A DataOps holisztikus megközelítést mutat be a szervezeten belüli adatok tervezésére, építésére, mozgatására és felhasználására. Célja az adatok és a mögöttes infrastruktúra üzleti értékének maximalizálása, mind a helyszíni, mind a felhőben. A DataOps nélkülözhetetlen az olyan digitális átalakítási kezdeményezésekhez, mint a felhőalapú migráció, a DevOps, a nyílt forráskódú adatbázisok elfogadása és az adatkezelés.
A DataOps azonban nem tévesztendő össze az adatműveletekkel, amelyek a szervezet adatinfrastruktúrájának kezeléséhez és karbantartásához szükséges rutinfeladatokra és tevékenységekre vonatkoznak. Az adatműveletek minden adatstratégia kulcsfontosságú részét képezik, de a DataOps túlmutat ezeken az alapvető feladatokon, és arra összpontosít, hogy az adatokat az üzleti érték növelésére használja a folyamatos fejlesztés és automatizálás révén.
A DataOps gondolkodásmód és megközelítés elfogadásával a szervezetek javíthatják adatvezérelt döntéshozataluk minőségét és sebességét, agilisabbá és a változó üzleti igényekre reagálóbbá válva. Először tekintsük át átfogóan a DataOps-ot, hogy nagyobb képet lássunk.
Mi az a DataOps?
A DataOps egy iteratív technika olyan elosztott adatarchitektúra felépítésére és kezelésére, amely sokféle nyílt forráskódú alkalmazást képes futtatni. A DataOps küldetése, hogy nagy adatkészletekből értéket nyerjen a vállalkozások számára.
Ez egy együttműködésen alapuló adatkezelési gyakorlat, amely az adatkezelők és adatfogyasztók közötti kommunikáció, integráció és az adatfolyamok automatizálására összpontosít a szervezeten belül. A DataOps célja, hogy gyorsabban biztosítson értéket az adatok, adatmodellek és kapcsolódó műtermékek kiszámítható szállításának és változáskezelésének létrehozásával. A DataOps technológiát használ az adatszolgáltatás tervezésének, telepítésének és kezelésének megfelelő irányítási szintekkel történő automatizálására, a metaadatok segítségével pedig javítja az adatok használhatóságát és értékét egy dinamikus környezetben. Gartner.
Használja az SDDC-t és a DevOps-t a digitális átalakulás felgyorsításához
A DataOps-megközelítés, amely a DevOps paradigmaváltásból származik, a nagy adatfeldolgozási keretrendszerekhez való szoftverfejlesztés sebességének növelésére összpontosít. A DataOps arra is ösztönzi az üzletágban érdekelt feleket, hogy működjenek együtt adatmérnöki, adattudományi és elemző csapatokkal annak érdekében, hogy csökkentsék az IT-műveletek és a szoftverfejlesztési csapatok közötti szilókat. Ez biztosítja, hogy a szervezet adatait a leginkább adaptálható és leghatékonyabb módon használják fel az üzleti műveletek kívánatos eredményének eléréséhez.
A DataOps az IT számos aspektusát integrálja, például adatfejlesztést, adatátalakítást, adatkinyerést, adatminőséget, adatkezelést, adathozzáférés-szabályozást, adatközponti kapacitástervezést és rendszerműveleteket, mivel az adatok életciklusának nagy részét lefedi. Jellemzően egy vállalat adattudós-vezetője vagy vezető elemző tisztje vezet egy DataOps-csapatot, amely szakértőkből, például adatmérnökökből és elemzőkből áll.
Léteznek keretrendszerek és kapcsolódó eszközkészletek, amelyek támogatják a DataOps-szemléletet az együttműködésben és a nagyobb agilitásban, de a DevOps-szal ellentétben nincsenek a „DataOps”-hoz dedikált szoftvermegoldások. Az erre a célra szolgáló eszközök közé tartoznak a kivonat-átalakítás-betöltés (ETL) programok, a naplóelemzők és a rendszerfigyelők. A strukturált és strukturálatlan adatok kombinálását lehetővé tevő nyílt forráskódú szoftverek mellett a mikroszolgáltatási architektúrákat támogató eszközök is gyakran kapcsolódnak a DataOps mozgalomhoz.
