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.
Die Kernaufgabe besteht darin, Daten in allen Phasen der Daten-Aufbereitung zu steuern.
DataOps verbessert die Zusammenarbeit zwischen Datenteams.
DataOps konzentriert sich auf Methoden zur Datenaufbereitung um die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Analysen zu optimieren.
DataOps strebt kürzere Entwicklungszyklen, keine Wartungen und umfassende datengetriebene Innovation in Übereinstimmung mit den Geschäftszielen, an.
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.
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.
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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.
Managing Director, DataLab. GmbH
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Geschäftsführer, DataLab. GmbH