Daten und Analysen: ein Erfolgsrezept
Ein Erfolgsrezept
Diese Herausforderungen haben zum Aufkommen von DataOps geführt, einer Anwendung von agilem Engineering und DevOps-Best-Practices im Datenmanagement. DataOps verwandelt neue Erkenntnisse schnell in vollständig operationalisierte Produktionsergebnisse, die den Geschäftswert von Daten freisetzen. DataOps besteht aus mehreren Schlüsselkomponenten, von denen die erste eine umfassende Zusammenarbeit im gesamten Datenmanagement-Ökosystem zwischen Unternehmen und IT ist. DataOps ermöglicht eine durchgängige Automatisierung, die Orchestrierung, Bereitstellung, Konfiguration und Self-Service umfasst. Die Standardisierung und Verfeinerung von Prozessen wird genutzt, um Änderungen zu integrieren, die mit künstlicher Intelligenz effektiver wären, sowie einen pragmatischen Ansatz für Data Governance, Sicherheit und Metadatenmanagement.
Wenn man bedenkt, dass DataOps auf der Anwendung von DevOps-Best-Practices basiert, sollte es nicht überraschen, dass Zusammenarbeit und Automatisierung entscheidend für den Erfolg sind. Ein positives Ergebnis erfordert eine umfassende Zusammenarbeit im gesamten Datenmanagement-Ökosystem. DataOps-Plattformen sind so konzipiert, dass sie die Anforderungen mehrerer Datenkonsumentinnen und -konsumenten erfüllen, von traditionellen Datennutzern wie Data Warehouses bis hin zu anspruchsvolleren Analyseplattformen und Pipelines für maschinelles Lernen, die typischerweise von Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern verwendet werden.
DataOps erzwingt die Lieferdisziplin, die für eine erfolgreiche Daten- und Analysetransformation erforderlich ist. Es handelt sich jedoch nicht um ein magisches Rezept, das sofortigen Erfolg garantiert. Wie bei jeder neuen technologischen Fähigkeit sollten Unternehmen dies als eine Initiative mit mehreren Horizonten und einer Reihe von bewussten Schritten auf dem Weg zu einem datengesteuerten Unternehmen angehen.
