DataOps lässt sich am besten als Philosophie und Sammlung von Praktiken beschreiben, die datengetriebenen Unternehmen dabei helfen sollen, den größtmöglichen Wert aus ihren Daten zu schöpfen. Und in der Zeit, in der wir leben, ist praktisch jedes Unternehmen datengetrieben.
Der Grund dafür ist, dass die Fähigkeit, Daten zu nutzen und anschließend das Datenmanagement voranzutreiben entscheidend ist für kontinuierliche Innovation, neue Erkenntnisse, die Softwareentwicklung und effizientere Betriebsabläufe. DataOps erleichtert nicht nur die eigentliche Speicherung von Daten, sondern auch deren erfolgreiche Nutzung.
Hier erfahren Sie, warum und wie.
Warum ist DataOps notwendig?
DataOps ist ein Ansatz für Analyseteams, um auf Grundlage der Kernprinzipien von DevOps. Auch DevOps ist eine Philosophie und Sammlung von Praktiken, die darauf abzielen, den Entwicklungszyklus von Software so weit wie möglich zu verkürzen, um kontinuierliche Bereitstellung zu ermöglichen. Der Ansatz ist als Ergänzung zur agilen Softwareentwicklung konzipiert, sodass viele DevOps-Praktiken tatsächlich aus Praktiken der agilen Entwicklung hervorgegangen sind.
Mit anderen Worten: DataOps lässt sich als Anwendung der DevOps-Prinzipien auf Datenspeicherung und -analyse verstehen. Bei erfolgreicher Implementierung ermöglicht DataOps einen agilen und kollaborativen Ansatz für Datenspeicherung, -analyse und -verwaltung. Dadurch können Softwareentwicklungsteams, IT-Teams und Datenanalyseteams gemeinsam am Datenmanagement arbeiten.
Mehr dazu: Die besten DevOps-Tools und -Software
DataOps für eine bessere Verwaltung der Datenspeicherung implementieren
Hier sind drei Prinzipien, die Sie bei der Implementierung von DataOps für Ihre Speicherverwaltung:
Die zentralen Prinzipien von Agile befolgen
Die gesamte DataOps-Philosophie basiert bereits auf der agilen Methodik, bei der Projekte in kleinere und leichter verdauliche Phasen unterteilt werden. Im Fall von Datenspeicherung und -management konzentrieren sich agile Datenprozesse darauf, mit einzelnen Daten-Teilmengen zu beginnen und für jede Teilmenge schrittweise Mehrwert zu schaffen.
Damit dies funktioniert, muss der Prozess über die relevanten funktionsübergreifenden Teams hinweg kollaborativ gestaltet und so weit wie möglich automatisiert werden. Außerdem sollte der Zweck Ihrer Datenanalyse so ausgerichtet werden, dass er eng mit Ihren geschäftlichen Zielen und Vorgaben übereinstimmt.
Apropos Automatisierung …
Änderungen am Quellcode per Automatisierung erkennen
Eines der größten Probleme, mit denen Datenmanagement- und IT-Teams konfrontiert sind, besteht darin, dass eine Änderung des Formats einer Datenquelle Auswirkungen auf alle anderen Anwendungen und Software hat, die ebenfalls auf diese Daten angewiesen sind. Sind diese Anwendungen noch nicht auf die Änderungen vorbereitet, kommt es zu Ausfallzeiten, die wiederum mehrere Teams und andere Anwendungen beeinträchtigen können.
Die beste Möglichkeit für DataOps-Teams, dies zu vermeiden, besteht darin, Anwendungen einzusetzen, die mit der Aktualisierung und Änderung von Datenquellen umgehen können. Änderungen sollten automatisch erkannt werden. Anschließend sollten Mechanismen eingerichtet werden, die die neuen Informationen an die betroffenen Anwendungen weitergeben. Durch die Automatisierung der Erkennung von Änderungen am zugrunde liegenden Quellcode einer Anwendung als Teil des umfassenden Ansatzes zur Datenspeicherung lassen sich Ausfallzeiten minimieren.
Eine weitere Einsatzmöglichkeit für Automatisierung in DataOps besteht darin, die Bereitstellung maskierter Daten zu automatisieren und so eine sicherere Übertragung zu gewährleisten. Unmaskierte Produktionsdaten in einer Speicherdatenbank zu belassen, kann ein erhebliches Sicherheitsrisiko darstellen – etwa wenn Auftragnehmer für eine Bewertung auf Ihre Speicherdatenbank zugreifen müssen und dabei unmaskierte Kunden- oder Finanzdaten Ihres Unternehmens einsehen können.
Mehr dazu: Speicherautomatisierung in Rechenzentren implementieren
Daten tatsächlich für die Entwicklung nutzen – nicht nur für Analysen
Daten tatsächlich für die aktive Entwicklung nutzen, anstatt sie lediglich im Speicher zu belassen, um sie bei Bedarf zu Analysezwecken anzusehen und zu untersuchen. Denn in der heutigen Umgebung, in der praktisch alle Onlineunternehmen datengetrieben sind, ist es für Unternehmen entscheidend, neue Erkenntnisse aus ihren gespeicherten Daten zu gewinnen.
Insbesondere die Anwendungsentwicklung wird durch ihren Bedarf an neuen Daten vorangetrieben. Daten- und Entwicklungsteams, die DataOps-Prinzipien anwenden, wären gut beraten, Daten bereitzustellen und zwar in ihrer ursprünglichen Form (statt sie zu transformieren), Self-Service-Workflows und eine entwicklerfreundliche Semantik einzurichten und die Daten in die Anwendungsentwicklung zu integrieren.
Fazit
Wie DevOps wird DataOps von Unternehmen auf der ganzen Welt allmählich als Goldstandard-Ansatz etabliert, um den größtmöglichen Nutzen aus ihrer Datenspeicherung zu ziehen. DataOps erleichtert Teams nicht nur die Speicherung und Analyse ihrer Daten, sondern auch deren aktive Nutzung für die Softwareentwicklung.
Mehr dazu: Die besten Datenmanagementplattformen und -systeme