Az adatműveletek nem DataOps
A DataOps segítségével a döntéshozók és a döntéshozó szoftverek profitálhatnak a fokozott együttműködésből, valamint a gyors adat- és betekintési lehetőségekből. A DataOps kulcsfontosságú eleme a DevOps-hoz hasonló eljárások automatizálása, amelyek elősegítik az adatmegosztást és az átláthatóságot. A „DataOps” kifejezés nem jelent semmilyen kiegészítő hardvert vagy szoftvert.
Ezzel szemben az adatműveletek a teljes képet elemzik. Az adatok és az adatfolyam része ennek a képnek, csakúgy, mint az adatok elérhetőségének, integritásának és teljesítményének működési követelményei, valamint a hibrid infrastruktúra, amelyen az adatok élnek. Az adatműveletek célja az adatok és a folyamat üzleti értékének maximalizálása. Amit tesztelni, figyelni, elemezni, hangolni, védeni kell stb., az a csővezetéken belüli infrastruktúra.
Hogyan működik a DataOps?
A DataOps az üzleti céloknak megfelelően igyekszik kezelni az adatokat a DevOps és az Agile módszertanok integrálásával. Ha például a potenciális ügyfelek konverziós arányának növelése lenne a cél, a DataOps úgy rendezné el az adatokat, hogy jobb marketingtermék-ajánlatokat lehessen tenni. A DevOps technikákat a kód, a termékfelépítés és a szállítás optimalizálására, míg az agilis folyamatokat az adatkezelésre és az elemzések fejlesztésére használják.
A DataOps nem csak új kód írásáról szól; az adattárház egyszerűsítéséről és javításáról is szól. A DataOps, amelyet a lean gyártás ihletett, statisztikai folyamatvezérlést (SPC) használ annak biztosítására, hogy az analitikai folyamatot mindig felügyeljék és validálják. Az SPC használatával biztos lehet benne, hogy statisztikái mindig az ésszerű határokon belül vannak, miközben javítja az adatfeldolgozás sebességét és pontosságát. Az SPC használatával az adatelemzők azonnali értesítést kaphatnak, ha váratlan esemény vagy hiba történik.
Mit kínál a DataOps mint szolgáltatás?
A DataOps as a Service egyesíti az adatok összegyűjtésére és feldolgozására szolgáló felügyelt szolgáltatásokat egy többfelhős big data/adatelemzési felügyeleti platformmal. Összetevői segítségével skálázható, célirányosan felépített big data platformokat kínál, amelyek követik az adatvédelem, a biztonság és az irányítás legjobb gyakorlatait.
Az adatok, mint szolgáltatás jelentőségének megértése a digitális világban
A valós idejű adatbetekintések biztosítása az adatműveletek szolgáltatásként való meghatározása. Megkönnyíti a kommunikációt és a csapatmunkát a csapatok és a csapattagok között, és csökkenti az adattudományi alkalmazások ciklusidejét. Alapvető fontosságú az átláthatóság növelése adatelemzés alkalmazásával, hogy előre jelezzék az esetlegesen előforduló körülményeket. Amikor csak lehetséges, a folyamatokat úgy tervezték, hogy újrafelhasználják a kódot és biztosítsák a jobb adatminőséget. Mindennek eredményeként egyetlen, interoperábilis adatközpont jön létre.
Mi a szerepe az adatkezelésnek egy vállalkozásban?
Az adatműveletek döntő szerepet játszanak a szervezet adatinfrastruktúrájának támogatásában és karbantartásában. Néhány gyakori feladat és tevékenység, amely az adatműveletek részét képezi:
- Adatfelvétel: Az adatoknak a szervezet adatfolyamába vagy tárolórendszerébe történő bevitelének folyamata.
- Adatátalakítás: Az adatok tisztításának, gazdagításának és formázásának folyamata, hogy azok hatékonyan felhasználhatók legyenek.
