DataOps presenterar ett holistiskt tillvägagångssätt för att designa, bygga, flytta och använda data inom en organisation. Det syftar till att maximera affärsvärdet av data och dess underliggande infrastruktur, både på plats och i molnet. DataOps är avgörande för digitala transformationsinitiativ som molnmigrering, DevOps, användning av öppen källkodsdatabas och datastyrning.
DataOps ska dock inte förväxlas med dataoperationer, som hänvisar till de rutinuppgifter och aktiviteter som krävs för att hantera och underhålla en organisations datainfrastruktur. Datadrift är en avgörande del av alla datastrategier, men DataOps går utöver dessa grundläggande uppgifter för att fokusera på att använda data för att skapa affärsvärde genom kontinuerliga förbättringar och automatisering.
Genom att anta ett DataOps-tänkesätt och tillvägagångssätt kan organisationer förbättra kvaliteten och hastigheten i sitt datadrivna beslutsfattande, bli mer flexibel och lyhörd för förändrade affärsbehov. Låt oss ta en omfattande titt på DataOps först så att vi kan se helheten.
Vad är DataOps?
DataOps är en iterativ teknik för att bygga och hantera en distribuerad dataarkitektur som kan köra en mängd olika applikationer med öppen källkod. DataOps uppdrag är att hämta värde för företag från stora datamängder.
Det "är en samarbetande datahanteringspraxis fokuserad på att förbättra kommunikationen, integrationen och automatiseringen av dataflöden mellan datahanterare och datakonsumenter i en organisation. Målet med DataOps är att leverera värde snabbare genom att skapa förutsägbar leverans och förändringshantering av data, datamodeller och relaterade artefakter. DataOps använder teknologi för att automatisera design, distribution och hantering av dataleverans med lämpliga nivåer av styrning, och den använder metadata för att förbättra användbarheten och värdet av data i en dynamisk miljö", enligt Gartner.
Omfamna SDDC och DevOps för att påskynda digital transformation
DataOps-metoden, som tar sin utgångspunkt från DevOps paradigmskifte, är fokuserad på att öka hastigheten med vilken programvara utvecklas för användning med stora ramverk för databehandling. DataOps uppmuntrar också branschintressenter att samarbeta med datateknik-, datavetenskaps- och analysteam i ett försök att minska silos mellan IT-drift och mjukvaruutvecklingsteam. Detta säkerställer att organisationens data kan användas på det mest anpassningsbara och effektiva sättet för att ge önskvärda resultat för affärsverksamheten.
DataOps integrerar många aspekter av IT, såsom datautveckling, datatransformation, dataextraktion, datakvalitet, datastyrning, dataåtkomstkontroll, datacenterkapacitetsplanering och systemdrift, eftersom det omfattar så mycket av datalivscykeln. Vanligtvis leder ett företags dataforskare eller chefsanalyschef ett DataOps-team bestående av specialister som dataingenjörer och analytiker.
Ramar och relaterade verktygsuppsättningar finns för att stödja en DataOps-metod för samarbete och större smidighet, men till skillnad från DevOps finns det inga mjukvarulösningar dedikerade till "DataOps." Verktyg för detta ändamål inkluderar ETL-program (extract-transform-load), logganalysatorer och systemövervakare. Förutom programvara med öppen källkod som gör det möjligt för applikationer att kombinera strukturerad och ostrukturerad data, är verktyg som stöder mikrotjänsters arkitekturer också ofta kopplade till DataOps-rörelsen.
Dataoperationer är inte DataOps
Med DataOps kan beslutsfattare och beslutsfattande programvara dra nytta av ökat samarbete och snabb tillgång på data och insikter. En nyckelkomponent i DataOps är automatiseringen av procedurer, liknande de i DevOps, som främjar datadelning och transparens. Termen "DataOps" är inte menad att antyda någon form av extra hårdvara eller mjukvara.
Däremot analyserar dataoperationer den stora bilden. Data och datapipeline är en del av denna bild, liksom de operativa kraven på datatillgänglighet, integritet och prestanda, såväl som den hybridinfrastruktur som data lever på. Syftet med datadrift är att maximera affärsvärdet av både data och pipeline. Det som behöver testas, övervakas, analyseras, trimmas, säkras etc. är infrastrukturen inom pipelinen.
