Die Qualität der Daten ist wichtig, wenn es darum geht, gezielte Geschäftseinblicke zu gewinnen. Daten spielen branchenübergreifend eine elementare Rolle mit breiteren Anwendungen. Hier kommt ein spezialisierter Information Science-Experte bringt einen riesigen Pool an Fähigkeiten mit. Der Einsatz der richtigen Effizienz und Werkzeuge in der Datenwissenschaftsbranche hat die Realisierung von Geschäftszielen möglich gemacht. DevOps und Datentechnik arbeiten Hand in Hand, um die Datennutzung und Geschäftserweiterung zu intensivieren. Heute wird geschätzt, dass der globale Markt für DataOps-Plattformen bis 2024 ein Volumen von 4 Milliarden US-Greenback erreichen wird (Zukünftige Markteinblicke). Das Verständnis dieser Konzepte wird sich auf die Geschwindigkeit auswirken, mit der Ihr Unternehmen voranschreitet, und genügend Schwung für zahlreiche künftige Nachfolgeregelungen bringen. Lassen Sie uns tiefer in die Konzepte eintauchen.
Über DataOps:
DataOps ist ein neuartiger, unabhängiger Datenanalyseansatz, der mehrere Instruments und Groups in einer Organisation auf einer gemeinsamen Plattform kombiniert, um eine bessere Organisation und Datenentwicklung zu erreichen. DataOps zielt hauptsächlich auf die Verknüpfung von Datendesign und -entwicklung ab. Dies beinhaltet einen geeigneten Betriebsrahmen zwischen Datenanalysten, Datenwissenschaftlern, Entwicklern und Operationalisten mit Datentransformation und der Bereitstellung zeitnaher und aufschlussreicher Analysen zum Wohle des Unternehmens.
Ist DataOps dasselbe wie DevOps:
Klingt ähnlich, ist aber doch recht unterschiedlich. DataOps und DevOps basieren jedoch beide auf derselben Grundphilosophie des Zugriffs und der Zusammenarbeit zwischen Groups. Die beiden Disziplinen erfüllen innerhalb einer Organisation völlig unterschiedliche Funktionen.
Gemeinsame Prinzipien für DataOps und DevOps:
- AUTOMATISIERUNG
DataOps legt den Schwerpunkt auf die Automatisierung der Softwarebereitstellung und von Infrastrukturänderungen, um eine gleichbleibend schnelle Bereitstellung zu gewährleisten. DataOps erkennt sofort die Notwendigkeit einer Automatisierung der Datenpipeline. DevOps hingegen kann Codetests und -bereitstellung automatisieren. Es automatisiert sofort Datenvalidierungs-, Transformations- und Ladeprozesse.
- Kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD)
Der Kern von DevOps liegt in der CI/CD-Pipeline, die kontinuierliche Codeänderungen mit Integration, Exams und Produktion sicherstellt. In ähnlicher Weise übernimmt DataOps CI/CD, jedoch im Datenbereich. Es gewährleistet nahtlose Integration, konsistente Verfeinerung und Bereitstellung an Datenbanken ohne Hindernisse.
- ZUSAMMENARBEIT
DevOps basiert auf der engen Zusammenarbeit von Entwicklern und IT-Betriebsfachleuten. DataOps erweitert diese Zusammenarbeit um Dateningenieure, Datenwissenschaftler und Geschäftspartner.
DataOps in der Datenanpassung:
- DataOps gewährleistet die Prinzipien der kontinuierlichen Integration, um Vielfalt zu bewältigen und Daten aus unterschiedlichen Quellen in einen zusammenhängenden Datensatz zu integrieren.
- DataOps umfasst automatisierte Datenqualitätsprüfungen und Validierungsprozesse und stellt sicher, dass die verwendeten Daten genau und vertrauenswürdig sind.
- Skalierbarkeit und Leistung sorgen mit DataOps für Effizienz.
Wie funktionieren DataOps?
DataOps kombiniert DevOps und agile Prozesse, um Daten zu verwalten und Geschäftsziele zu erreichen. Es verbessert die Lead-Conversion-Fee durch die Optimierung von Advertising and marketing- und Produktempfehlungslinien. DataOps umfasst Aufgaben, die über das bloße Schreiben von Codes sowie die Verbesserung und Optimierung von Information Warehouses hinausgehen.
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Wie hilft die DataOps-Implementierung bei der Lösung geschäftlicher Herausforderungen?
DataOps kümmert sich um die Ineffizienzen in den Daten. Fehlerfreie Daten sorgen für fehlerfreie Analysen, da DataOps die Sammlung unnötiger Daten übernimmt, die einer Reihe von Datenqualitätsprüfungen unterzogen werden. Dies hilft außerdem bei Bereitstellungsproblemen, die aufgrund eingeschränkter Zusammenarbeit auftreten. DataOps hilft Groups aus den Bereichen Daten, Entwicklung, Engineering und IT-Betrieb, zusammenzuarbeiten, um Echtzeit-Suggestions zu erhalten und langfristigen Erfolg zu erzielen. Diese Feedbackschleifen helfen Organisationen, einige Optimierungen vorzunehmen oder dieselben Verfahren mit größerem Schwung voranzutreiben.
Schritte zur DataOps-Implementierung:
- Setzen Sie Ziele und legen Sie gleichzeitig die wichtigsten Leistungsindikatoren als konkrete Messgrößen fest.
- Aufbau des richtigen Groups durch funktionsübergreifende Zusammenarbeit und kontinuierliche Schulung durch spezialisierte Information Science-Zertifizierungen.
- Auswahl der am besten geeigneten Instruments zur Bewertung und Auswertung und Verbesserung der Integrationsfähigkeiten.
- Förderung von DataOps bei gleichzeitiger Förderung der Zusammenarbeit, Optimierung von Feedbackschleifen und lebenslangem Lernen.
FAQs:
- Wie kann ich mir Fachwissen im Bereich DataOps aneignen?
Prime-Zertifizierungsprogramme für Information Science sind ein einfacherer Weg, sich einzuschreiben und die am höchsten bewerteten Information-Science-Kenntnisse, darunter DataOps und viele andere, zu erwerben.
- Was sind die Phasen von DataOps?
Datenerfassung>> Datenaufbereitung>> Datenverarbeitung>> Datenanalyse>> Datenlieferung
- Was ist der Unterschied zwischen DataOps und Information Engineering?
Datentechnik und Information Science gehen Hand in Hand. Information Engineering befasst sich in erster Linie mit dem Entwurf, der Entwicklung und Wartung der Dateninfrastruktur, einschließlich Datenpipelines, Information Warehouses und Information Lakes. DataOps zielt darauf ab, den gesamten Lebenszyklus des Datenmanagements bis zur Entscheidungsfindung zu automatisieren und zu optimieren.
Die Put up WIE VERÄNDERT DATAOPS DIE ZUKUNFT DES DATA ENGINEERING? erschien zuerst auf Datenfloq.