Data Ops-Regeln zur Vermeidung von Data Oops

Data Ops ist ein neuer Ansatz für die Deployment von Daten und Analyselösungen.

Der Erfolg dieser Methodik beruht auf Techniken, die eine schnellere, flexiblere und zuverlässigere Datenbereitstellung ermöglichen. Um dieses Versprechen zu erfüllen, sollten wir uns einen Moment Zeit nehmen und diesen Satz analysieren: "Der Schwerpunkt liegt nicht nur auf dem Aufbau der richtigen Systeme, sondern auch auf dem Aufbau der richtigen Systeme".

Viele verschiedene Definitionen, Interpretationen und Veröffentlichungen befassen sich mit DataOps als Konzept, aber es ist viel mehr als nur das. Es ist eine Methode zum zu verstehen, zu entdecken, zu analysieren und aus Daten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. In einer sich wandelnden Welt, in der sich alles um Daten dreht, sind Latenzzeiten bei Datenprodukten oder deren Analyse nicht mehr akzeptabel.

Die gesamte Organisation muss eingesetzt werden, um die Deployment und Verbesserung von Daten und Analyseprojekten zu unterstützen!

Definition von Daten-Oops

Das Konzept von DataOps entstand als Antwort auf die Herausforderungen, die sich aus dem Scheitern von Datensystemen und der Implementierung von Datenprojekten ergeben, aber auch aus der Fragilität, Reibung oder sogar Angst, wenn es um die Nutzung von Daten geht. Wenn Sie sich in dieser Situation befinden, sollten Sie nicht zu weit schauen...Sie befinden sich inmitten eines Data Oops!

In diesem Zusammenhang werden Sie mir zustimmen, dass Ihre Datenteams Schwierigkeiten haben, die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit von gezielten Projekten zu erreichen.

Die Hauptgründe dafür sind, dass Unternehmen zu viele Rollen haben, zu komplex sind und sich die Anforderungen oder Ziele ständig ändern, so dass es schwierig ist, Aufgaben zu formulieren und zu erfüllen.

Diese Komplexität wird durch ein mangelndes Vertrauen in die Daten noch verschärft, bis hin zur "Angst" vor ihnen. Dies ist der Fall, wenn wir eine begrenzte oder inkonsistente Koordinierung zwischen den verschiedenen Rollen beobachten, die an der Erstellung, dem Deployment und der Pflege von Datenflüssen beteiligt sind. Wir sind überzeugt, dass eine Organisation, die ihre Daten nicht kennt, zum Scheitern verurteilt ist.

Wie Sie mit Ihren DataOps erfolgreich sind

Einfach ausgedrückt, ist DataOps eine kollaborative Datenmanagement , die darauf abzielt, die Kommunikation, Integration und Automatisierung von Datenflüssen zwischen Datenmanagern und Datenkonsumenten innerhalb eines Unternehmens zu verbessern. Es basiert auf der Ausrichtung von Zielen, die mit Ergebnissen konfrontiert werden. DataOps akzeptiert Misserfolge und wird durch kontinuierliches Experimentieren aufgebaut.

Hier finden Sie eine Liste von Prinzipien für erfolgreiche DataOps:

1. Lernen Sie von DevOpsdurch ihre Techniken für die Entwicklung und Bereitstellung agiler Anwendungen für Ihre Daten- und Analysearbeit.
2. Identifizieren Sie quantifizierbare, messbare und erreichbare Unternehmensziele. Sie werden dann in der Lage sein, regelmäßiger zu kommunizieren, auf ein gemeinsames Ziel hinzuarbeiten und sich leichter anzupassen.
3. Beginnen Sie mit Ihre Daten zu identifizieren und abzubilden (Typ, Format, wer, wann, wo, warum usw.) mit Hilfe von Datenkatalog .
4. Förderung der Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Datenakteuren durch die Bereitstellung von Kommunikationskanäle und Lösungen für den Austausch von Metadaten.
5. Kümmern Sie sich um Ihre Daten, denn sie können jederzeit einen Wert darstellen. Bereinigen Sie sie, katalogisieren Sie sie, und machen Sie sie zu einem Teil der wichtigsten Vermögenswerte Ihres Unternehmens, unabhängig davon, ob sie jetzt wertvoll sind oder nicht.
6. Ein Modell kann einmal gut funktionieren, aber nicht bei der nächsten Datenmenge. Wenn ein Modell zu sehr spezifiziert und zu sehr ausgearbeitet wird, ist es wahrscheinlich nicht auf zuvor nicht gesehene Daten anwendbar oder für neue Umstände, unter denen das Modell eingesetzt werden soll.
7. Maximieren Sie Ihre Erfolgschancen bei der Einführung eines DataOps-Ansatzes durch Daten- und Analyseprojekte auswählen, die aufgrund mangelnder Zusammenarbeit ins Stocken geraten sind oder nur schwer Schritt halten können. So können Sie den Wert dieses Ansatzes besser demonstrieren.
8. Behalten Sie agil, kurz konzipiert, entwickeln, testen, freigeben und wiederholen! Halten Sie es schlank und bauen Sie auf inkrementelle Änderungen. Kontinuierliche Verbesserung wird erreicht, wenn eine Kultur des Experimentierens gefördert wird und wenn die Mitarbeiter aus ihren Fehlern lernen. Denken Sie daran: data science ist immer noch Wissenschaft!

Was sind die Vorteile von DataOps?

DataOps hilft Ihrem Unternehmen mit der Geschwindigkeit der Daten Schritt zu halten, um die richtigen Daten zu liefern. Dabei werden die Datenaktivitäten auf die Geschäftsziele ausgerichtet und nicht auf die analytischen InputsBig Data ). DataOps konzentriert sich auch auf die Wertschöpfung aus all Ihren Datenaktivitäten. Selbst die kleinsten dieser Aktivitäten können kulturelle Veränderungen inspirieren, die für andere zukünftige Implementierungen erforderlich sind.

Die Einführung von DataOps in einer Kultur des Experimentierens ist eine gute Datenpraxis und befähigt die Innovatoren im gesamten Unternehmen dazu klein anzufangen und schnell zu skalieren. Es ist der Weg zu guten Geschäftspraktiken.

Über Actian Corporation

Actian versetzt Unternehmen in die Lage, Daten in großem Umfang sicher zu verwalten und zu steuern. Die Data-Intelligence-Lösungen von Actian helfen beim Optimieren komplexer Datenumgebungen und einer beschleunigten Bereitstellung von KI-fähigen Daten. Actian-Lösungen sind flexibel, lassen sich nahtlos integrieren und arbeiten zuverlässig in On-Premises-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen. Erfahren Sie mehr über Actian, die Datenabteilung von HCLSoftware, unter actian.com.