DataOps presenterer en helhetlig tilnærming til å designe, bygge, flytte og bruke data i en organisasjon. Den har som mål å maksimere forretningsverdien av data og dens underliggende infrastruktur, både lokalt og i skyen. DataOps er avgjørende for digitale transformasjonsinitiativer som skymigrering, DevOps, åpen kildekode-databaseadopsjon og datastyring.
DataOps bør imidlertid ikke forveksles med dataoperasjoner, som refererer til de rutinemessige oppgavene og aktivitetene som er nødvendige for å administrere og vedlikeholde en organisasjons datainfrastruktur. Datadrift er en avgjørende del av enhver datastrategi, men DataOps går utover disse grunnleggende oppgavene for å fokusere på å bruke data for å drive forretningsverdi gjennom kontinuerlig forbedring og automatisering.
Ved å ta i bruk en DataOps-tankegang og -tilnærming, kan organisasjoner forbedre kvaliteten og hastigheten på deres datadrevne beslutningstaking, bli mer smidig og lydhør overfor endrede forretningsbehov. La oss ta en omfattende titt på DataOps først, slik at vi kan se det større bildet.
Hva er DataOps?
DataOps er en iterativ teknikk for å bygge og administrere en distribuert dataarkitektur som kan kjøre et bredt utvalg av åpen kildekode-applikasjoner. DataOps' oppgave er å hente verdi for virksomheter fra store datasett.
Det "er en samarbeidende databehandlingspraksis fokusert på å forbedre kommunikasjonen, integrasjonen og automatiseringen av dataflyter mellom databehandlere og dataforbrukere på tvers av en organisasjon. Målet med DataOps er å levere verdi raskere ved å skape forutsigbar levering og endringshåndtering av data, datamodeller og relaterte artefakter. DataOps bruker teknologi for å automatisere design, distribusjon og administrasjon av datalevering med passende styringsnivåer, og den bruker metadata for å forbedre brukervennligheten og verdien av data i et dynamisk miljø," ifølge Gartner.
Omfavn SDDC og DevOps for å akselerere digital transformasjon
DataOps-tilnærmingen, som tar utgangspunkt i DevOps-paradigmeskiftet, er fokusert på å øke hastigheten som programvare utvikles for bruk med store databehandlingsrammer. DataOps oppfordrer også bransjeinteressenter til å samarbeide med dataingeniør-, datavitenskap- og analyseteam i et forsøk på å redusere siloer mellom IT-drift og programvareutviklingsteam. Dette sikrer at organisasjonens data kan brukes på den mest tilpasningsdyktige og effektive måten for å gi ønskede resultater for forretningsdriften.
DataOps integrerer mange fasetter av IT, som datautvikling, datatransformasjon, datautvinning, datakvalitet, datastyring, datatilgangskontroll, datasenterkapasitetsplanlegging og systemdrift, fordi det omfatter så mye av datalivssyklusen. Vanligvis leder et selskaps dataforsker eller analytikersjef et DataOps-team bestående av spesialister som dataingeniører og analytikere.
Rammer og relaterte verktøysett finnes for å støtte en DataOps-tilnærming til samarbeid og større smidighet, men i motsetning til DevOps, er det ingen programvareløsninger dedikert til «DataOps». Verktøy for dette formålet inkluderer extract-transform-load (ETL) programmer, logganalysatorer og systemmonitorer. I tillegg til åpen kildekode-programvare som gjør det mulig for applikasjoner å kombinere strukturerte og ustrukturerte data, er verktøy som støtter mikrotjenester-arkitekturer også ofte forbundet med DataOps-bevegelsen.
Dataoperasjoner er ikke DataOps
Med DataOps kan beslutningstakere og programvare for beslutningstaking dra nytte av økt samarbeid og rask tilførsel av data og innsikt. En nøkkelkomponent i DataOps er automatisering av prosedyrer, lik de i DevOps, som fremmer datadeling og åpenhet. Begrepet "DataOps" er ikke ment å antyde noen form for ekstra maskinvare eller programvare.
Derimot analyserer dataoperasjoner det store bildet. Data og datapipeline er en del av dette bildet, det samme er de operasjonelle kravene til datatilgjengelighet, integritet og ytelse, samt hybridinfrastrukturen som dataene lever på. Hensikten med datadrift er å maksimere forretningsverdien av både dataene og rørledningen. Det som må testes, overvåkes, analyseres, tunes, sikres osv. er infrastrukturen i rørledningen.