Hur fungerar DataOps?
DataOps strävar efter att hantera data i linje med affärsmål genom att integrera DevOps och agila metoder. Om till exempel att öka omvandlingsfrekvensen för potentiella kunder var målet, skulle DataOps ordna data på ett sådant sätt att bättre rekommendationer för marknadsföringsprodukter kunde göras. DevOps-tekniker används för att optimera kod, produktbyggen och leverans, medan agila processer används för datastyrning och analysutveckling.
DataOps handlar inte bara om att skriva ny kod; det handlar också om att effektivisera och förbättra datalagret. DataOps, som är inspirerad av lean manufacturing, använder statistisk processkontroll (SPC) för att säkerställa att analyspipelinen alltid övervakas och valideras. Genom att använda SPC kan du vara säker på att din statistik alltid är inom rimliga gränser samtidigt som du förbättrar hastigheten och noggrannheten i din databehandling. Med användning av SPC kan dataanalytiker meddelas omedelbart om en oväntad händelse eller ett oväntat fel inträffar.
Vad erbjuder DataOps as a Service?
DataOps as a Service kombinerar hanterade tjänster för insamling och bearbetning av data med en hanteringsplattform för big data/dataanalys i flera moln. Med hjälp av dess komponenter erbjuder den skalbara, specialbyggda big data-plattformar som följer bästa praxis inom dataskydd, säkerhet och styrning.
Förstå betydelsen av Data as a Service i en digital första värld
Att tillhandahålla datainsikter i realtid är definitionen av datadrift som en tjänst. Det underlättar förbättrad kommunikation och lagarbete mellan team och teammedlemmar och minskar cykeltiden för datavetenskapliga applikationer. Det är viktigt att öka transparensen genom att använda dataanalys för att förutse alla omständigheter som kan inträffa. När det är möjligt är processer utformade för att återanvända kod och säkerställa förbättrad datakvalitet. En enda, interoperabel datahubb skapas som ett resultat av allt.
Vilken roll har dataverksamheten i ett företag?
Datadrift spelar en avgörande roll för att stödja och underhålla en organisations datainfrastruktur. Några vanliga uppgifter och aktiviteter som ingår i dataverksamheten inkluderar:
- Dataintag: Processen att föra in data i organisationens datapipeline eller lagringssystem.
- Datatransformation: Processen att rensa, berika och formatera data så att de kan användas effektivt.
- Datalagring: Processen att organisera och lagra data på ett sätt som är säkert, skalbart och tillgängligt.
- Datatillgång: Processen att ge användare tillgång till data på ett kontrollerat och säkert sätt.
- Säkerhetskopiering och återställning av data: Processen att skapa kopior av data för katastrofåterställning.
Genom att säkerställa att dessa uppgifter utförs effektivt, hjälper dataoperationer organisationer att hämta värde från sin data och fatta välgrundade beslut. De spelar också en avgörande roll för att upprätthålla organisationens datainfrastrukturs tillförlitlighet, säkerhet och prestanda.
Vilka problem tar dataverksamheten upp i ett företag?
Datadrift kan hjälpa företag att lösa en mängd olika problem, inklusive:
- Problem med molnmigrering: Dataoperationer kan hjälpa till att säkerställa att grundorsaken till prestandaproblem identifieras korrekt, oavsett om det beror på molnmiljön eller andra faktorer.
- Reaktivt tänkesätt: Datadrift kan hjälpa företag att förutse prestandaproblem snarare än att reagera på dem, vilket förbättrar användarupplevelsen i affärskritiska applikationer.
- Kompetensluckor: Datadrift kan hjälpa organisationer att hantera brister inom nyckelområden som molnarkitektur, IT-planering och orkestrering och automatisering.
- Störningar i datapipeline: Datadrift kan hjälpa företag att säkerställa att data fortsätter att flöda smidigt och oavbrutet, även när de står inför problem med interna system eller dataintag.
- Självbetjäningsdataförbrukning: Dataoperationer kan hjälpa organisationer att göra det enklare för linje-of-business (LOB) användare att hitta, komma åt och tolka rätt data från flera källor.