- Adattárolás: Az adatok biztonságos, méretezhető és hozzáférhető rendszerezésének és tárolásának folyamata.
- Adat hozzáférés: Az a folyamat, amely során a felhasználók ellenőrzött és biztonságos módon hozzáférést biztosítanak az adatokhoz.
- Adatmentés és visszaállítás: Az adatok katasztrófa utáni helyreállítási célú másolatainak létrehozásának folyamata.
Azáltal, hogy ezeket a feladatokat hatékonyan és eredményesen hajtják végre, az adatműveletek segítik a szervezeteket abban, hogy értéket merítsenek adataikból, és megalapozott döntéseket hozzanak. Emellett döntő szerepet játszanak a szervezet adatinfrastruktúra megbízhatóságának, biztonságának és teljesítményének fenntartásában.
Milyen problémákat oldanak meg az adatműveletek egy vállalkozásban?
Az adatműveletek segíthetnek a vállalkozásoknak számos probléma megoldásában, többek között:
- Cloud migrációs problémák: Az adatműveletek segíthetnek abban, hogy pontosan azonosítsák a teljesítményproblémák kiváltó okát, akár a felhőkörnyezet, akár más tényezők miatt.
- Reaktív gondolkodásmód: Az adatműveletek segíthetnek a vállalkozásoknak a teljesítményproblémák előrejelzésében, ahelyett, hogy reagálnának rájuk, javítva a felhasználói élményt az üzleti szempontból kritikus alkalmazásokban.
- Képességi hiányosságok: Az adatműveletek segíthetnek a szervezeteknek a hiányosságok kezelésében olyan kulcsfontosságú területeken, mint a felhőarchitektúra, az IT-tervezés, valamint a hangszerelés és automatizálás.
- Zavarok az adatfolyamban: Az adatműveletek segíthetik a vállalkozásokat annak biztosításában, hogy az adatok továbbra is zökkenőmentesen és zavartalanul folyjanak, még akkor is, ha belső rendszerekkel vagy adatfeldolgozási problémákkal szembesülnek.
- Önkiszolgáló adatfogyasztás: Az adatműveletek segíthetnek a szervezeteknek abban, hogy az üzletág (LOB) felhasználói könnyebben megtalálják, hozzáférjenek és értelmezzék a több forrásból származó megfelelő adatokat.
- Adatbázis változások: Az adatműveletek segíthetnek a szervezeteknek a DevOps gyakorlatok alkalmazásában, hogy gyorsabban és biztonságosabban módosítsák adatstruktúráikat anélkül, hogy szűk keresztmetszetek vagy kockázatok lépnének fel.
- A magas rendelkezésre állás és a költségek egyensúlya: Az adatműveletek segíthetnek a szervezeteknek megtalálni az egyensúlyt a kritikus fontosságú alkalmazások „mindig bekapcsolva” fenntartása és a költségek kezelése között.
- Az operatív csapatok átalakítása: Az adatműveletek segíthetnek a műveleti csapatoknak elfogadni a változásokat, és az adatbázis szakértőiből az adatok szakértőivé fejlődni, kihasználva az olyan új technológiákat, mint az autonóm adatbázisok, az AI és a gépi tanulás.
Mit csinál egy adatkezelő mérnök?
Az adatkezelési mérnök felelős a szervezet adatinfrastruktúrájának tervezéséért, telepítéséért és karbantartásáért. Ez olyan feladatokat foglal magában, mint például:
- Adattároló rendszerek felállítása és konfigurálása mint például az adatbázisok, adattavak és adattárházak.
- Adatfolyamok tervezése és megvalósítása adatok mozgatására a különböző rendszerek között.
- Adatinfrastruktúra figyelése és hibaelhárítása a zökkenőmentes és hatékony működés érdekében.
- Biztonsági intézkedések végrehajtása az adatok védelme és a jogosulatlan hozzáférés megakadályozása érdekében.
- Együttműködés a adatelemzők, adattudósok és más érdekelt felek az adatkövetelmények megértése és az adatok hatékony felhasználásának biztosítása.