Hvordan fungerer DataOps?
DataOps søker å administrere data i tråd med forretningsmålene ved å integrere DevOps og Agile-metoder. Hvis for eksempel å øke konverteringsfrekvensen for potensielle kunder, ville DataOps ordne data på en slik måte at bedre markedsføringsproduktanbefalinger kunne gis. DevOps-teknikker brukes for å optimalisere kode, produktbygginger og levering, mens smidige prosesser brukes til datastyring og analyseutvikling.
DataOps handler ikke bare om å skrive ny kode; det handler også om å effektivisere og forbedre datavarehuset. DataOps, som er inspirert av lean manufacturing, bruker statistisk prosesskontroll (SPC) for å sikre at analysepipelinen alltid overvåkes og valideres. Ved å bruke SPC kan du være trygg på at statistikken din alltid er innenfor rimelighetens grenser, samtidig som du forbedrer hastigheten og nøyaktigheten til databehandlingen din. Ved bruk av SPC kan dataanalytikere umiddelbart bli varslet hvis en uventet hendelse eller feil oppstår.
Hva tilbyr DataOps as a Service?
DataOps as a Service kombinerer administrerte tjenester for innsamling og behandling av data med en multi-cloud big data/data analytics management plattform. Ved hjelp av komponentene tilbyr den skalerbare, spesialbygde stordataplattformer som følger beste praksis innen databeskyttelse, sikkerhet og styring.
Forstå betydningen av Data as a Service i en digital-first-verden
Å gi sanntidsdatainnsikt er definisjonen av dataoperasjoner som en tjeneste. Det letter forbedret kommunikasjon og teamarbeid mellom team og teammedlemmer og reduserer syklustiden for datavitenskapsapplikasjoner. Det er viktig å øke åpenheten ved å bruke dataanalyse for å forutse enhver omstendighet som kan oppstå. Når det er mulig, er prosesser designet for å gjenbruke kode og sikre forbedret datakvalitet. En enkelt, interoperabel datahub produseres som et resultat av alt.
Hva er rollen til datadrift i en bedrift?
Datadrift spiller en avgjørende rolle for å støtte og vedlikeholde en organisasjons datainfrastruktur. Noen vanlige oppgaver og aktiviteter som er en del av dataoperasjoner inkluderer:
- Datainntak: Prosessen med å bringe data inn i organisasjonens datapipeline eller lagringssystem.
- Datatransformasjon: Prosessen med å rense, berike og formatere data slik at de kan brukes effektivt.
- Datalagring: Prosessen med å organisere og lagre data på en måte som er sikker, skalerbar og tilgjengelig.
- Datatilgang: Prosessen med å gi brukere tilgang til data på en kontrollert og sikker måte.
- Sikkerhetskopiering og gjenoppretting av data: Prosessen med å lage kopier av data for gjenopprettingsformål.
Ved å sikre at disse oppgavene utføres effektivt, hjelper dataoperasjoner organisasjoner til å hente verdi fra dataene sine og ta informerte beslutninger. De spiller også en avgjørende rolle for å opprettholde organisasjonens datainfrastrukturs pålitelighet, sikkerhet og ytelse.
Hvilke problemer adresserer datadrift i en virksomhet?
Datadrift kan hjelpe bedrifter med å løse en rekke problemer, inkludert:
- Problemer med skymigrering: Dataoperasjoner kan bidra til å sikre at årsaken til ytelsesproblemer blir nøyaktig identifisert, enten det skyldes skymiljøet eller andre faktorer.
- Reaktiv tankesett: Dataoperasjoner kan hjelpe bedrifter med å forutse ytelsesproblemer i stedet for å reagere på dem, og forbedre brukeropplevelsen i forretningskritiske applikasjoner.
- Mangler i ferdigheter: Datadrift kan hjelpe organisasjoner med å håndtere mangel på nøkkelområder som skyarkitektur, IT-planlegging og orkestrering og automatisering.
- Forstyrrelser i datarørledningen: Datadrift kan hjelpe bedrifter med å sikre at data fortsetter å flyte jevnt og uavbrutt, selv når de står overfor interne systemer eller problemer med datainntak.
