DataOps:Das Gegenmittel für überlastete Datenpipelines

DataOps ist eine neu entstehende Reihe agiler Praktiken, Prozesse und Technologien zum Aufbau und zur Verbesserung von Daten- und Analyse-Pipelines, um Geschäftsanforderungen besser zu erfüllen.

Die Datenmenge nimmt täglich jede Sekunde zu und bietet uns eine potenzielle Fundgrube an Informationen, aus der wir für Analysezwecke auswählen können. Aber öfter, als wir zugeben möchten, stocken Analysen aufgrund einer Vielzahl von Datenproblemen. Wir sind uns nicht sicher, auf welche Daten wir Zugriff haben, woher die Daten stammen oder ob sie vertrauenswürdig sind.

In einer idealen Welt hätten wir On-Demand-Zugriff und Vertrauen in die vorhandenen Daten, sowohl für allgemeine Unternehmensanalysen als auch für spezifische Projekteinblicke, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, die uns von der Konkurrenz abheben. Die Realität ist, dass die wachsende Zahl von Datenquellen, Plattformen und Anwendungen in den meisten Unternehmen zu erheblichen Datenstaus und Hindernissen geführt hat.

Die riesige Menge an produzierten, gesammelten und verwalteten Daten sollte eine gesunde Datenumgebung für ein besseres Verständnis von Kunden, Produkten und Märkten schaffen – aber wir verfehlen dies immer wieder.

Ein neuer Umgang mit Daten

Um dieser Herausforderung zu begegnen, benötigen Unternehmen ein Gegenmittel, das dabei hilft, bestehende Informationssilos und Datenstaus aufzubrechen. Was benötigt wird, ist eine umfassende Möglichkeit, die richtigen Tools, Technologien und Fähigkeiten zu verstehen und zu verwenden, die den ständigen Änderungen der Daten Rechnung tragen. DataOps ist genau der richtige Ansatz.

DataOps nutzt die Dynamik von Daten und ermöglicht es Unternehmen, bessere Wege zur Entwicklung und Bereitstellung von Echtzeitanalysen aufzudecken. In Anlehnung an die DevOps-Methodik ist DataOps eine neu entstehende Reihe agiler Praktiken, Prozesse und Technologien zum Aufbau und zur Verbesserung von Daten- und Analyse-Pipelines, um Geschäftsanforderungen besser zu erfüllen.

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Während einige Unternehmen behaupten, dass es eine einzige Technologielösung gibt, räumt DataOps ein, dass die Antwort nicht nur in der Bestellung einer bestimmten Anzahl von Arbeitsplätzen oder Lizenzen zu finden ist. Es ist ein ganzheitlicher Ansatz, der von einer Denkweise angetrieben wird, die es umfasst, Daten anders zu betrachten und zu verwalten. DataOps ist im Kern eine Methodik, die darauf abzielt, alle Elemente zu rationalisieren, die sich auf den Datenbetrieb auswirken, um die Geschäftsergebnisse zu steigern, Prozesse und verschiedene Technologien zu implementieren, die diese neuen Perspektiven und Datenprinzipien unterstützen.

Mit der Geschwindigkeit des Wandels vorankommen

Unternehmen haben jetzt sofortigen Zugriff auf Nachrichten und Informationen aus dem Internet und sozialen Medien, und Geschäftsanwender möchten bei der Arbeit so arbeiten, wie sie es zu Hause tun – mit sofortigem Zugriff auf Daten. Diese Anforderung erfordert einen integrierteren und effizienteren Ansatz für Daten im Vergleich zu dem semi-regulären Batch-Ansatz, um den herum viele Unternehmen aufgebaut sind.

Es ist deutlich geworden, dass Unternehmen, die mit der Geschwindigkeit des Wandels operieren wollen oder damit beginnen, gewinnen können, wenn sie zur richtigen Zeit über die richtigen Informationen und Analysen verfügen. Da Unternehmen versuchen, mit der Geschwindigkeit der Datenbewegung Schritt zu halten und die Komplexität ihrer eigenen Umgebungen zu verwalten, ist es umso schwieriger geworden, die Datenverfügbarkeit zu verbessern. Die zunehmenden Engpässe sind ein Hauptgrund für die Einführung von DataOps. Die rohen und verschiedenen eingehenden Datenquellen müssen geformt und formatiert werden, und es muss weniger Reibung zwischen den Personen geben, die die Daten bereitstellen, und den Personen, die sie verwenden, um Entscheidungen zu treffen.

DataOps ändert die Spielregeln, indem es datenorientierte Unternehmen unterstützt, die Zeit bis zur Erkenntnis beschleunigt und viele der Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenzugriff und -nutzung löst. Die Methodik konzentriert sich stark auf die Verbesserung der Kommunikation, Integration und Automatisierung von Datenflüssen im gesamten Unternehmen. Es vereint Agilität, kontinuierliche Integration und Tests und fügt gleichzeitig eine Kommunikationsebene hinzu, um die Zusammenarbeit zwischen Dateneigentümern, Datenbankadministratoren, den Dateningenieuren, die Pipelines und Prozesse aufbauen, und den Datenkonsumenten zu verbessern. Das Ergebnis sind endlich Echtzeitdaten, die funktionieren der gesamten Organisation zugute kommen.

