Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Ob bewusst oder unbewusst, jede Organisation im 21. Jahrhundert ist eine datengetriebene Organisation – sei es ein Konzern mit Rechenzentren voller Protokolle, Dokumente und Bilder oder ein kleines Unternehmen, das eine einfache Tabellenkalkulation mit Lieferanten, Kunden und Partnern auf einem Laptop verwendet.
Für Organisationen, die über verschiedene Regionen und Branchen hinweg tätig sind, ist die Fähigkeit, Daten als zentrales Kapital zu nutzen, unerlässlich, um kontinuierliche Innovationen zu ermöglichen, nicht ins Hintertreffen zu geraten und eine Marktführerschaft zu erlangen.
Trotz der fundamentalen Bedeutung von Daten tun sich viele Unternehmen weiterhin schwer mit den Grundlagen des Datenmanagements. Die meisten Organisationen haben bisher keine Lösung dafür gefunden, wie Dienste und Daten bereitgestellt werden sollten, um neue Methoden, Erkenntnisse und betriebliche Effizienzsteigerungen zu ermöglichen.
Selbst in Fortune-500-Unternehmen dauert es oft eine Weile, Daten in die richtigen Umgebungen zu migrieren. Diese Unternehmen müssen zudem die Aspekte Datenschutz, Datensicherheit und Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen berücksichtigen.
Unternehmen stehen heute vor vielfältigen Herausforderungen der digitalen Transformation. Sie suchen nach Wegen, aus Daten Mehrwert zu generieren und damit spezifische Geschäftsergebnisse zu erzielen. Doch dieser Prozess ist nicht einfach; er erfordert von Data Scientists einen hohen Aufwand, um Daten zu extrahieren und daraus Analyseanwendungen zu entwickeln, die innovative und effiziente Entscheidungsfindung ermöglichen.
Heutzutage ist die Anzahl der Datenpipelines aufgrund der Anforderungen von Datenanalysten, Wissenschaftlern und datenintensiven Anwendungen stark angestiegen. Dies führt zu Datensilos ohne Verbindung zu anderen Pipelines, Datensätzen und Datenproduzenten. Die Daten befinden sich auf verschiedenen Systemen und Plattformen; der Zugriff auf und die Kontrolle über diese Systeme sowie die Identifizierung der richtigen Daten stellen eine enorme Herausforderung dar.
Die Fähigkeit, in Echtzeit Erkenntnisse aus schnell wachsenden Datenmengen automatisiert zu gewinnen, ist heutzutage unerlässlich und steht im Mittelpunkt der Arbeit vieler Datenexperten.
Eine aktuelle Umfrage unter Datenexperten zu ihrer Datennutzung, ihren Herausforderungen im Datenbereich und ihrer Teamstruktur ergab, dass 73 % der Unternehmen in DataOps investieren. Das Potenzial von Daten zur Transformation von Organisationen ist enorm, doch die Fähigkeit, dieses Potenzial auszuschöpfen, wird durch die stetig wachsenden Bedürfnisse der Datenkonsumenten und die schiere Datenmenge kontinuierlich beeinträchtigt.
Viele Organisationen versuchen vergeblich, den Bedarf an besserer Datenorganisation und -optimierung allein durch Technologie zu decken. Es besteht ein dringender Bedarf an einer neuen Methodik, die moderne Technologien, neue Prozesse und die Teams, die mit Daten arbeiten und diese nutzen, zusammenführt – und genau das ist DataOps.
DataOps ist ein kombinierter Ansatz zur Bereitstellung von Datenanalyselösungen , der Automatisierung, Tests, Orchestrierung, kollaborative Entwicklung, Containerisierung und kontinuierliches Monitoring nutzt, um die Ergebnisse zu beschleunigen und die Qualität stetig zu verbessern. Ziel von DataOps ist es, die Erstellung von Daten- und Analysepipelines zu beschleunigen, hochwertige Datenanalyselösungen bereitzustellen und Datenworkflows zu automatisieren, die die Geschäftsanforderungen schnellstmöglich erfüllen.