- Selvbetjent dataforbruk: Dataoperasjoner kan hjelpe organisasjoner med å gjøre det enklere for line-of-business (LOB)-brukere å finne, få tilgang til og tolke de riktige dataene fra flere kilder.
- Databaseendringer: Dataoperasjoner kan hjelpe organisasjoner med å bruke DevOps-praksis for å gjøre endringer i datastrukturene deres raskere og sikrere uten å forårsake flaskehalser eller introdusere risiko.
- Balansering av høy tilgjengelighet og kostnader: Datadrift kan hjelpe organisasjoner med å finne en balanse mellom å opprettholde «alltid på» virksomhetskritiske applikasjoner og administrasjon av kostnader.
- Transformasjon av driftsteam: Dataoperasjoner kan hjelpe driftsteam med å omfavne endring og vokse fra å være eksperter i databasen til å være eksperter på data, ved å utnytte nye teknologier som autonome databaser, AI og maskinlæring.
Hva gjør en datadriftsingeniør?
En datadriftsingeniør er ansvarlig for å designe, distribuere og vedlikeholde en organisasjons datainfrastruktur. Dette inkluderer oppgaver som:
- Sette opp og konfigurere datalagringssystemer som databaser, datainnsjøer og datavarehus.
- Designe og implementere datapipelines å flytte data mellom ulike systemer.
- Overvåking og feilsøking av datainfrastruktur for å sikre at den kjører jevnt og effektivt.
- Implementering av sikkerhetstiltak for å beskytte data og forhindre uautorisert tilgang.
- Samarbeider med dataanalytikere, dataforskere og andre interessenter å forstå datakrav og sikre at data brukes effektivt.
I tillegg til disse tekniske oppgavene kan datadriftsingeniører også være ansvarlige for å administrere budsjetter, utvikle strategier for dataadministrasjon og kommunisere med interessenter om datarelaterte problemer. De kan jobbe i en rekke bransjer, inkludert finans, helsevesen, detaljhandel og teknologi.
Datadriftsingeniør lønn
Data er det nye gullet og industrien etterspør gullsmeder. Visste du at gjennomsnittlig bruttoinntekt for et datasenter eller driftsleder i Tyskland er EUR 74.763 per år, eller EUR 36 per time, som rapportert av Salaryexpert.com? Videre mottar de en gjennomsnittlig bonus på 5,256 1 € per år. Beregnet lønn basert på en undersøkelse av bedrifter i Tyskland og deres anonyme arbeidere. Gjennomsnittlig kompensasjon for et datasenter eller driftsleder på inngangsnivå (3-52.556 års erfaring) er 8 euro. I motsetning til dette er gjennomsnittlig kompensasjon for et senior datasenter eller driftsleder (92.791+ års erfaring) XNUMX XNUMX €.
Nøkkelferier
Dataoperasjoner;
- Referer til prosessene og systemene som brukes til å administrere og håndtere data i en virksomhet. Dette inkluderer oppgaver som datainnsamling, lagring, prosessering, analyse og visualisering.
- Er viktige for bedrifter fordi de gjør det mulig for organisasjoner å ta informerte beslutninger basert på nøyaktige og oppdaterte data. Dette kan føre til økt effektivitet, bedre kundeservice og økt lønnsomhet.
- Krev nøye planlegging og administrasjon for å sikre at data håndteres på en sikker og kompatibel måte. Dette inkluderer beskyttelse mot datainnbrudd og å sikre at data kun brukes til autoriserte formål.
- Kan være komplekst, spesielt for virksomheter med store datamengder eller de som opererer i regulerte bransjer. I disse tilfellene kan det være nødvendig å investere i spesialiserte verktøy og teknologier for å administrere data effektivt.
- Er en nøkkelkomponent i en vellykket datastrategi. Ved å investere i effektiv datadrift kan virksomheter forbedre sin evne til å ta datadrevne beslutninger og drive virksomhetsvekst.
konklusjonen
Etter hvert som datavolum, hastighet og variasjon vokser, kreves det nye innsiktsekstraksjonsteknikker og prosedyrer. IDC forventer at volumet av data som opprettes vil øke til 163 zettabyte innen 2025, med 36 % av disse dataene organisert. De nåværende teknologiene, prosedyrene og organisasjonsstrukturene er dårlig rustet til å håndtere den enorme veksten i datainndata og de økende verdiforventningene til datautgang. Ettersom en større andel av arbeidsstyrken krever tilgang til disse dataene for å utføre oppgavene sine, kreves et skifte i filosofi for å bryte gjennom kulturelle og organisatoriske barrierer for å levere skalerbare, repeterbare og forutsigbare dataflyter.
