Orchestrate and Automate to Make DataOps Successful

Control-M kann DataOps vereinfachen, da es über alle Elemente der Datenpipeline hinweg funktioniert und automatisiert – eine Fähigkeit, die es zu einer grundlegenden Enterprise-Workflow-Orchestrierungsplattform für hybride und Multi-Cloud-Umgebungen macht.

DataOps-Orchestrierung ist die automatisierte Koordination von Datenabläufen über Quellen, Systeme und Ziele hinweg, um  Verzögerungen zu vermeiden und zuverlässige Daten in großem Umfang bereitzustellen. Ohne Orchestrierung stocken DataOps-Initiativen bei der Integrationskomplexität – sodass Organisationen mit unvollständigen Informationen arbeiten. Die Automatisierung der Orchestrierung reduziert diese Komplexität, beschleunigt Entscheidungsprozesse und verwandelt  DataOps von einem  Prozessziel in eine operative Realität.  

Warum haben DataOps-Initiativen Schwierigkeiten ohne Orchestrierung? 

DataOps soll den Weg zu einem datengetriebenen Unternehmen ebnen, doch bleiben erhebliche Hindernisse  bestehen. Laut einem von BMC gesponserten IDC  InfoBrief berichteten DataOps-Fachleute, dass im Durchschnitt nur 58 Prozent der Daten, die sie zur Unterstützung von Analysen und Entscheidungsfindung benötigen, verfügbar sind. Wie viel besser wäre die Entscheidungsfindung – und wie viel geschäftlicher Wert würde geschaffen werden –, wenn die anderen 42 Prozent wie beabsichtigt berücksichtigt werden könnten ? 

Warum können Organisationen die Daten, die sie bereits haben, nicht genau dort bekommen, wo sie sie brauchen, wenn sie sie brauchen? In den meisten Fällen liegt die Antwort an der Komplexität. (A Der vorherige Blog meines Kollegen Basil  Faruqui stellte vor, warum  DataOps wichtig ist; dieser setzt darauf an, was nötig ist, damit es funktioniert.)

Organisationen sind heute auf mehr Datenquellen als je zuvor angewiesen, zusammen mit der Technologieinfrastruktur, um diese Daten zu erfassen, zu verarbeiten, zu analysieren, zu kommunizieren und zu speichern. Die Komplexität bei der Erstellung, Verwaltung und Qualitätssicherung einer einzelnen Arbeitslast steigt exponentiell, da mehr Datenquellen, Datenkonsumenten und Ziele – Cloud, On-Premises, mobile Geräte und andere Endpunkte – hinzukommen.  Der IDC InfoBrief identifizierte die Integrationskomplexität als das größte Hindernis für die Operationalisierung und Skalierung von DataOps und der Orchestrierung von Datenpipelines. Weitere Hindernisse sind ein Mangel an internen Fähigkeiten und Zeit zur Lösung von Datenorchestrierungsherausforderungen sowie Schwierigkeiten beim Einsatz verfügbarer Werkzeuge. Für komplexe Arbeitslasten bedeutet das, dass Organisationen die Planung, Terminplanung, Ausführung und Überwachung von Datenströmen nicht vollständig automatisieren können – es entstehen Lücken , es folgen Verzögerungen und Entscheidungen werden auf unvollständigen oder veralteten Daten getroffen. 

Wie löst Orchestrierung die Komplexität von DataOps?  

Orchestrierung – und insbesondere die Automatisierung der Orchestrierung – ist entscheidend, um die Komplexität zu reduzieren und Skalierbarkeit auf eine Weise zu ermöglichen, wie es Scripting und manuelle Workarounds nicht können. Transparenz in Prozesse, Selbstheilungsfähigkeiten und benutzerfreundliche Werkzeuge machen selbst komplexe Umgebungen handhabbar.  Wie IDC in seinem InfoBrief anmerkt: "Die Nutzung einer konsistenten Orchestrierungsplattform über Anwendungen, Analysen und Datenpipelines hinweg beschleunigt die End-to-End-Ausführung von Geschäftsprozessen und verbessert die Zeit bis zur Fertigstellung." 

Welche Fähigkeiten erfordert eine effektive  DataOps-Orchestrierung ?

Die wichtigste Funktionalität, die zur Erreichung der Datenpipeline-Orchestrierung erforderlich ist, umfasst:

• Eingebaute Connectoren und Integrationsunterstützung für eine Vielzahl von Datenquellen und Umgebungen
• Ein as-Code-Ansatz, damit Workflow-Automatisierung direkt in Deployment-Pipelines eingebettet werden kann
• Vollständige Workflow-Transparenz über einen hochdiversen Technologiestack hinweg
• Identifizierung und Sanierung von einheimischen Problemen, um Fehler zu erkennen und zu beheben, bevor sie flussabwärts kaskaden.

Werkzeuge, die speziell auf  ein einzelnes Produkt, eine Entwicklungsumgebung oder eine Hyperscale-Plattform zugeschnitten sind, können einige dieser Funktionen bieten – können aber in der Regel  nicht jedes System abdecken, das ein Workflow berührt.  Das ist ein Hauptgrund, warum so viele  DataOps-Profis berichten, dass die Tool-Komplexität ihren Fortschritt behindert.