E technikai feladatokon kívül az adatkezelő mérnökök felelősek lehetnek a költségvetések kezeléséért, az adatkezelési stratégiák kidolgozásáért és az érintettekkel való kommunikációért az adatokkal kapcsolatos kérdésekben. Számos iparágban dolgozhatnak, beleértve a pénzügyet, az egészségügyet, a kiskereskedelmet és a technológiát.
Adatkezelő mérnök fizetés
Az adatok az új arany, és az ipar ötvösöket követel. Tudta, hogy egy adatközpont vagy üzemeltetési vezető átlagos bruttó bevétele Németországban évi 74.763 36 euró, azaz óránként XNUMX euró, Fizetési szakértő.com? Ezenkívül évi átlagosan 5,256 € bónuszt kapnak. A becsült bérek németországi vállalkozások és névtelen dolgozóik körében végzett felmérés alapján. Egy belépő szintű adatközpont vagy üzemeltetési vezető (1-3 év tapasztalat) átlagos fizetése 52.556 euró. Ezzel szemben egy vezető adatközpont vagy üzemeltetési vezető (8+ év tapasztalat) átlagos fizetése 92.791 €.
Legfontosabb elvitel
Adatműveletek;
- Tekintse meg a vállalkozáson belüli adatok kezelésére és kezelésére használt folyamatokat és rendszereket. Ez magában foglalja az olyan feladatokat, mint az adatgyűjtés, tárolás, feldolgozás, elemzés és megjelenítés.
- Fontosak a vállalkozások számára, mert lehetővé teszik a szervezetek számára, hogy megalapozott döntéseket hozzanak pontos és naprakész adatok alapján. Ez javíthatja a hatékonyságot, jobb ügyfélszolgálatot és nagyobb jövedelmezőséget.
- Gondos tervezést és kezelést igényel annak biztosítása érdekében, hogy az adatok biztonságos és megfelelő módon történjenek. Ez magában foglalja az adatvédelmi incidens elleni védelmet és annak biztosítását, hogy az adatokat csak engedélyezett célokra használják fel.
- Összetett lehet, különösen a nagy mennyiségű adattal rendelkező vagy szabályozott iparágakban működő vállalkozások számára. Ezekben az esetekben szükség lehet speciális eszközökbe és technológiákba való befektetésre az adatok hatékony kezeléséhez.
- A sikeres adatstratégia kulcselemei. A hatékony adatkezelésekbe való befektetéssel a vállalkozások javíthatják adatközpontú döntések meghozatalának képességét, és elősegíthetik az üzleti növekedést.
Következtetés
Az adatok mennyiségének, sebességének és változatosságának növekedésével új betekintési kinyerési technikákra és eljárásokra van szükség. Az IDC arra számít hogy a létrehozott adatok mennyisége 163-re 2025 zettabájtra nő, és ezen adatok 36%-a rendszerezett. A jelenlegi technológiák, eljárások és szervezeti struktúrák nem alkalmasak arra, hogy kezeljék az adatbevitel óriási növekedését és az adatkibocsátással kapcsolatos növekvő érték-elvárásokat. Mivel a munkaerő nagyobb hányadának van szüksége hozzáférni ezekhez az adatokhoz feladatai ellátásához, filozófiaváltásra van szükség a kulturális és szervezeti korlátok áttöréséhez a méretezhető, megismételhető és kiszámítható adatfolyamok biztosítása érdekében.
Ez a változás a DataOps forradalma miatt következik be. A vállalatokat arra kérnék, hogy alkalmazzák azokat a folyamatokat és technológiákat, amelyek szükségesek ahhoz, hogy a jövőben elkerüljék az adatokkal kapcsolatos fejfájást. Az adatműveletek lehetővé teszik skálázható, megismételhető és kiszámítható adatfolyamok létrehozását minden felhasználási esetre. A szervezetek adatműveletekkel engedélyezhetik az adatfolyamok integrációját, automatizálását és figyelését adatmérnökök, elemzők és üzleti felhasználók számára.