Denne endringen skjer på grunn av DataOps-revolusjonen. Bedrifter vil bli oppfordret til å ta i bruk prosessene og teknologiene som er nødvendige for å unngå datarelatert hodepine i fremtiden. Dataoperasjoner gjør det lettere å skape skalerbare, repeterbare og forutsigbare dataflyter for alle brukstilfeller. Organisasjoner kan bruke dataoperasjoner for å muliggjøre integrasjon, automatisering og overvåking av dataflyter for dataingeniører, analytikere og forretningsbrukere.
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- kilde: https://dataconomy.com/2022/12/data-operations-dataops/
- 1
- a
- evne
- Om oss
- akselerere
- adgang
- Tilgang til data
- tilgjengelig
- Ifølge
- nøyaktighet
- nøyaktig
- nøyaktig
- tvers
- Aktiviteter
- tillegg
- adresse
- adoptere
- vedta
- Adopsjon
- mot
- smidig
- AI
- mål
- alltid
- beløp
- analyse
- analytikere
- analytics
- analysere
- og
- Anonym
- forutse
- søknader
- Påfør
- tilnærming
- hensiktsmessig
- arkitektur
- områder
- automatisere
- Automatisering
- autonom
- tilgjengelighet
- gjennomsnittlig
- Backup
- Balansere
- barrierer
- basert
- grunnleggende
- fordi
- bli
- være
- nytte
- BEST
- beste praksis
- Bedre
- mellom
- Beyond
- Stor
- Store data
- Stort bilde
- større
- Bonus
- brudd
- Break
- Bringe
- Budsjetter
- Bygning
- bygger
- virksomhet
- bedrifter
- Kapasitet
- forsiktig
- saken
- saker
- Årsak
- forårsaker
- sentrum
- endring
- Endringer
- endring
- sjef
- Cloud
- kode
- samarbeide
- samarbeid
- samarbeids
- samling
- kombinere
- skurtreskerne
- Felles
- vanligvis
- kommunisere
- Kommunikasjon
- Selskaper
- Selskapets
- Kompensasjon
- komplekse
- kompatibel
- komponent
- komponenter
- omfattende
- Omfattet
- konklusjon
- forvirret
- tilkoblet
- Forbrukere
- forbruk
- innhold
- fortsetter
- kontinuerlig
- kontrast
- kontroll
- kontrolleres
- Konvertering
- samarbeid
- Kostnader
- kunne
- opprettet
- Opprette
- avgjørende
- kulturell
- Gjeldende
- kunde
- Kundeservice
- dato
- data tilgang
- Data Analytics
- Databrudd
- Datasenter
- datainfrastruktur
- Dataledelse
- databehandling
- databeskyttelse
- datavitenskap
- dataforsker
- datasett
- datadeling
- datalagring
- datastrategi
- data-drevet
- Database
- databaser
- Beslutningstaking
- beslutningstakere
- avgjørelser
- dedikert
- leverer
- levering
- krav
- utplasserings
- distribusjon
- utforming
- designet
- utforme
- utviklet
- utvikle
- Utvikling
- gJORDE
- forskjellig
- digitalt
- Digital Transformation
- katastrofe
- distribueres
- stasjonen
- dynamisk
- enklere
- Effektiv
- effektivt
- effektivitet
- effektiv
- effektivt
- innsats
- omfavne
- muliggjøre
- muliggjør
- Omfatter
- oppmuntrer
- ingeniør
- Ingeniørarbeid
- Ingeniører
- berikende
- sikre
- sikrer
- sikrer
- entry-level
- Miljø
- feil
- spesielt
- avgjørende
- anslått
- etc
- Eter (ETH)
- EUR
- euro
- Selv
- alt
- henrette
- forventninger
- erfaring
- eksperter
- fasetter
- legge til rette
- forenkler
- vendt
- faktorer
- raskere
- gjennomførbart
- finansiere
- Finn
- Først
- flyten
- Flows
- Fokus
- fokuserte
- følge
- rammer
- fra
- Dess
- framtid
- Gartner
