteile

Die DataOps Methoden sind bestrebt, die Qualität, Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit der Datenanalysen zu verbessern.

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.

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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.

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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

agil, anwenderfreundlich & sicher

Mit unserem Datenstrategie Designer wird Big Data mundgerecht serviert.

Nutzen Sie den DataLab Datenstrategie Designer:

  • zur Entwicklung von ergebnis-orientierten Datenanforderungen
 
  • um praxisrelevante Use-Cases zu erstellen und zu lösen
 
  • für die Erarbeitung Ihrer unternehmensindividuellen Analyse-Roadmap
 
  • um klare Anforderungen an Ihre IT-Infrastruktur zu formulieren

Ihr Ansprechpartner

„Es kommt nicht auf die Menge an Daten an, sondern darauf wie man sie nutzt. Mit Hilfe der Design-Thinking-Methode machen wir Big Data für alle Beteiligten greifbar. Das interaktive und cross-funktionale Workshopformat bietet die Möglichkeit, den Input aller relevanten Stakeholder in die Datenstrategie bzw. sogar in jeden einzelnen Use Case einfließen zu lassen. Über die gemeinsame Priorisierung z.B. nach Aufwand und Business-Impact, entsteht so am Ende eine unternehmensindividuelle Datenstrategie.“
Sarah Stengel
CRM Manager, DataLab. GmbH

Ihr Ansprechpartner

„Der Datalab Customer Insight Navigator ist ein Business Intelligence- und Analyse-Tool. Als Hilfsmittel erleichtert es branchenübergreifend Händlern, Ihre Daten besser zu verstehen und ertragsbringend im Lieferanten-Berichtswesen einzusetzen.“
Jan Hendrik Seidel
Director Analytics & IT und Ansprechpartner für DataLab Big Data Architectures, DataLab. GmbH, DataLab. Gmbh

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

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

Ihr Ansprechpartner

„Unser individueller und ganzheitlicher Beratungsansatz „Big Data Architectures“ hat von Anfang an, die Umsetzung Ihrer Big Data Use Cases im Blick".
Jan Hendrik Seidel​
Director Analytics & IT und Ansprechpartner für DataLab Big Data Architectures, DataLab. GmbH, DataLab. Gmbh

Ihr Ansprechpartner

„Die Analyse von Big Data erfordert methodisches sowie technologisches Expertenwissen. In unseren „Big Data Analytics“-Beratungsprojekten stellen wir Ihnen genau diese zur Verfügung, um gemeinsam mit Ihnen das Maximum aus Ihren Daten herauszuholen."
Jan Hendrik Seidel​​
Director Analytics & IT und Ansprechpartner für DataLab Big Data Architectures, DataLab. GmbH, DataLab. Gmbh

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
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Unser Blog

Intro Bild DataOps

Treten Sie noch heute dem DataOps-Manifest bei!

DataOps ist eine analytische Entwicklungsmethode, bei der die Kommunikation, Integration, Automatisierung, Messung und Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Analysten, Dateningenieuren, IT und Qualitätssicherung im Vordergrund stehen. Das Verfahren erkennt die gegenseitige Abhängigkeit…
Intro Bild DataOps

Treten Sie noch heute dem DataOps-Manifest bei!

DataOps ist eine analytische Entwicklungsmethode, bei der die Kommunikation, Integration, Automatisierung, Messung und Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Analysten, Dateningenieuren, IT und Qualitätssicherung im Vordergrund stehen. Das Verfahren erkennt die gegenseitige Abhängigkeit…
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Über DataLab

We grow your customer equity.

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

Geschäftsführerin, 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

Über Uns

DataLab ist eines der führenden Unternehmen für Customer Equity.

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D-40219 Düsseldorf