Alles, was Sie über Data Ops wissen müssen

"Innerhalb des nächsten Jahres wird die Zahl der Daten- und Analyseexperten in den Geschäftsbereichen dreimal so schnell wachsen wie die der Experten in den IT-Abteilungen, was die Unternehmen zwingen wird, ihre Organisationsmodelle und Fähigkeiten zu überdenken" - Gartner, 2020.

Daten- und Analyseteams werden bei der Unterstützung verschiedener komplexer Geschäftsprozesse immer wichtiger, und viele stehen vor der Herausforderung, ihre Arbeit bei der Bereitstellung von Daten zur Unterstützung ihrer Anwendungsfälle zu skalieren. Der Druck, schneller und mit höherer Qualität zu liefern, veranlasst die Verantwortlichen für Daten und Analytik, die Organisation ihrer Teams zu überdenken.

Wo in der Vergangenheit traditionelle Wasserfallmodelle in Unternehmen implementiert und verwendet wurden, erweisen sich diese Methoden heute als zu langwierig, zu im Silo und zu überwältigend.

An dieser Stelle kommt Data Ops ins Spiel: ein agiler, kollaborativer und änderungsfreundlicher Ansatz für die Verwaltung von Datenpipelines.

Data Ops Definition

Gartner definiert Data Ops als eine "kollaborative Datenmanagement , die sich auf die Verbesserung der Kommunikation, Integration und Automatisierung von Datenflüssen zwischen Datenmanagern und Datenkonsumenten in einem Unternehmen konzentriert". Im Grunde genommen macht es das Leben für die Datennutzer einfacher.

Ähnlich wie DevOps, eine Kombination aus Softwareentwicklung (Dev) und IT-Betrieb (Ops), die Art und Weise verändert hat, wie wir Software bereitstellen, nutzt DataOps die gleichen Methoden für Teams, die Datenprodukte erstellen.

Während beide agile Frameworks sind, erfordert DataOps die Koordination von Daten und allen, die mit Daten arbeiten, im gesamten Unternehmen.

Insbesondere sollten die Verantwortlichen für Daten und Analysen diese Schlüsselansätze umsetzen, die nachweislich einen erheblichen Mehrwert für Unternehmen bieten:

• Deployment erhöhen: Die Umstellung auf eine schnellere und kontinuierliche Bereitstellungsmethodik ermöglicht es Unternehmen, die Markteinführungszeit zu verkürzen.
• Automatisierte Prüfung: Der Wegfall zeitaufwändiger manueller Tests ermöglicht eine höhere Qualität der Datenlieferung.
• Metadaten Kontrolle: Das Verfolgen und Berichten von Metadaten über alle Verbraucher in der Datenpipeline gewährleistet ein besseres Änderungsmanagement und vermeidet Fehler.
• ÜberwachungMonitoring: Die Verfolgung des Datenverhaltens und der Nutzung der Pipeline ermöglicht eine schnellere Identifizierung sowohl von Fehlern, die korrigiert werden müssen, als auch von Daten guter Qualität für neue Funktionen.
• Ständige ZusammenarbeitKommunikation zwischen den Beteiligten an den Daten ist für eine schnellere Datenlieferung unerlässlich.

Wer ist in Data Ops involviert?

Angesichts der Bedeutung von Daten und Analytics Use Cases sind die Rollen, die an der erfolgreichen Durchführung von Datenprojekten beteiligt sind, heute zahlreicher und verteilter als je zuvor. Von data science bis hin zu Personen außerhalb der IT ist eine große Anzahl von Rollen beteiligt:

• Business-Analysten
• Datenarchitekten.
• Dateningenieure.
• Datenverwalter.
• Datenwissenschaftler.
• Datenproduktmanager.
• Entwickler von Maschinelles Lernen .
• Datenbank-Administratoren.

Wie bereits erwähnt, erfordert ein Data Ops-Ansatz eine reibungslose Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen diesen Rollen. Jeder Mitarbeiter muss verstehen, was die anderen von ihm erwarten, was die anderen produzieren, und er muss ein gemeinsames Verständnis der Ziele der Datenpipelines haben, die er erstellt und weiterentwickelt.

Die Schaffung von Kanälen, über die diese Rollen zusammenarbeiten können, wie z. B. ein Tool für die Zusammenarbeit oder eine Lösung für das Metadaten , ist der Ausgangspunkt.

Über Actian Corporation

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