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DataOps erklärt
Verstehen Sie, wie DataOps Analysen nutzt, um umsetzbare Geschäftserkenntnisse zu erzielen
Was ist DataOps?
DataOps, kurz für Data Operations, ist eine Praxis, die agile Engineering- und DevOps-Best Practices im Bereich Datenmanagement anwendet, um Daten besser zu organisieren, zu analysieren und zu nutzen, um Geschäftswert freizusetzen. Es handelt sich um eine Zusammenarbeit zwischen DevOps-Teams, Data Engineern, Data Scientists und Analytics-Teams, um die Sammlung und Implementierung von datengetriebenen Geschäftseinsichten zu beschleunigen.
Zentral für den Erfolg von DataOps ist die Automatisierung und Orchestrierung von Datenpipelines. Manuelle Arbeiten allein können mit der Menge an Daten nicht Schritt halten. Automatisierung und Orchestrierung ermöglichen:
Schnelle und effiziente Datenübertragung zwischen verschiedenen Systemen
Optimierung der Gesundheit und Leistung der Datenpipeline
Treiber für DataOps
Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, ihre Daten zu organisieren und zu nutzen, um einen Mehrwert zu schaffen. Hier ist der Grund:
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Schnell wachsende Datenquellen, bedingt durch neuere Datentypen oder komplexere Geschäftsmodelle, erschweren die Vereinfachung |
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Unzureichende Zusammenarbeit und unternehmerische Beteiligung , die keinen erfolgreichen kulturellen Wandel vorantreiben |
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Unklarer Ansatz zur Erfolgsmessung, insbesondere bei grundlegenden Initiativen, da viele Vorteile in der Leistung anderer Teams beobachtet werden |
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Prozessmismatch, bei der traditionelle Datenmanagementprozesse und -praktiken nicht gut mit neueren Techniken wie künstlicher Intelligenz (KI) übereinstimmen |
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Herausforderungen bei der Operationalisierung im großen Maßstab angesichts der schnell steigenden Erwartungen der Stakeholder an Geschwindigkeit, Flexibilität, Pünktlichkeit und Anpassung neuer Fähigkeiten |
DataOps-Ziele
Die korrekte Nutzung von Daten kann die Arbeitsweise von Organisationen verbessern und sogar revolutionieren. Aber leider bleiben 88 % der Daten unanalysiert, und nur 15 % der Big-Data-Projekte schaffen es in die Produktion. DataOps zielt darauf ab, diese Probleme zu lösen, indem die Art und Weise verändert wird, wie Teams rund um Daten zusammenarbeiten und wie diese in die Praxis eingesetzt werden.
Bis zu 88 % der Daten bleiben unanalysiert
Nur 15 % der Big-Data-Projekte schaffen es in die Produktion
Wie DataOps funktioniert
Der Kern von DataOps besteht darin, qualitativ hochwertige Daten zu nutzen. Wenn Unternehmen dies erfolgreich erreichen, können Teams und Führungskräfte einen höheren Wert liefern und aktuelle sowie zukünftige Risiken mit mehr Vertrauen managen. Erfolgreiche DataOps-Initiativen erfordern Folgendes:
Automatisierung
Kommunikation und Zusammenarbeit
Kultur
Automatisierung
Kommunikation und Zusammenarbeit
Kultur
BMCs Ansatz für DataOps
Bei BMC wissen wir, dass die moderne Geschäftswelt Teams und Führungskräften vor eine wachsende Liste von Herausforderungen und Problemen stellt, die gelöst werden müssen. Zu lernen, Ihre Daten zu nutzen, ist entscheidend, um sich in einer sich ständig verändernden, disruptiven Welt weiterzuentwickeln und wettbewerbsfähig zu bleiben.
Als Branchenführer in der Datenorchestrierung haben wir eine umfangreiche Geschichte darin, Unternehmen zu einem datengetriebenen Unternehmen zu befähigen . Unsere Lösungen sind darauf ausgelegt, die komplexen Umgebungen zu unterstützen, die Ihr gesamtes Ökosystem umfassen – von der Cloud über lokale Rechenzentren bis hin zu Edge und überall dazwischen.
BMC bringt einen einzigartigen Wert für DataOps durch:
- Bereitstellung der orchestrierten Datenpipelines im Unternehmensmaßstab
- Bereitstellung von End-to-End-Transparenz und prädiktiven Service Level Agreements (SLAs) über jede Datentechnologie oder -infrastruktur hinweg
- Durchsetzung von Governance- und Compliance-Regeln in der Produktion bei gleichzeitiger Sicherstellung eines reibungslosen Erlebnisses für technische Nutzer
Mit Portfoliolösungen wie Control-M, Control-M Python Client und BMC AMI Data können Sie selbst die komplexesten Datenpipelines vereinfachen, Data Scientists ermöglichen, bessere Arbeitsabläufe zu schaffen, und Ihre Daten voll ausschöpfen.