- Databasändringar: Dataoperationer kan hjälpa organisationer att tillämpa DevOps-praxis för att göra ändringar i sina datastrukturer snabbare och säkrare utan att orsaka flaskhalsar eller införa risker.
- Balanserar hög tillgänglighet och kostnader: Datadrift kan hjälpa organisationer att hitta en balans mellan att upprätthålla "alltid på" verksamhetskritiska applikationer och att hantera kostnader.
- Transformation av operationsteam: Dataoperationer kan hjälpa operationsteam att omfamna förändring och växa från att vara experter på databasen till att vara experter på data, genom att utnyttja ny teknik som autonoma databaser, AI och maskininlärning.
Vad gör en datadriftsingenjör?
En datadriftsingenjör är ansvarig för att designa, distribuera och underhålla en organisations datainfrastruktur. Detta inkluderar uppgifter som:
- Konfigurera och konfigurera datalagringssystem såsom databaser, datasjöar och datalager.
- Designa och implementera datapipelines att flytta data mellan olika system.
- Övervakning och felsökning av datainfrastruktur för att säkerställa att den fungerar smidigt och effektivt.
- Genomförande av säkerhetsåtgärder för att skydda data och förhindra obehörig åtkomst.
- Samarbetar med dataanalytiker, datavetare och andra intressenter att förstå datakrav och säkerställa att data används effektivt.
Utöver dessa tekniska uppgifter kan datadriftsingenjörer också ansvara för att hantera budgetar, utveckla strategier för datahantering och kommunicera med intressenter om datarelaterade frågor. De kan arbeta i en mängd olika branscher, inklusive finans, hälsovård, detaljhandel och teknik.
Lön för datadriftsingenjör
Data är det nya guldet och branschen efterfrågar guldsmeder. Visste du att den genomsnittliga bruttoinkomsten för ett datacenter eller driftschef i Tyskland är 74.763 36 EUR per år, eller XNUMX EUR per timme, enligt uppgifter av Salaryexpert.com? Dessutom får de en genomsnittlig bonus på 5,256 1 € per år. Beräknade löner baserade på en undersökning av företag i Tyskland och deras anonyma arbetare. Den genomsnittliga ersättningen för ett datacenter eller driftschef på nybörjarnivå (3-52.556 års erfarenhet) är 8 92.791 euro. Däremot är den genomsnittliga ersättningen för ett senior datacenter eller driftschef (XNUMX+ års erfarenhet) XNUMX XNUMX €.
Viktiga takeaways
Dataverksamhet;
- Se de processer och system som används för att hantera och hantera data inom ett företag. Detta inkluderar uppgifter som datainsamling, lagring, bearbetning, analys och visualisering.
- Är viktiga för företag eftersom de gör det möjligt för organisationer att fatta välgrundade beslut baserat på korrekta och uppdaterade data. Detta kan leda till förbättrad effektivitet, bättre kundservice och ökad lönsamhet.
- Kräv noggrann planering och hantering för att säkerställa att data hanteras på ett säkert och överensstämmande sätt. Detta inkluderar att skydda mot dataintrång och att se till att data endast används för auktoriserade ändamål.
- Kan vara komplext, särskilt för företag med stora mängder data eller de som verkar i reglerade branscher. I dessa fall kan det vara nödvändigt att investera i specialiserade verktyg och tekniker för att hantera data effektivt.
- Är en nyckelkomponent i en framgångsrik datastrategi. Genom att investera i effektiv datadrift kan företag förbättra sin förmåga att fatta datadrivna beslut och driva affärstillväxt.
Slutsats
När datavolymen, hastigheten och variationen växer krävs nya insiktsextraktionstekniker och procedurer. IDC räknar med att mängden data som skapas kommer att öka till 163 zettabyte år 2025, med 36 % av den datan som är organiserad. De nuvarande teknologierna, procedurerna och organisationsstrukturerna är dåligt rustade för att hantera den enorma tillväxten av datainmatning och de stigande värdeförväntningarna på datautmatning. Eftersom en större andel av arbetsstyrkan behöver tillgång till denna data för att utföra sina uppgifter, krävs ett skifte i filosofin för att bryta igenom kulturella och organisatoriska barriärer för att leverera skalbara, repeterbara och förutsägbara dataflöden.