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://dataconomy.com/2022/12/data-operations-dataops/
- 1
- a
- képesség
- Rólunk
- gyorsul
- hozzáférés
- Az adatokhoz való hozzáférés
- hozzáférhető
- Szerint
- pontosság
- pontos
- pontosan
- át
- tevékenységek
- mellett
- cím
- elfogadja
- Elfogadása
- Örökbefogadás
- ellen
- agilis
- AI
- célok
- mindig
- Összegek
- elemzés
- Az elemzők
- analitika
- elemez
- és a
- Névtelenül
- számít
- alkalmazások
- alkalmaz
- megközelítés
- megfelelő
- építészet
- területek
- automatizált
- Automatizálás
- autonóm
- elérhetőség
- átlagos
- mentés
- Egyenleg
- akadályok
- alapján
- alapvető
- mert
- egyre
- hogy
- haszon
- BEST
- legjobb gyakorlatok
- Jobb
- között
- Túl
- Nagy
- Big adatok
- Nagy kép
- nagyobb
- pótlék
- megsértésének
- szünet
- Bringing
- Költségvetési
- Épület
- épít
- üzleti
- vállalkozások
- Kapacitás
- óvatos
- eset
- esetek
- Okoz
- okozó
- Központ
- változik
- Változások
- változó
- fő
- felhő
- kód
- együttműködik
- együttműködés
- kollaboratív
- gyűjtemény
- össze
- kombájnok
- Közös
- általában
- kommunikáció
- közlés
- Companies
- Társaságé
- Kárpótlás
- bonyolult
- engedékeny
- összetevő
- alkatrészek
- átfogó
- Tartalmaz
- következtetés
- zavaros
- összefüggő
- Fogyasztók
- fogyasztás
- tartalom
- tovább
- folyamatos
- kontraszt
- ellenőrzés
- vezérelt
- Átalakítás
- együttműködés
- kiadások
- tudott
- készítette
- létrehozása
- kritikus
- kulturális
- Jelenlegi
- vevő
- Vevőszolgálat
- dátum
- adat hozzáférés
- Adatelemzés
- Adatok megsértése
- Adatközpont
- adat-infrastruktúra
- adatkezelés
- adatfeldolgozás
- adat védelem
- adat-tudomány
- adattudós
- adatkészletek
- adatmegosztás
- adattárolás
- adatstratégia
- adatalapú
- adatbázis
- adatbázisok
- Döntéshozatal
- döntés hozó
- határozatok
- elszánt
- szállít
- kézbesítés
- igények
- bevezetéséhez
- bevetés
- Design
- tervezett
- tervezés
- fejlett
- fejlesztése
- Fejlesztés
- DID
- különböző
- digitális
- digitális átalakítás
- katasztrófa
- megosztott
- hajtás
- dinamikus
- könnyebb
- Hatékony
- hatékonyan
- hatékonyság
- hatékony
- eredményesen
- erőfeszítés
- ölelés
- lehetővé
- lehetővé teszi
- felöleli
- ösztönzi
- mérnök
- Mérnöki
- Mérnökök
- gazdagító
- biztosítására
- biztosítja
- biztosítása
- belépő szintű
- Környezet
- hiba
- különösen
- alapvető
- becsült
- stb.
