DataOps: Wie man Daten in umsetzbare Erkenntnisse verwandelt

Unternehmen haben Schwierigkeiten, gut mit ihren Daten zusammenzuarbeiten, was sich auf alles auswirken kann, von der digitalen Transformation bis hin zu fortschrittlichen Konzepten wie KI und ML. DataOps ist nicht ohne Herausforderungen: Aufbau, Verwaltung und Skalierung von Datenpipelines erfordern sorgfältige Überlegungen zur Wiederverwendbarkeit, Portabilität über Infrastruktur und Anwendungen hinweg sowie langfristige Wartung und Governance. Und das sind nur einige der Probleme, mit denen Unternehmen konfrontiert sind. Aus diesem Grund müssen sich DataOps-Technologie-Stacks auf die Bereitstellung von Funktionen wie Datenextraktion, -integration, -transformation und -analyse konzentrieren.

DataOps - Warum ist es wichtig?

Das Unternehmen durchläuft einen seismischen Wandel von einer im Silo und Daten-Repositories hin zu einer besser komponierbaren und wiederverwendbaren Architektur. Darüber hinaus gibt es eine wachsende Nachfrage nach Geschwindigkeit und Agilität sowie den Zustrom von bahnbrechenden Technologien wie der Cloud, IoT und KI. Unternehmen, die erfolgreich sein wollen, müssen schnell handeln und sich anpassen, um neue Software und Lösungen zu implementieren und zu skalieren, die den Kunden ein besseres Erlebnis bieten und ihre sich schnell entwickelnden Bedürfnisse erfüllen. Dazu müssen sie auch in der Lage sein, Datenquellen schnell zu aggregieren, zu integrieren und zu analysieren.

Trotz dieses Geschwindigkeitsbedarfs sind die Tools und Prozesse für die Erstellung und Verarbeitung von Daten nicht in einer Weise standardisiert, die schnelle Innovationen fördert und letztlich die Transformation von Unternehmen unterstützt. DataOps ist entscheidend, um die Herausforderungen bei der Erfassung, Speicherung und Verwaltung von Daten zu bewältigen. Hinzu kommt, dass Unternehmen mit einer zunehmenden Komplexität ihrer IT-Umgebungen konfrontiert sind. Laut einer aktuellen Umfrage haben mehr als 80 % der Unternehmen eine hybride Cloud oder Cloud . Um eine kosteneffiziente und sichere Verwaltung immer größerer Datenmengen zu gewährleisten, müssen Unternehmen DataOps einführen.

DataOps zur Verwaltung des Datenwachstums

DataOps gibt es seit etwa einem Jahrzehnt, aber in letzter Zeit hat es an Dynamik gewonnen, weil Unternehmen heute vor der überwältigenden Herausforderung stehen, mit einer großen, komplexen Datenmenge umzugehen, die immer schneller erzeugt wird. Mit neuen Technologien wie dem Internet der DingeIoT), Cloud Computing und der Leistung von Big Data , die jetzt in den täglichen Gebrauch integriert sind, erzeugen Unternehmen mindestens 50 Mal mehr Daten als noch vor fünf Jahren. Und mit mehr Daten steigt auch der Bedarf an größerer Effizienz, und Datenexperten sind sehr gefragt.

Als wir zum ersten Mal von DataOps hörten und über die möglichen Auswirkungen auf Unternehmen nachdachten, waren wir begeistert, hielten es aber für eine radikal neue Methode. Was wir damals nicht wussten, war, dass viele Unternehmen bereits ähnliche Praktiken anwenden, um einige Aspekte des Datenmanagementinsbesondere im Bereich Data Warehousing und Analytik. Und genau wie DevOps ist DataOps kein Produkt, sondern eher ein kultureller Wandel, der von vielen Produkten unterstützt wird - vielen bestehenden Produkten. Daher ist es für Unternehmen, die DataOps einführen möchten, wichtig, sich zu überlegen, was sie bereits besitzen, wie z. B. Enterprise Data Warehouses und ETL-Tools, und was sie eventuell erwerben, ersetzen oder modernisieren müssen. Letztendlich werden die Unternehmen mehrere Systeme zur Unterstützung der Datenpipeline einsetzen.

DataOps und Big Data

Die meisten Unternehmen haben in eine umfangreiche Dateninfrastruktur investiert, um ihre Daten zu extrahieren, zu laden und zu speichern und so die Vorteile von Big Data und -Technologien zu nutzen. Häufig sind diese Infrastrukturen jedoch mehrschichtig, schwer zu verwalten und voller veralteter Tools, die die Übertragung und Integration von Daten behindern. Darüber hinaus haben Unternehmen erhebliche Ressourcen in Tools wie Data Warehousing, Data Warehouses, Data Marts und Data Marts investiert. Diese Data Warehouses wurden zur Modellierung von Daten eingesetzt, aber in der Regel mit einem vordefinierten Datenmodell implementiert. Ein Business Intelligence (BI), ein Enterprise Data Warehouse oder ein anderer Satz von Tools kann bei der Ausführung einer Datenumwandlung helfen.

Schlussfolgerung

Die technologische Revolution schafft nie dagewesene Möglichkeiten, mit Daten etwas zu bewirken. Durch die Analyse der Daten, die das moderne Geschäft antreiben, sind wir in der Lage, in jeder Dimension unserer Organisationen einen Mehrwert zu schaffen. Wie bei jeder Umstellung werden die Vorteile des Aufbaus einer integrierten Self-Service von den Anwendern" und nicht von der IT-Abteilung realisiert. Durch den Einsatz von data science können Führungskräfte operative Spitzenleistungen erzielen und sich effektiv gegen die wachsende Zahl von Wettbewerbern behaupten. Damit die Mitarbeiter von data science und Analytics erfolgreich sein können, müssen sie mit allen notwendigen Technologien und Prozessen vertraut gemacht werden, die eine effektive Datennutzung unterstützen.

Über Traci Curran

Traci Curran ist als Director of Product Marketing bei Actian tätig und konzentriert sich auf die Actian Data Platform. Mit mehr als 20 Jahren Erfahrung im Technologiemarketing war Traci Curran zuvor in leitenden Marketingpositionen bei CloudBolt Software, Racemi (von der DXC Corporation übernommen) sowie bei einigen der innovativsten Startups der Welt tätig. Tracis Leidenschaft ist es, Kunden dabei zu helfen, zu verstehen, wie sie Innovationen beschleunigen und Wettbewerbsvorteile erzielen können, indem sie die digitale Transformation und Cloud nutzen.