DataOps: Geldmultiplikator für die Industrie

DataOps ist eine Kombination aus Prozessen und Technologien, die die Bereitstellung von Qualitätsdaten automatisiert, um den Wert der Daten entsprechend den Geschäftszielen und -anforderungen zu verbessern.

Operationalisierung ist eines der Schlagworte in der Technologiebranche. Dennoch ist es überraschend, dass Operationalisierung mit fast allen Technologiebereichen wie AnalyticsOps, AppOps, CloudOps, DevOps, DevSecOps und DataOps in Verbindung gebracht wird.

Obwohl sich Unternehmen auf ihre Mitarbeiter und Daten verlassen, ist die Erstellung aussagekräftiger Daten für viele Unternehmen immer noch eine Herausforderung. Die richtigen Daten zum richtigen Zeitpunkt zu erhalten, kann für jedes Unternehmen von großem Wert sein. Heute konzentrieren sich die meisten Unternehmen darauf, aufschlussreiche Daten zu sammeln und ihre Dateninfrastruktur und -abläufe zu konsolidieren, um eine einheitliche Struktur und Datenplattform zu schaffen.

Diese Konsolidierung ist die Antwort auf die Zentralisierung von Daten. Alle Arten von Daten haben einen Lebenszyklus und durchlaufen bestimmte Schritte, bevor die Informationen nutzbar werden. Das Ergebnis ist eine hochgradig skalierbare Datenplattform mit der neuesten und besten Technologie, und die Unternehmensabläufe laufen reibungslos.

Nun müssen wir uns überlegen, ob die Verwendung skalierbarer technologischer Prozesse und die Implementierung einer End-to-End-Datenpipeline die bestmögliche Lösung ist. Neben der funktionalen Entwicklung von Datenpipelines gibt es spezifische Herausforderungen, die zu Kundenunzufriedenheit und Umsatzeinbußen führen können.

Zu diesen Herausforderungen gehören:

Wachsende Nachfrage nach Daten.

Unternehmen verlassen sich heute in hohem Maße auf Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen zu treffen. Unternehmen sammeln Daten in verschiedenen Formen aus zahlreichen unterschiedlichen Quellen. Diese Daten wirken sich auf das Unternehmenswachstum und den Umsatz aus. Etwa 80 % dieser Daten sind jedoch unstrukturiert. Unternehmen können diese unstrukturierten oder dunklen Daten mit Hilfe von Technologien, künstlicher Intelligenz und Methoden des maschinellen Lernens nutzen.

Die Komplexität von Datenpipelines und der Mangel an qualifizierten Mitarbeitern.

Daten stammen aus verschiedenen Quellen. Die Art dieser Daten ist vielfältig und komplex, da es zahlreiche Regeln und Möglichkeiten zur Umwandlung dieser Daten in der gesamten Pipeline gibt. Um diese Komplexität zu bewältigen, suchen Unternehmen nach qualifizierten Dateningenieuren, Datenarchitekten und Datenwissenschaftlern, die beim Aufbau dieser skalierbaren und effizienten Pipelines helfen können. Diese qualifizierten Personen zu finden, ist eine Herausforderung für jedes Unternehmen, um den Bedarf zu decken und automatisierte Prozesse zu schaffen.

Zu viele Fehler.

Selbst nach strengen Qualitätsprüfungen führt die Komplexität dieser Datenpipelines zu einem System voller Fehler, die dann für die Produktion freigegeben werden. Sobald die Produktion die Fehler meldet, dauert es einige Zeit, das Problem zu analysieren und zu beheben, was zu SLA-Verfehlungen und Kundenunzufriedenheit führt.

Schnelligkeit und Genauigkeit der Datenanalyse.

Jedes Unternehmen wünscht sich effiziente und genaue Analysen. Wenn Teams jedoch in Silos arbeiten, wird es schwierig, effektive Datenpipelines zu erstellen. Dies liegt daran, dass eine gute Zusammenarbeit zwischen Betriebs- und Datenteams stattfinden muss, um die Anforderungen vor der Implementierung genau zu ermitteln.

Unternehmen haben fast immer das Ziel, ihren Kunden schnelle, zuverlässige und kostengünstige Produkte zu liefern und gleichzeitig Einnahmen zu erzielen. Genaue und zuverlässige Daten sind die treibende Kraft hinter diesem Ziel, und DataOps ist die Methode zum Aufbau eines Daten-Ökosystems, das der Branche hilft, aus den Umsatzströmen Kapital zu schlagen.

Was ist DataOps?

Gartners Definition

DataOps ist eine kollaborative Datenmanagement-Praxis, die sich auf die Verbesserung der Kommunikation, Integration und Automatisierung von Datenflüssen zwischen Datenmanagern und Datenkonsumenten in einem Unternehmen konzentriert“.

Mit anderen Worten: Das Ziel von DataOps ist es, die Entwicklung und Ausführung der Datenpipeline zu optimieren. Daher konzentriert sich DataOps auf die kontinuierliche Verbesserung.

