DataOps: Datenpipelines optimieren für schnellere, zuverlässige Analysen

DataOps ist ein aufstrebender Satz agiler Praktiken, Prozesse und Technologien für den Aufbau und die Verbesserung von Daten- und Analyse-Pipelines, um Geschäftsanforderungen besser zu erfüllen.

Die Datenflut und ihre Herausforderungen

Daten nehmen jede Sekunde zu – ein potenzieller Schatz an Informationen für analytische Zwecke. Doch oft kommt die Analyse aufgrund vielfältiger Datenprobleme zum Stillstand. Wir wissen nicht genau, auf welche Daten wir Zugriff haben, woher sie stammen oder ob sie vertrauenswürdig sind.

In einer idealen Welt hätten wir bedarfsgerechten Zugriff und Vertrauen in die vorliegenden Daten – sowohl für unternehmensweite Analysen als auch für spezifische Projekt-Einblicke, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, die uns vor der Konkurrenz halten. Die Realität: Die wachsende Anzahl an Datenquellen, Plattformen und Anwendungen hat in den meisten Organisationen erhebliche Datenstaus und Hindernisse geschaffen.

Die enorme Menge an produzierten, gesammelten und verwalteten Daten sollte eine gesunde Datenumgebung für ein besseres Verständnis von Kunden, Produkten und Märkten schaffen – doch wir bleiben immer wieder hinter den Erwartungen zurück.

Ein neuer Ansatz für Daten

Unternehmen benötigen ein Gegenmittel, das bestehende Informationssilos und Datenstaus aufbricht. Erforderlich ist ein umfassender Weg, die richtigen Werkzeuge, Technologien und Kompetenzen zu verstehen und einzusetzen, die den ständigen Wandel der Daten adressieren. DataOps ist genau dieser Ansatz.

DataOps umarmt die dynamische Natur von Daten und ermöglicht Unternehmen, bessere Wege zu finden, Echtzeit-Analysen zu entwickeln und bereitzustellen. In Anlehnung an die DevOps-Methodik ist DataOps ein aufstrebender Satz agiler Praktiken, Prozesse und Technologien für den Aufbau und die Verbesserung von Daten- und Analyse-Pipelines, um Geschäftsanforderungen besser zu erfüllen.

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Während einige Anbieter eine einzelne Technologielösung propagieren, erkennt DataOps an, dass die Antwort nicht allein in der Bestellung einer bestimmten Anzahl an Lizenzen liegt. Es ist ein ganzheitlicher Disziplinansatz, getrieben von einer Denkweise, die Daten anders betrachtet und verwaltet. Im Kern ist DataOps eine Methodik, die alle Elemente, die Datenoperationen beeinflussen, strafft, um Geschäftsoutputs zu steigern – durch Prozesse und Technologien, die diese neue Sichtweise und Datenprinzipien unterstützen.

Im Tempo des Wandels

Unternehmen haben heute sofortigen Zugang zu Nachrichten und Informationen aus Internet und sozialen Medien. Fachanwender möchten am Arbeitsplatz so arbeiten wie zu Hause – mit sofortigem Datenzugriff. Dies erfordert einen integrierteren und effizienteren Datenansatz im Vergleich zum halbregelmäßigen Batch-Ansatz, um den viele Unternehmen architektiert sind.

Es ist klar: Unternehmen, die im Tempo des Wandels operieren wollen oder damit beginnen, gewinnen, indem sie die richtigen Informationen und Analysen zum richtigen Zeitpunkt haben. Während Unternehmen versuchen, mit der Speed-of-Data-Bewegung Schritt zu halten und die Komplexität ihrer Umgebungen zu managen, wird es umso schwieriger, die Datenverfügbarkeit zu verbessern. Zunehmende Engpässe sind ein Haupttreiber für die DataOps-Einführung. Rohdaten und diverse eingehende Quellen müssen geformt und formatiert werden, und die Reibung zwischen Datenbereitstellern und -nutzern muss minimiert werden.

DataOps ändert die Spielregeln, indem es das datenfokussierte Unternehmen unterstützt, die Time-to-Insight beschleunigt und viele Herausforderungen bei Datenzugriff und -nutzung löst. Die Methodik konzentriert sich stark auf die Verbesserung von Kommunikation, Integration und Automatisierung von Datenflüssen im gesamten Unternehmen. Sie vereint Agilität, Continuous Integration und Testing und fügt eine Kommunikationsschicht hinzu, um die Zusammenarbeit zwischen Datenverantwortlichen, Datenbankadministratoren, Data Engineers (die Pipelines und Prozesse aufbauen) und Datennutzern zu erhöhen. Das Ergebnis: endlich Echtzeitdaten, die der gesamten Organisation nützen.