- Eter (ETH)
- EUR
- euró
- Még
- minden
- kivégez
- várakozások
- tapasztalat
- szakértők
- metszettel
- megkönnyítése
- megkönnyíti
- néző
- tényezők
- gyorsabb
- megvalósítható
- finanszíroz
- Találjon
- vezetéknév
- áramlási
- flow
- Összpontosít
- összpontosított
- következik
- keretek
- ból ből
- Továbbá
- jövő
- Gartner
- gyűjtése
- Németország
- cél
- Goes
- Arany
- kormányzás
- nyújtó
- nagyobb
- bruttó
- Nő
- Növekedés
- fogantyú
- megtörténik
- hardver
- fejfájás
- egészségügyi
- segít
- Magas
- holisztikus
- Hogyan
- HTTPS
- Kerékagy
- hibrid
- azonosított
- végrehajtási
- fontos
- javul
- javított
- javulás
- javuló
- in
- tartalmaz
- magában foglalja a
- Beleértve
- Jövedelem
- Növelje
- <p></p>
- növekvő
- iparágak
- ipar
- tájékoztatták
- Infrastruktúra
- kezdeményezések
- meglátások
- inspirálta
- példa
- integrál
- integrálása
- integráció
- sértetlenség
- belső
- interoperábilis
- bevezetéséről
- befektet
- befektetés
- kérdések
- IT
- Kulcs
- Ismer
- nagy
- vezet
- vezetékek
- tanulás
- szintek
- erőfölény
- vonal
- életek
- néz
- gép
- gépi tanulás
- készült
- csinál
- kezelése
- sikerült
- vezetés
- menedzser
- Menedzserek
- kezelése
- mód
- gyártási
- sok
- Marketing
- max-width
- Maximize
- Partnerek
- Metaadatok
- módszerek
- microservices
- elvándorlás
- Gondolkodásmód
- Küldetés
- modellek
- ellenőrizni
- ellenőrzés
- monitorok
- több
- a legtöbb
- mozog
- mozgalom
- mozgó
- többszörös
- elengedhetetlen
- igények
- Új
- Új technológiák
- célkitűzés
- célok
- ajánlat
- Ajánlatok
- Tiszt
- nyílt forráskódú
- Nyílt forráskódú szoftver
- működik
- operatív
- Művelet
- Optimalizálja
- hangszerelés
- szervezet
- szervezeti
- szervezetek
- Szervezett
- szervező
- Más
- paradigma
- rész
- teljesítmény
- filozófia
- kép
- csővezeték
- tervezés
- emelvény
- Platformok
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- játszani
- állás
- gyakorlat
- gyakorlat
- Kiszámítható
- ajándékot
- megakadályozása
- problémák
- eljárások
- folyamat
- Folyamatok
- feldolgozás
- Készült
- Termékek
- jövedelmezőség
- Programok
- kellene támogatnia,
- védelme
- védelme
- védelem
- ad
- cél
- célokra
- világítás
- gyorsan
- gyors
- Arány
- real-time
- valós idejű adatok
- ésszerű
- kap
- ajánlások
- felépülés
- csökkenteni
- szabályozott
- összefüggő
- megbízhatóság
- megismételhető
- Számolt
- kötelező
- követelmények
- megköveteli,
- felelős
- fogékony
- REST
- eredményez
- Eredmények
- kiskereskedelem
- Forradalom
- felkelő
- Kockázat
- Szerep
- gyökér
- futás
- futás
- biztosan
- skálázható
- Tudomány
- Tudós
- tudósok
- biztonság
- biztosított
- biztonság
- Keresi
- szolgáltatás
- Szolgáltatások
- Szettek
- megosztás
- váltás
- hiány
- kellene
- jelentőség
- hasonló
- egyetlen
- simán
- So
- szoftver
- szoftverfejlesztés
- Megoldások
- SOLVE
- néhány
- Források
- szakemberek
- specializált
- sebesség
- érdekeltek
- statisztikai
- statisztika
- tárolás
- stratégiák
- Stratégia
- ésszerűsítése
- szerkesztett
- sikeres
- ilyen
- kínálat
- támogatás
- Támogató
- Felmérés
- rendszer
- Systems
- Vesz
- tart
- feladatok
- csapat
- csapat
- csapatmunka
- Műszaki
- technikák
- Technologies
- Technológia
- A
- azok
- Keresztül
- idő
- nak nek
- szerszámok
- Átalakítás
- Átláthatóság
- borzasztó
- jellemzően
- mögöttes
- megért
- Váratlan
- up-to-date
- használhatóság
- használ
- használati eset
- használó
- User Experience
- Felhasználók
- hasznosított
- kihasználva
- érvényesített
- érték
- fajta
- Sebesség
- megjelenítés
- kötet
- munkabér
- Mit
- vajon
- ami
- míg
- széles
- lesz
- belül
- nélkül
- Munka
- dolgozók
- munkaerő
- lenne
- írás
- év
- év
- A te
- zephyrnet