Ein DataOps-Experte eines Fortune-50-Unternehmens erklärt: „DataOps besteht aus einer Reihe von Schritten, die notwendig sind, um dem Kunden einen Mehrwert zu bieten. Wir automatisieren diese Schritte, wo immer möglich, minimieren Verschwendung und Redundanz und fördern eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung.“
Die Grundidee stammt aus dem DevOps-Konzept der Softwareentwicklung . DevOps überbrückt die traditionelle Kluft zwischen Entwicklung, Qualitätssicherung und Betrieb, sodass die technischen Teams immer schneller qualitativ hochwertige Ergebnisse liefern können. Anstatt dass getrennte Teams gegeneinander arbeiten (entweder Geschwindigkeit oder Qualität), zielt DevOps darauf ab, eine Kultur des Vertrauens und der Zusammenarbeit zwischen diesen Parteien zu fördern und sowohl Geschwindigkeit als auch Qualität zu verbessern.
Bildnachweis: Datakitchen
DataOps bringt analog dazu Akteure aus dem gesamten Datenumfeld zusammen. Dazu gehören traditionelle Rollen wie Datenarchitekten und Dateningenieure, neuere Rollen wie Data Scientists sowie IT-Betriebsmitarbeiter, die die Dateninfrastruktur aufbauen und warten. DataOps schlägt eine Brücke zwischen diesen Akteuren und richtet sie an den Geschäftsanforderungen aus.
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Eines der Hauptziele von DataOps ist der Aufbau einer kollaborativen Umgebung zwischen Data Scientists und IT-Betriebsteams, in der beide Seiten Daten intelligent nutzen. Uns stehen heute enorme Datenmengen zur Verfügung, und deren optimale Nutzung ist entscheidend für bessere Einblicke und ein tieferes Verständnis, für zukunftsweisende Lösungen und höhere Gewinne. Betrachten wir nun einige Vorteile von DataOps.
1. Fähigkeiten zur Datenanalyse und -problemlösung
Mit dem Aufkommen des Internets und dem Eintritt in das digitale Zeitalter wächst die täglich generierte Datenmenge rasant. Es wird erwartet, dass sich die Datenmenge alle 12 bis 18 Monate verdoppelt. Mithilfe von DataOps lassen sich diese Rohdaten effizient und schnell in verwertbare Informationen umwandeln.
2. Erweiterte Datenanalyse
Im DataOps-Ansatz wird der Einsatz vielseitiger Analysetechniken gefördert. Dabei kommen Algorithmen des maschinellen Lernens zum Einsatz, die die Daten durch die verschiedenen Analysephasen leiten. Diese Algorithmen unterstützen zudem die Verarbeitung, Erfassung und Klassifizierung der Daten, bevor diese an die Kunden weitergegeben werden. Kundenfeedback und -vorschläge werden ebenfalls zeitnah übermittelt.
3. Neue Möglichkeiten finden
DataOps ermöglicht es, den gesamten Arbeitsprozess in einem Unternehmen grundlegend zu verändern und bietet dabei ein Höchstmaß an Flexibilität. Durch die Verschiebung von Prioritäten eröffnen sich neue Möglichkeiten, und ein einzigartiges Ökosystem überwindet die Grenzen zwischen den verschiedenen Abteilungen. Datenanalysten, Data Engineers, Entwickler, Betriebsleiter und Marketingexperten können nun in Echtzeit zusammenarbeiten und die Erreichung der Unternehmensziele planen und organisieren. Dadurch kann das Unternehmen Prozesse beschleunigen und den Kundenservice verbessern.
4. Bereitstellung langfristiger Beratung
Die strategische Datenmanagementpraxis wird durch DataOps vorangetrieben. Zahlreiche Teams arbeiten daran, die Kundenbedürfnisse zu ermitteln und die Daten sowie das Kundenfeedback zu organisieren, zu analysieren und auszuwerten. Die Automatisierung von Prozessen trägt zu einer höheren Effektivität und Effizienz des Unternehmens bei und bietet somit langfristige Orientierung. DataOps kann als bidirektionaler Austausch zwischen Datennutzern und Datenquellen verstanden werden.
5. Zusammenarbeit
DataOps vereinfacht und beschleunigt die Zusammenarbeit von Data Scientists und Business-Analysten und ermöglicht es verschiedenen Geschäftsbereichen, gemeinsam Daten zu analysieren und Ergebnisse auszutauschen. DataOps ist ein hervorragendes Instrument, um die lang ersehnte Ausrichtung von Business und IT zu erreichen, die mit dem Wachstum von Unternehmen oft schwer zu realisieren ist. Im Gegensatz zu traditionellen Taskforces, die sich mit Nischenproblemen befassen, wirkt sich DataOps auf das gesamte Unternehmen aus, indem es jedem Anwender wertvolle Daten zum richtigen Zeitpunkt in einer verständlichen und kontrollierten Form zur Verfügung stellt.