Denna förändring sker på grund av DataOps-revolutionen. Företag skulle uppmanas att använda de processer och tekniker som krävs för att undvika datarelaterad huvudvärk i framtiden. Dataoperationer underlättar att skapa skalbara, repeterbara och förutsägbara dataflöden för varje användningsfall. Organisationer kan använda dataoperationer för att möjliggöra integration, automatisering och övervakning av dataflöden för dataingenjörer, analytiker och affärsanvändare.
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Källa: https://dataconomy.com/2022/12/data-operations-dataops/
- 1
- a
- förmåga
- Om Oss
- accelerera
- tillgång
- Tillgång till data
- tillgänglig
- Enligt
- noggrannhet
- exakt
- exakt
- tvärs
- aktiviteter
- Dessutom
- adress
- anta
- Anta
- Antagande
- mot
- smidig
- AI
- Syftet
- alltid
- mängder
- analys
- analytiker
- analytics
- analysera
- och
- Anonym
- förutse
- tillämpningar
- Ansök
- tillvägagångssätt
- lämpligt
- arkitektur
- områden
- automatisera
- Automation
- autonom
- tillgänglighet
- genomsnitt
- säkerhetskopiering
- Balansera
- barriärer
- baserat
- grundläggande
- därför att
- passande
- Där vi får lov att vara utan att konstant prestera,
- fördel
- BÄST
- bästa praxis
- Bättre
- mellan
- Bortom
- Stor
- Stora data
- Hela bilden
- större
- Bonus
- överträdelser
- Ha sönder
- Föra
- budgetar
- Byggnad
- bygger
- företag
- företag
- Kapacitet
- noggrann
- Vid
- fall
- Orsak
- orsakar
- Centrum
- byta
- Förändringar
- byte
- chef
- cloud
- koda
- samarbeta
- samverkan
- samarbete
- samling
- kombinera
- kombinerar
- Gemensam
- vanligen
- kommunicera
- Kommunikation
- Företag
- Företagets
- Ersättning
- komplex
- kompatibel
- komponent
- komponenter
- omfattande
- Består
- slutsats
- förväxlas
- anslutna
- konsumenter
- konsumtion
- innehåll
- fortsätter
- kontinuerlig
- Däremot
- kontroll
- kontrolleras
- Konvertering
- samarbete
- Kostar
- kunde
- skapas
- Skapa
- avgörande
- kultur
- Aktuella
- kund
- Kundservice
- datum
- datatillgång
- Data Analytics
- Dataöverträdelser
- Data Center
- datainfrastruktur
- datahantering
- databehandling
- dataskydd
- datavetenskap
- datavetare
- datauppsättningar
- datadeling
- datalagring
- datstrategi
- data driven
- Databas
- databaser
- Beslutsfattande
- beslutsfattare
- beslut
- dedicerad
- leverera
- leverans
- krav
- utplacera
- utplacering
- Designa
- utformade
- design
- utvecklade
- utveckla
- Utveckling
- DID
- olika
- digital
- digital Transformation
- katastrof
- distribueras
- driv
- dynamisk
- lättare
- Effektiv
- effektivt
- effektivitet
- effektiv
- effektivt
- ansträngning
- omfamna
- möjliggöra
- möjliggör
- omfattar
- uppmuntrar
- ingenjör
- Teknik
- Ingenjörer
- berikande
- säkerställa
- säkerställer
- säkerställa
- nybörjar
- Miljö
- fel
- speciellt
- väsentlig
- beräknad
- etc
- Eter (ETH)
- EUR
- euro
- Även
- allt
- exekvera
- förväntningar
- erfarenhet
- experter
- fasetter
- främja
- underlättar
- vänd
- faktorer
- snabbare
- möjlig
- finansiering
- hitta
- Förnamn
- flöda
- flöden
- Fokus
- fokuserade
- följer
- ramar
- från
- Vidare
- framtida
- Gartner
- samla
- Tyskland
- Målet
- Går
- Gold