Dimensions of DataOps

DataOps ist keine exakte Wissenschaft, da es mit verschiedenen Dimensionen arbeitet, um Entwicklungsherausforderungen zu bewältigen. Wenn DataOps jedoch auf einem hohen Niveau arbeitet, kann es in die folgenden Dimensionen eingeteilt werden:

  • Agil:
    • Kurze Sprints
    • Selbstorganisierte Teams
    • Regelmäßige Retrospektive
    • Einbeziehung des Kunden
  • Vollständiges Qualitätsmanagement:
    • Kontinuierliche Überwachung
    • Kontinuierliche Verbesserung
  • DevOps:
    • TDD-Ansatz
    • CI/CD-Implementierung
    • Versionskontrolle
    • Maximierung der Automatisierung

Bei der Betrachtung der verschiedenen Komponenten wird deutlich, dass wir für die Umsetzung dieser Dimensionen kompetente Teams benötigen. Zur Erstellung der DataOps-Prozesse benötigen wir technische Teams aus Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern und Datenanalysten. Diese Teams müssen zusammenarbeiten und ihre Pläne mit den Geschäftsteams von Data Stewards, CDOs, Product Ownern und Admins abstimmen, die bei der Definition, dem Betrieb, der Überwachung und der Bereitstellung der Komponenten helfen, die die Geschäftsprozesse am Laufen halten.

Bewältigung von Herausforderungen und Datenmonetarisierung mit DataOps

 

Auf der Datenplattform durchläuft der Lebenszyklus der Daten mehrere Schritte. Abbildung 1 zeigt, dass die Daten aus verschiedenen Datenquellen stammen: strukturierte und unstrukturierte Daten, Video und Text. Nach der Verarbeitung der Daten durch die Batch- oder Streaming-Engine werden sie in aussagekräftige Informationen umgewandelt, die im Data Lake oder im polyglotten Speicher abgelegt werden. Anschließend werden die gespeicherten aussagekräftigen Daten über die Verbraucherebene für das nachgelagerte oder konsumierende System veröffentlicht.

In diesem Datenfluss konzentrieren wir uns in der Regel auf das Sammeln von Daten, wobei wir die Geschäftsziele im Auge behalten und saubere, strukturierte Daten aus Transaktionssystemen oder Lagern erstellen. In der Regel verlangen die Unternehmen diese Daten vom Verbraucher. Dennoch bleiben einige Fragen offen:

  • Erzielen wir aus den erforderlichen Daten tatsächlich einen Nutzen?
  • Werden Probleme mit der Datenqualität zum richtigen Zeitpunkt gemeldet?
  • Haben wir ein effizientes System, das auf problematische Bereiche hinweist?
  • Setzen wir die richtige Technologie ein, um unsere Systemprobleme wirksam zu überwachen und zu melden?

Wie können wir also die oben genannten Herausforderungen angehen, um mit Hilfe von DataOps die richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt zu nutzen?

Um dies zu erklären, verwenden wir das folgende Beispiel.

Beispiel: Die Identifizierung von Fehlern in früheren Phasen der Entwicklung hilft Unternehmen, ihre Daten zu monetarisieren.

Wir entwickeln Datenpipelines, die sich auf die Geschäftsfunktionalität konzentrieren, indem wir die neueste Spitzentechnologie einsetzen. Wenn die Teams das Endprodukt an die Produktion übergeben, treten mehrere Fehler auf. Wenn das System Fehler meldet, dauert es sehr lange, die Probleme zu analysieren und zu beheben. Bis die Teams die Probleme behoben haben, sind die SLAs bereits abgelaufen. In vielen Fällen sind diese Pipelines kritisch und haben spezifische SLAs und Beschränkungen.

Ich habe mit mehreren Unternehmen zusammengearbeitet, um ihre Datenpipelines zu entwerfen. Wenn ich Datenzeiger auf fünf Reifegradmodelle verteile, sieht es so aus, wie in Abbildung 2 dargestellt.

Die meisten Unternehmen befinden sich jedoch nur auf der Reifegradstufe 1 oder 2, bei der Probleme entweder schon in der Produktion erkannt werden oder die Behebung der erkannten Probleme viel Zeit in Anspruch nimmt. Darüber hinaus haben nur sehr wenige Unternehmen ausgereifte Prozesse, in denen sie proaktiv Probleme ermitteln oder automatisierte RCAs mit einem Selbstheilungsmechanismus erstellen. Durch DataOps-Prozesse und -Methoden können Unternehmen einen höheren Reifegrad erreichen.

Wir müssen ein hochgradig kollaboratives Daten- und Betriebsteam hinzufügen, das im Tandem arbeitet, um die Ziele festzulegen und die richtigen Prozesse, Technologien und Methoden zu optimieren, um unsere Datenpipeline zu reifen. Dieser kollaborative Prozess hilft dabei, langsame oder problematische Daten proaktiv zu identifizieren, meldet automatisch Ursachenanalysen und arbeitet mit selbstheilenden Systemen. Heutzutage verlassen sich Unternehmen in hohem Maße auf künstliche Intelligenz und maschinelle Lerntechnologien, um ihre Fehlerberichterstattung zu automatisieren und ein selbstheilendes System einzurichten. Diese Systeme beschleunigen den Gesamtprozess, um definierte SLAs zu erreichen und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Zusammenfassung

DataOps ist eine Kombination aus Prozessen und Technologien, die die Bereitstellung hochwertiger Daten automatisiert, um den Wert der Daten entsprechend den Geschäftszielen und -anforderungen zu verbessern. Es kann den Zeitrahmen des Datenzyklus verkürzen, weniger Datenfehler erzeugen, die Wiederverwendung von Code erhöhen und die Geschäftsabläufe beschleunigen, indem effizientere und agilere Prozesse mit zeitnahen Dateneinblicken geschaffen werden.

DataOps kann die Gesamtleistung durch hohe Leistung, Qualität und Produktivität in SLAs steigern. Geeignete DataOps-Prozesse, Governance-Teams und Technologien können Branchen auch dabei helfen, aus Umsatzströmen Kapital zu schlagen. Daten sind heute eine der wertvollsten Ressourcen, die es gibt, und sie sind die Kraft für das Wachstumspotenzial eines jeden Unternehmens.

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Paoula Chotzoli

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