Wie ermöglicht Control-M die DataOps-Orchestrierung im großen Maßstab?

Control-M vereinfacht  die DataOps-Orchestrierung, indem es alle Elemente der Datenpipeline automatisiert – einschließlich Extraktion, Transformieren, Laden (ETL), Dateiübertragung und nachgelagerten Workflows. Control-M unterstützt die Orchestrierung der Datenpipeline speziell, weil:

• Control-M macht die Nutzung mehrerer Dateiübertragungssysteme und Scheduler  überflüssig
• Control-M verwaltet automatisch Abhängigkeiten über Quellen und Systeme hinweg und bietet Qualitätsprüfungen und Benachrichtigungen an, die verhindern, dass Verzögerungen zu späteren Auftragsausfällen eskalieren

Control-M-Nutzer beschreiben die praktischen Auswirkungen direkt. Ein Fachmann eines Gesundheitsunternehmens erklärte: "Control-M hat auch dazu beigetragen, Datenpipelines über On-Premises- und Cloud-Technologien hinweg zu erstellen, zu integrieren und zu automatisieren.  Das liegt an der Möglichkeit, zwischen Cloud-Workflows und On-Prem-Workflows zu orchestrieren. Es gibt uns die Möglichkeit, End-to-End-Workflows zu haben, egal wo sie laufen." Railinc beschrieb die Herausforderung des Abhängigkeitsmanagements, die Control-M löst: "Die Reihenfolge, in der wir Daten einführen und integrieren, ist entscheidend. Wenn wir die Interdependenzen ohne ein Tool wie Control-M orchestrieren müssten, müssten wir viel individuelle Arbeit und viel Management erledigen. Control-M stellt sicher, dass die Anwendungen alle benötigten Daten haben." Hier finden Sie die vollständige Railinc-Fallstudie.   Der IDC  InfoBrief stellte fest, dass Organisationen, die in  der DataOps-Orchestrierung herausragen, in mehreren Bereichen – darunter Compliance, Entscheidungsgeschwindigkeit, Innovationszeit und Kosteneinsparungen – jene übertreffen , die dies nicht tun. Können Sie ähnliche Ergebnisse orchestrieren? Entdecken Sie die DataOps-Workflow-Orchestrierungsplattform, die die führenden Organisationen der Branche nutzen, um Komplexität zu reduzieren, SLAs zu erfüllen und Datenpipelines zuverlässig über hybride Umgebungen zu skalieren. 

Häufig gestellte Fragen

Was ist DataOps-Orchestrierung? DataOps-Orchestrierung ist die automatisierte Koordination und Verwaltung von Datenworkflows über mehrere Quellen, Systeme und Ziele. Sie stellt sicher, dass Daten zuverlässig durch die Pipeline – von der Aufnahme über die Verarbeitung bis zur Auslieferung – ohne manuelles Eingreifen fließen, Verzögerungen reduzieren und die Datenqualität im großen Maßstab verbessern.  Worin unterscheidet sich die DataOps-Orchestrierung von der grundlegenden Jobplanung? Jobplanung löst einzelne Aufgaben zu festgelegten Zeiten aus. Die DataOps-Orchestrierung verwaltet den gesamten End-to-End-Workflow – koordiniert Abhängigkeiten zwischen Aufgaben, behandelt Ausfälle, überwacht die Qualität und passt sich über die gesamte Datenpipeline hinweg an. Orchestrierung ist kontinuierlich und bedingt; Scheduling ist ein Punkt-in-Moment.  Warum ist Integrationskomplexität das größte Hindernis bei der Skalierung von DataOps? Moderne Datenumgebungen umfassen Dutzende von Quellen, Cloud- und On-Premises-Systemen sowie vielfältige Endpunkte. Das manuelle Management von Abhängigkeiten, Zeitplänen und Qualitätskontrollen in dieser Landschaft skaliert nicht . Die Integrationskomplexität verschärft sich mit jeder neuen Quelle, sodass Automatisierung der einzige gangbare Weg zur Operationalisierung von DataOps ist.   Welche geschäftlichen Auswirkungen hat die Verbesserung der DataOps-Orchestrierung? Laut IDC-Forschung, die von BMC gefördert wird, sehen Organisationen, die in der DataOps-Orchestrierung hervorragend sind, messbare Vorteile gegenüber solchen, die es nicht tun – darunter Verbesserungen bei der Compliance, Entscheidungsgeschwindigkeit, Innovationszeit und Kostensenkungen.  Worauf sollten Organisationen bei einer DataOps-Orchestrierungsplattform achten? Wichtige Funktionen umfassen breite Connector-Unterstützung über verschiedene Datenquellen hinweg, einen Workflow-Automatisierungsansatz für CI/CD-Integration, End-to-End-Transparenz der Pipeline und native Selbstheilung für Fehlerbehebung. Eine einzige Plattform, die alle Systeme im Workflow abdeckt – anstatt isolierte Tools – ist entscheidend, um die Tooling-Komplexität zu verringern, die die meisten DataOps-Teams als Haupthindernis anführen.  Die in diesem Beitrag geäußerten Ansichten und Meinungen sind die des Autors und spiegeln nicht unbedingt die offizielle Position von BMC wider. 

Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.