Wie oben erwähnt, ist die Datenbereinigung ein eigener Schritt im Datenmanagement-Prozess. Dabei werden Inkonsistenzen, Fehler und Ungenauigkeiten in einem Datensatz identifiziert und korrigiert, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen. Data Wrangling ist ein umfassenderer Prozess, der die Datenbereinigung umfasst und über Aufgaben wie das Umformen, Zusammenführen und Anreichern von Daten hinausgeht, um sie für die Analyse geeignet zu machen.

Data Wrangling und ETL (Extract, Transform and Load) sind verwandte, aber eigenständige Prozesse des Datenmanagements. Während Data Wrangling sich auf das Reinigen und Strukturieren von Daten für die Analyse konzentriert, ist ETL ein formalisierter Prozess, bei dem Daten aus mehreren Quellen für die Speicherung an einem Zielort, meist in einem Data Warehouse, vorbereitet werden. ETL findet typischerweise in viel größerem Maßstab statt und ist in der Regel ein viel automatisierterer Prozess, der geplante, batchorientierte Workflows für die Datenintegration verwendet.

In DataOps beginnt der Prozess mit der Sammlung von Daten aus mehreren Quellen, typischerweise in rohen, unstrukturierten oder unvollständigen Formaten. Data Wrangling ist ein Voranalyseschritt, der diese Rohdaten für den weiteren Gebrauch vorbereitet, indem sie in ein sauberes, strukturiertes und nutzbares Format umgewandelt werden.

Ein Hauptfokus von DataOps liegt auf der Aufrechterhaltung der Datenintegrität, die speziell mit den Reinigungs- und Validierungsschritten des Data Wrangling-Prozesses übereinstimmt.

Data Wrangling erleichtert die von DataOps angestrebte Zusammenarbeit, indem es Geschäftsanwendern und Analysten schnellen Zugriff auf umsetzbare Erkenntnisse aus den Daten ermöglicht.

In DataOps werden Daten-Wrangling-Prozesse oft als Teil von CI/CD-Pipelines automatisiert, die sicherstellen, dass neue Daten kontinuierlich bereinigt, strukturiert und nahezu in Echtzeit validiert werden, bevor sie zur Analyse weitergeleitet werden.

Data Wrangling spielt eine Rolle bei der Einhaltung innerhalb von DataOps, indem es sicherstellt, dass personenbezogene Datendaten korrekt behandelt werden, um Datenschutzgesetze wie HIPAA und DSGVO einzuhalten.

Data Wrangling passt zu DataOps, indem sichergestellt wird, dass die Daten "zwecktauglich" oder so effizient wie möglich einsatzbereit sind, wenn sie Data Scientists und Analysten erreichen.

DataOps legt großen Wert auf kontinuierliche Überwachung der Datenpipelines, um sicherzustellen, dass die Daten konsistent und qualitativ hochwertig bleiben. Datenmanagementprozesse – insbesondere automatisierte – können überwacht werden, um Qualitätsprobleme oder Engpässe zu identifizieren, was kontinuierliche Verbesserungen und Anpassungen auf Basis von Echtzeitstatistiken ermöglicht.

Data Wrangling liefert die Datenkonsistenz, die nötig ist, damit DataOps Operationen über größere und komplexere Datensätze skalieren kann, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.