Was ist DataOps und warum ist die Datenaufbereitung so wichtig?

Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, ihr Geschäft wirklich datengesteuert zu gestalten. Warum passiert das? Diese Unternehmen müssen noch herausfinden, wie sie ihre Datenplattformen im Unternehmensmaßstab zum Laufen bringen können.. Die gute Nachricht ist, dass es dafür einen neuen Ansatz namens DataOps gibt, Ausweitung der Kernprinzipien der DevOps-Softwareentwicklungsmethodik auf die Welt der Daten.

Das sollte man sich merken DevOps basiert auf drei Hauptprinzipien: kontinuierliche Integration, Continuous Delivery und kontinuierliche Implementierung. Wie lassen sich diese Prinzipien auf die Welt der Daten übertragen??

Kontinuierliche Integration bezieht sich auf die Art und Weise, wie Dateningenieure integrieren, Sie bereiten vor, Sie säubern, neue Datenquellen und Pipelines nachhaltig und automatisiert beherrschen und erschließen.

Bei Continuous Delivery geht es um die Operationalisierung der Data Governance im gesamten Unternehmen, sodass alle Verbraucheranwendungen hochwertige Daten verwenden.

Und Continuous Deployment ermöglicht Business-Self-Service und stellt vertrauenswürdige Daten einer Vielzahl von Benutzern im gesamten Unternehmen zur Verfügung..

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DataOps

Im Wege der Synthese, dann könnte man sagen, dass DataOps (Datenoperationen) ist eine agile und prozessorientierte Methodik zur Entwicklung und Bereitstellung von Analytics. Ihr Ziel ist es, das Design zu optimieren, Entwicklung und Pflege von datengetriebenen Anwendungen und Datenanalyse. Versucht, das Datenmanagement und die Art und Weise, wie Produkte erstellt werden, zu verbessern, und koordinieren diese Verbesserungen mit den Geschäftszielen.

Eigentlich, Die Mission jedes DataOps-Teams besteht darin, kollaborative, qualitativ hochwertige Datenströme in großem Maßstab zu generieren, die eine Vielzahl von geschäftlichen Anwendungsfällen unterstützen.

Datenaufbereitung

Das Datenaufbereitung (Datenaufbereitung) ist ein entscheidender erster Schritt zur Wertschöpfung aus Geschäftsdaten. Im Wesentlichen, impliziert das Entdecken, bestätigen, Spiel, Aufräumen, Anreichern und Transformieren massiver Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten in vollständig kontrollierte Verbrauchsdatensätze für die geschäftliche Nutzung. Es ist ein kontinuierlicher und iterativer Prozess.

jedoch, Dieser Prozess ist oft mit Hindernissen verbunden.

Datenmanagement

Da sich die inhärente Komplexität von Daten vervielfacht, der Bedarf wächst, Prozesse und Technologien in einer einheitlichen und hybriden intelligenten Datenplattform mit Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz zu vereinen (ER) um Aufgaben zu automatisieren und das menschliche Wissen zu erhöhen.

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Aus welchem ​​Grund? Denn smarte Datenaufbereitung, sich auf nur eine Stufe im End-to-End-Datenmanagementprozess beziehen, erfordert, dass DataOps-Teams eine vollständige Transparenz ihrer Rohdaten haben., plus erweiterte Datenerkennung, die Zusammenarbeit, End-to-End-Datenherkunft, Metadatenverwaltung, Führung, die Qualität der Daten, Datensicherheit und Machine Learning-fähige Automatisierung, die nahtlos über hybride Data Lakes und in der Cloud genutzt werden kann.

Mit einem Kohäsiver Ansatz für Engineering und Datenaufbereitung., die Mannschaften von DataOps Sie können beginnen, sich in Richtung echter Datenkollaboration zu bewegen, die es ihnen ermöglichen, die Bereitschaft auf Unternehmensebene zu beschleunigen und die Nutzung verwertbarer Daten und Informationen zu demokratisieren.

Dann zu Nutzen Sie den Input aus der DataOps-Methodik und den Teams Unternehmen müssen ihre Datenmanagement-Strategien (Ö Datenmanagement) um Daten in großem Maßstab und als Reaktion auf reale Ereignisse zu verarbeiten, sobald diese auftreten.