Fortschrittliche Unternehmen verwenden moderne Datenarchitekturen, um die ständig wachsenden Datenmengen zu verwalten. Die Nutzung von Plattformen wie der Cloud, die Unternehmen Agilität, Flexibilität und größere Effizienz verleihen, ist die Grundlage, die in Kombination mit Datenintegrationstools die Datenbereitstellung und -prozesse mit einem angemessenen Maß an Sicherheit, Qualität und Metadaten automatisieren kann. Wenn DataOps in den Mix aufgenommen wird, schaffen Organisationen die interne Ausrichtung, die mit der richtigen Technologie Echtzeit-Datenanalysen und kollaborative Datenmanagementansätze unterstützt.

Die Einführung von DataOps trägt dazu bei, die Time-to-Insights zu verkürzen, und befasst sich mit dem Umgang mit der großen Vielfalt und Geschwindigkeit von Daten. Die Methodik wird jedoch naturgemäß Fragen aufwerfen, wie z. B. was erforderlich ist, um mit der Geschwindigkeit des Wandels erfolgreich zu arbeiten?

Die Schlüssel zum DataOps-Erfolg

DataOps ist vielversprechend in seiner Fähigkeit, Datenprozesse zu transformieren. Damit DataOps erfolgreich ist, müssen Unternehmen einige technologische Anforderungen erfüllen.

Die erste Anforderung ist die kontinuierliche Datenintegration. Es ist die Basis für moderne Datenplattformen und der Schlüssel zur Echtzeit-Datenanalyse. Anstelle des traditionellen ETL-Ansatzes und der Stapelansicht, bei der Daten wöchentlich oder manchmal monatlich verschoben werden, benötigt DataOps eine konstante Integration inkrementeller Datenänderungen. Dies bedeutet die Anwendung von Technologien wie Change Data Capture (CDC), die bei korrekter Durchführung die Installation des Quellsystems überflüssig machen. Es ist eine nicht-invasive Möglichkeit, Änderungen an Daten und Metadaten aus Transaktionssystemen, relationalen Datenbanken, Mainframe-Systemen und Anwendungen zu erfassen und diese an die gewünschte Stelle im Datenpipeline-Prozess zu streamen.

Für Unternehmen ist es von größter Wichtigkeit, eine universelle Lösung zu wählen, die verschiedene Plattformen unterstützt und es ermöglicht, den Änderungsdatenerfassungsprozess aus einer Quellen- und einer Zielperspektive zu betreiben, was bei der Bereitstellung und Verfeinerung von Daten an Ort und Stelle und bei Bedarf hilfreich ist. Dadurch kann die Datenbank repliziert werden, was den Wechsel zu Cloud-basierten Data Warehouses und Data Lakes für Kosteneinsparungen und Agilität ermöglicht und gleichzeitig Datenpipelines zur Unterstützung von Echtzeitbewegungen bereitstellt.

Für den Erfolg von DataOps ist auch die Automatisierung unerlässlich. Die Implementierung moderner Plattformen wie Cloud und Data Lakes findet in Unternehmen statt, und die Automatisierung der Datenpipeline gewährleistet eine effiziente Generierung, Bereitstellung und Verfeinerung von Daten, während gleichzeitig Teilmengen von Analysen an verschiedene Geschäftsbenutzer bereitgestellt werden. Durch die Automatisierung heterogener und verteilter Workloads stellen wir Benutzern vertrauenswürdige Informationen zur Verfügung, die ihnen helfen, zum richtigen Zeitpunkt die besten Entscheidungen zu treffen.

Unternehmen müssen Agilität berücksichtigen, wenn sie neue Technologien einführen und neue Datenpipelines implementieren. Lösungen müssen dort ausgeführt werden, wo sie benötigt werden, sei es in der Cloud, vor Ort oder in hybriden Umgebungen, um das Tempo von „Architekturen in Bewegung“ aufrechtzuerhalten, was sich auf den ständigen Wandel von Plattformen und Datenformaten bezieht. Flexible CDC bietet agile, moderne Infrastrukturen, die ein Unternehmen zukunftsfähig machen und die richtigen Datenlasten bieten, um die Anforderungen von Geschäftsbenutzern zu erfüllen.

Der letzte zu berücksichtigende Aspekt ist Vertrauen, einer der wichtigsten Aspekte von DataOps, der aus Metadaten stammt. Benutzer sollten wissen, woher die Daten stammen, wie sie umgewandelt wurden und wann und wer sie geändert hat. Dies wird mit Technologien wie einem Datenkatalog erreicht, der Benutzern hilft, Daten schnell zu finden. Es bietet auch Datalineage, was entscheidend ist, da es Benutzern den Kontext liefert, um zu verstehen, wo die Daten erfasst wurden, wie sie transformiert wurden, und die Validierung bestätigt. Solche Informationen geben Benutzern die Gewissheit, dass alle Datenbewegungen erfolgreich korrekt aufgezeichnet wurden.

Klare Datenstraßen voraus

Obwohl es noch in den Kinderschuhen steckt, wird die Einführung von DataOps viele der datenbezogenen Überlastungsprobleme lindern, die Unternehmen davon abhalten, sich von der Konkurrenz abzuheben, und gleichzeitig dazu beitragen, den Zeit- und Kostenaufwand für die Bereitstellung analysebereiter Daten für mehr Analysebenutzer zu reduzieren.

Bei erfolgreicher Ausführung ermöglicht DataOps Unternehmen, die Produktivität zu verbessern, Prozesse zu rationalisieren und zu automatisieren, die Datenausgabe zu steigern und eine bessere teamübergreifende Zusammenarbeit zu schaffen, wodurch das Unternehmen mit der Geschwindigkeit des Wandels operieren kann.