Fortschrittliche Unternehmen nutzen moderne Datenarchitekturen, um stetig wachsende Datenmengen zu bewältigen. Der Einsatz von Plattformen wie der Cloud – die Agilität, Flexibilität und größere Effizienz bieten – bildet die Grundlage, die in Kombination mit Datenintegrationswerkzeugen die automatisierte Datenbereitstellung und -prozesse mit angemessenen Sicherheits-, Qualitäts- und Metadatenstandards ermöglicht. Wird DataOps hinzugefügt, schaffen Organisationen die interne Ausrichtung, die mit der richtigen Technologie Echtzeit-Datenanalysen und kollaborative Datenmanagementansätze unterstützt.

Die Einführung von DataOps beschleunigt die Time-to-Insights und adressiert den Umgang mit der großen Vielfalt und Geschwindigkeit von Daten. Doch die Methodik wirft naturgemäß Fragen auf: Was wird benötigt, um erfolgreich im Tempo des Wandels zu operieren?

Die Schlüssel zum DataOps-Erfolg

DataOps verspricht große Transformation der Datenprozesse. Für den Erfolg müssen Unternehmen einige Technologieanforderungen erfüllen.

Erste Anforderung: Continuous Data Integration. Sie ist die Basis moderner Datenplattformen und der Schlüssel für Echtzeit-Analysen. Statt des traditionellen ETL-Ansatzes und Batch-Sichtweisen, die Daten wöchentlich oder monatlich bewegten, benötigt DataOps eine kontinuierliche Integration inkrementeller Datenänderungen. Dies bedeutet den Einsatz von Technologien wie Change Data Capture (CDC), die – korrekt implementiert – die Installation am Quellsystem überflüssig macht. Es ist ein nicht-invasiver Weg, Änderungen an Daten und Metadaten aus Transaktionssystemen, relationalen Datenbanken, Mainframes und Anwendungen zu erfassen und diese in den Data-Pipeline-Prozess zu streamen.

Entscheidend ist die Auswahl einer universellen Lösung, die verschiedene Plattformen unterstützt und den CDC-Prozess aus Quell- und Zielperspektive betreiben lässt – was hilft, Daten dort und dann bereitzustellen und zu verfeinern, wo sie gebraucht werden. Dies ermöglicht Datenbankreplikation und den Umzug zu Cloud-basierten Data Warehouses und Data Lakes für Kosteneinsparungen und Agilität, während Data Pipelines für Echtzeitbewegungen bereitgestellt werden.

Zweite Anforderung: Automatisierung. Die Implementierung moderner Plattformen wie Cloud und Data Lakes findet im Unternehmen statt. Die Automatisierung der Data Pipeline gewährleistet effiziente Generierung, Bereitstellung und Verfeinerung von Daten, während Analyse-Subsets an verschiedene Fachanwender geliefert werden. Durch Automatisierung heterogener und verteilter Workloads erhalten Nutzer vertrauenswürdige Informationen für beste Entscheidungen zum richtigen Zeitpunkt.

Dritte Anforderung: Agilität. Bei der Einführung neuer Technologien und Implementierung neuer Data Pipelines müssen Organisationen Agilität berücksichtigen. Lösungen müssen dort laufen, wo sie gebraucht werden – Cloud, On-Premise oder Hybrid –, um das Tempo „Architekturen in Bewegung“ beizubehalten, was den ständigen Wandel von Plattformen und Datenformaten bezeichnet. Flexible CDC bietet agile, moderne Infrastrukturen, die Unternehmen future-ready machen und die richtigen Datenlasten für Fachanforderungen liefern.

Vierter Aspekt: Vertrauen. Einer der wichtigsten Aspekte von DataOps, der aus Metadaten resultiert. Nutzer sollten wissen, woher Daten stammen, wie sie transformiert wurden, und wann und von wem sie geändert wurden. Dies wird durch Technologien wie einen Data Catalog erreicht, der Nutzern hilft, Daten schnell zu finden. Er bietet auch Data Lineage, was entscheidend ist, da er Kontext liefert: Wo wurden Daten erfasst, wie transformiert, und bestätigt Validierung. Solche Informationen geben Nutzern Vertrauen, dass alle Datenbewegungen korrekt aufgezeichnet wurden.

Klare Datenwege in die Zukunft

Obwohl DataOps noch in den Kinderschuhen steckt, wird seine Einführung viele datenbezogene Stauprobleme lindern, die Organisationen vom Vorsprung vor der Konkurrenz abhalten, und dabei helfen, Zeit und Kosten für die Bereitstellung analysebereiter Daten an mehr Analytenutzer zu reduzieren.

Erfolgreich umgesetzt, ermöglicht DataOps Unternehmen, Produktivität zu steigern, Prozesse zu straffen und zu automatisieren, Datenoutput zu erhöhen und die Zusammenarbeit über Teams hinweg zu verbessern – so dass das Geschäft im Tempo des Wandels operieren kann.