Pharmaindustrie
GlaxoSmithKline (GSK) ist ein Pharmaunternehmen, das seine Daten- und Analyseinfrastruktur in Forschung und Entwicklung grundlegend modernisiert hat. GSK wollte die Entwicklungs- und Entdeckungszeiten neuer Medikamente verkürzen, musste dafür aber die Datenflussbarrieren zwischen den isolierten Abteilungen des Unternehmens aufbrechen.
GSK konzentrierte sich darauf, die zuvor isolierten Daten in einer zentralen Informations- und Datenplattform zusammenzuführen, auf der alle Nutzer im Unternehmen optimal zugreifen können. Ziel ist es, die Dauer von Arzneimittelstudien mithilfe agiler Analysemethoden (DataOps) auf zwei Jahre zu verkürzen. GSK hat die zweijährige Entwicklungszeit für Medikamente zwar noch nicht erreicht, die Daten- und Analyseplattform hat das Unternehmen diesem Ziel jedoch einen Schritt näher gebracht.
Finanzinstitut
Eine afrikanische Bank hatte Schwierigkeiten, die digitale Transformation ihrer Länderniederlassungen erfolgreich umzusetzen. Sie musste herausfinden, wie sie ihre Bank an die vielfältigen lokalen Anforderungen in ganz Afrika anpassen und gleichzeitig ihren Kundenstamm erweitern und den Umsatz steigern konnte. Da die meisten Prozesse jedoch manuell abliefen, entstanden Inkonsistenzen. Eine schnelle Standardisierung und Skalierung sowie eine einheitliche Datenbasis für den gesamten Kontinent waren daher unerlässlich.
DataOps bot ihnen den Rahmen und die Herangehensweise, um sich zu fokussieren und iterativ Ergebnisse zu liefern. Dank des DataOps-Frameworks hat die Bank den Stress und die Sorgen um die komplizierte und unstrukturierte Verfügbarkeit geschäftsrelevanter Daten hinter sich gelassen, was in den kommenden Monaten und Jahren zweifellos zu Veränderungen führen wird. Mit DataOps ist die Bank zuversichtlich, ihren Datenkonsumenten vertrauenswürdige und qualitativ hochwertige Daten bereitstellen zu können.
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Während des Pandemieausbruchs können Datenwissenschaftler mithilfe von DataOps-Funktionen schnell Modelle erstellen, um neue Fälle in Städten, Bundesstaaten und Ländern rasch vorherzusagen. Dazu werten sie Daten der US-amerikanischen Gesundheitsbehörde CDC (Centers for Disease Control and Prevention) und Stimmungsdaten aus zahlreichen sozialen Medien wie Twitter, Facebook und LinkedIn aus. Anschließend können sie Fragen beantworten wie: Welche Maßnahmen sind erforderlich? Wie und wo kann man Menschen helfen? Und wie kann man sein Unternehmen am besten an die weitere Entwicklung des Virus anpassen?
Der Weg zu DataOps ist ein evolutionärer Prozess, der ein Umdenken in Bezug auf Technologie, Mitarbeiter und Prozesse erfordert. Wenn wir Datenbestände mit einem produktorientierten Ansatz betrachten, behandeln wir Daten als Produkt, das automatisiert und optimiert werden kann, um die Wertschöpfung aus all Ihren Investitionen in die Datenanalyse zu beschleunigen.
Damit sind wir am Ende dieses Artikels zum Thema DataOps angelangt. Die Implementierung von DataOps in Ihrem Unternehmen muss nicht schwierig sein. Ein datengetriebener Ansatz kann einen enormen Einfluss auf Ihr Unternehmen haben. Wenn Sie mehr über dieses Konzept erfahren möchten, kontaktieren Sie unsere Experten bei Polestar Analytics und bilden Sie sich noch heute weiter. Hinterlassen Sie Ihre Fragen im Kommentarbereich und kontaktieren Sie uns für weitere Informationen.