- samle
- Tyskland
- mål
- Går
- Gull
- styresett
- innvilgelse
- større
- brutto
- Grow
- Vekst
- håndtere
- skjer
- maskinvare
- hodepine
- helsetjenester
- hjelpe
- Høy
- helhetlig
- Hvordan
- HTTPS
- Hub
- Hybrid
- identifisert
- implementere
- viktig
- forbedre
- forbedret
- forbedring
- bedre
- in
- inkludere
- inkluderer
- Inkludert
- Inntekt
- Øke
- økt
- økende
- bransjer
- industri
- informert
- Infrastruktur
- initiativer
- innsikt
- inspirert
- f.eks
- Integrerer
- Integrering
- integrering
- integritet
- intern
- interoper
- innføre
- Investere
- investere
- saker
- IT
- nøkkel
- Vet
- stor
- føre
- Fører
- læring
- nivåer
- utnytte
- linje
- Bor
- Se
- maskin
- maskinlæring
- laget
- gjøre
- administrer
- fikk til
- ledelse
- leder
- Ledere
- administrerende
- måte
- produksjon
- mange
- Marketing
- max bredde
- Maksimer
- medlemmer
- metadata
- metoder
- microservices
- migrasjon
- Tankesett
- Oppdrag
- modeller
- overvåket
- overvåking
- skjermer
- mer
- mest
- flytte
- bevegelse
- flytting
- flere
- nødvendig
- behov
- Ny
- Ny teknologi
- Målet
- mål
- tilby
- Tilbud
- Offiser
- åpen kildekode
- Programvare med åpen kildekode
- betjene
- operasjonell
- Drift
- Optimalisere
- orkestre
- organisasjon
- organisasjons
- organisasjoner
- Organisert
- organisering
- Annen
- paradigmet
- del
- ytelse
- filosofi
- bilde
- rørledning
- planlegging
- plattform
- Plattformer
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- Spille
- Post
- praksis
- praksis
- Forutsigbar
- gaver
- forebygge
- problemer
- prosedyrer
- prosess
- Prosesser
- prosessering
- produsert
- Produkt
- lønnsomhet
- programmer
- fremme
- beskytte
- beskytte
- beskyttelse
- gi
- formål
- formål
- kvalitet
- raskt
- rask
- Sats
- sanntids
- sanntidsdata
- rimelig
- motta
- anbefalinger
- utvinning
- redusere
- regulert
- i slekt
- pålitelighet
- repeterbar
- rapportert
- påkrevd
- Krav
- Krever
- ansvarlig
- responsive
- REST
- resultere
- Resultater
- detaljhandel
- Revolution
- stiger
- Risiko
- Rolle
- root
- Kjør
- rennende
- trygt
- skalerbar
- Vitenskap
- Forsker
- forskere
- sikre
- sikret
- sikkerhet
- søker
- tjeneste
- Tjenester
- sett
- deling
- skift
- mangel
- bør
- betydning
- lignende
- enkelt
- problemfritt
- So
- Software
- programvareutvikling
- Solutions
- LØSE
- noen
- Kilder
- spesialister
- spesialisert
- fart
- interessenter
- statistisk
- statistikk
- lagring
- strategier
- Strategi
- effektivisering
- strukturert
- vellykket
- slik
- levere
- støtte
- Støtte
- Survey /Inspeksjonsfartøy
- system
- Systemer
- Ta
- tar
- oppgaver
- lag
- lag
- teamarbeid
- Teknisk
- teknikker
- Technologies
- Teknologi
- De
- deres
- Gjennom
- tid
- til
- verktøy
- Transformation
- Åpenhet
- enorm
- typisk
- underliggende
- forstå
- Uventet
- up-to-date
- brukervennlighet
- bruke
- bruk sak
- Bruker
- Brukererfaring
- Brukere
- benyttes
- utnytte
- validert
- verdi
- variasjon
- Hastighet
- visualisering
- volum
- lønn
- Hva
- om
- hvilken
- mens
- bred
- vil
- innenfor
- uten
- Arbeid
- arbeidere
- arbeidsstyrke
- ville
- skriving
- år
- år
- Din
- zephyrnet