- styrning
- beviljande
- större
- grov
- Väx
- Tillväxt
- hantera
- händer
- hårdvara
- huvudvärk
- hälso-och sjukvård
- hjälpa
- Hög
- helhetssyn
- Hur ser din drömresa ut
- HTTPS
- Nav
- Hybrid
- identifierade
- genomföra
- med Esport
- förbättra
- förbättras
- förbättring
- förbättra
- in
- innefattar
- innefattar
- Inklusive
- Inkomst
- Öka
- ökat
- ökande
- industrier
- industrin
- informeras
- Infrastruktur
- initiativ
- insikter
- inspirerat
- exempel
- integrerar
- Integrera
- integrering
- integritet
- inre
- kompatibla
- införa
- Invest
- investera
- problem
- IT
- Nyckel
- Vet
- Large
- leda
- Leads
- inlärning
- nivåer
- hävstångs
- linje
- Bor
- se
- Maskinen
- maskininlärning
- gjord
- göra
- hantera
- förvaltade
- ledning
- chef
- chefer
- hantera
- sätt
- Produktion
- många
- Marknadsföring
- max-bredd
- Maximera
- Medlemmar
- metadata
- metoder
- microservices
- migration
- Attityd
- Mission
- modeller
- övervakas
- övervakning
- monitorer
- mer
- mest
- flytta
- rörelse
- rörliga
- multipel
- nödvändigt för
- behov
- Nya
- Ny teknik
- mål
- mål
- erbjudanden
- Erbjudanden
- Officer
- öppen källkod
- Programvara med öppen källkod
- driva
- operativa
- Verksamhet
- Optimera
- orkestrering
- organisation
- organisatoriska
- organisationer
- Organiserad
- organisering
- Övriga
- paradigmet
- del
- prestanda
- Filosofin
- Bild
- rörledning
- planering
- plattform
- Plattformar
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- Spela
- Inlägg
- praktiken
- praxis
- Förutsägbar
- presenterar
- förhindra
- problem
- förfaranden
- process
- processer
- bearbetning
- producerad
- Produkt
- lönsamhet
- Program
- främja
- skydda
- skydda
- skydd
- ge
- Syftet
- syfte
- kvalitet
- snabbt
- snabb
- Betygsätta
- realtid
- data i realtid
- rimlig
- motta
- rekommendationer
- återvinning
- minska
- reglerad
- relaterad
- tillförlitlighet
- repeterbar
- Rapporterad
- Obligatorisk
- Krav
- Kräver
- ansvarig
- mottaglig
- REST
- resultera
- Resultat
- detaljhandeln
- Rotation
- stigande
- Risk
- Roll
- rot
- Körning
- rinnande
- på ett säkert sätt
- skalbar
- Vetenskap
- Forskare
- vetenskapsmän
- säkra
- Säkrad
- säkerhet
- Söker
- service
- Tjänster
- uppsättningar
- delning
- skifta
- brist
- skall
- signifikans
- liknande
- enda
- mjukt
- So
- Mjukvara
- mjukvaruutveckling
- Lösningar
- LÖSA
- några
- Källor
- specialister
- specialiserad
- fart
- intressenter
- statistisk
- statistik
- förvaring
- strategier
- Strategi
- rationalisering
- strukturerade
- framgångsrik
- sådana
- leverera
- stödja
- Stödjande
- Undersökning
- system
- System
- Ta
- tar
- uppgifter
- grupp
- lag
- lagarbete
- Teknisk
- tekniker
- Tekniken
- Teknologi
- Smakämnen
- deras
- Genom
- tid
- till
- verktyg
- Transformation
- Öppenhet
- enorm
- typiskt
- underliggande
- förstå
- Oväntat
- TIDSENLIG
- användbarhet
- användning
- användningsfall
- Användare
- Användarupplevelse
- användare
- utnyttjas
- Använda
- validerade
- värde
- mängd
- Hastighet
- visualisering
- volym
- lön
- Vad
- om
- som
- medan
- bred
- kommer
- inom
- utan
- Arbete
- arbetare
- arbetskraft
- skulle
- skrivning
- år
- år
- Din
- zephyrnet