Vat dit blogbericht samen met:
Bewust of onbewust is elke organisatie in de 21e eeuw een datagedreven organisatie – of het nu gaat om een multinational met datacenters vol logbestanden, documenten en afbeeldingen, of een klein bedrijf dat een eenvoudige spreadsheet met leveranciers, klanten en partners op een laptop gebruikt.
Voor organisaties die actief zijn in verschillende geografische gebieden en sectoren, is het vermogen om data als kernmiddel te gebruiken essentieel om continue innovatie mogelijk te maken, achterstand te voorkomen en marktleiderschap te verwerven.
Ondanks het fundamentele belang van data, worstelen veel bedrijven nog steeds met de basisprincipes ervan. De meeste organisaties hebben tot nu toe nog niet ontdekt hoe diensten en data moeten worden ingezet om nieuwe methoden, inzichten en operationele efficiëntie te ontsluiten.
Zelfs bij Fortune 500-bedrijven kost het vaak tijd om data naar de juiste omgevingen te verplaatsen. Deze bedrijven moeten ook rekening houden met de privacy, beveiliging en wettelijke naleving van de data.
Organisaties ondervinden tegenwoordig diverse moeilijkheden bij hun digitale transformatie. Ze proberen manieren te vinden om waarde te halen uit data waarmee ze specifieke bedrijfsdoelstellingen willen bereiken. Maar vooruitgang boeken is geen eenvoudige opgave; het vergt veel inspanning van datawetenschappers om data te analyseren en analytische toepassingen te ontwikkelen die innovatieve en efficiënte besluitvorming mogelijk maken.
Tegenwoordig is het aantal datapijplijnen enorm toegenomen, gedreven door de eisen van data-analisten, wetenschappers en data-intensieve applicaties. Dit heeft geleid tot datasilo's zonder verbinding met andere pijplijnen, datasets en dataproducenten. De data bevindt zich in verschillende systemen en op verschillende platforms; toegang krijgen tot en controle uitoefenen over deze diverse systemen en de juiste data identificeren, wordt een enorme uitdaging.
De flexibiliteit ontwikkelen om op geautomatiseerde wijze realtime inzichten te genereren uit snelgroeiende data is een absolute noodzaak en staat centraal in de huidige data-analysewereld.
Uit een recent onderzoek onder data-professionals naar hun datagebruik, data-uitdagingen en teamstructuur bleek dat 73% van de bedrijven investeert in DataOps. Het potentieel van data om organisaties te transformeren is enorm, maar de mogelijkheid om dit potentieel te realiseren wordt voortdurend bedreigd door de steeds toenemende behoeften van dataverbruikers en de inherente omvang van data.
Veel organisaties proberen tevergeefs de behoefte aan een betere organisatie en stroomlijning van data uitsluitend met behulp van technologie aan te pakken. Er is een reële behoefte aan een nieuwe methodologie die moderne technologie, nieuwe processen en de teams die met data werken en deze gebruiken, samenbrengt: DataOps.
DataOps is een gecombineerde aanpak voor het leveren van data-analyseoplossingen die gebruikmaken van automatisering, testen, orkestratie, gezamenlijke ontwikkeling, containerisatie en continue monitoring om de output te versnellen en de kwaliteit voortdurend te verbeteren. Het doel van DataOps is om de creatie van data- en analysepipelines te versnellen, hoogwaardige data-analyseoplossingen te leveren en dataworkflows te automatiseren die zo snel mogelijk aan de bedrijfsbehoeften voldoen.
Zoals een DataOps-specialist van een Fortune 50-bedrijf het verwoordt: "DataOps bestaat uit een reeks stappen die nodig zijn om waarde te leveren aan de klant. We automatiseren die stappen waar mogelijk, minimaliseren verspilling en redundantie en stimuleren een cultuur van continue verbetering."
Het onderliggende idee komt van DevOps in de software-engineeringwereld . DevOps overbrugt de traditionele kloof tussen ontwikkeling, kwaliteitscontrole en operations, zodat technische teams steeds sneller hoogwaardige resultaten kunnen leveren. In plaats van dat afzonderlijke teams aan tegenstrijdige doelen werken (snelheid of kwaliteit), is het doel van DevOps om een cultuur van vertrouwen en samenwerking tussen deze partijen te bevorderen en zowel de snelheid als de kwaliteit te verbeteren.
Bronvermelding: Datakitchen
Op dezelfde manier brengt DataOps belanghebbenden uit het hele datalandschap samen. Deze belanghebbenden omvatten traditionele rollen, zoals data-architecten en data-engineers, nieuwere rollen, zoals datawetenschappers, en IT-medewerkers die de data-infrastructuur bouwen en onderhouden. DataOps slaat een brug tussen deze belanghebbenden en stemt ze af op de bedrijfsvereisten.
Vind oplossingen voor bedrijfsdatabeheer en -integratie.
Automatiseer uw complete dataworkflows om uw teams te bevrijden van vervelend, handmatig werk dat innovatie in de weg staat.
Een van de belangrijkste doelen van DataOps is het creëren van een samenwerkingsomgeving tussen datawetenschappers en IT-operations, waarbij beide partijen samenwerken om data op een intelligente manier te benutten. We beschikken tegenwoordig over een enorme hoeveelheid data, en ervoor zorgen dat deze data optimaal wordt benut is essentieel voor een beter inzicht en begrip, het ontwikkelen van innovatieve oplossingen en het behalen van hogere winsten. Laten we nu eens kijken naar een aantal voordelen van DataOps.
1. Mogelijkheden voor het oplossen van dataproblemen
Met de opkomst van internet en de intrede in het digitale tijdperk neemt de hoeveelheid data die dagelijks wordt gegenereerd in een razend tempo toe. Naar verwachting verdubbelt de hoeveelheid data elke 12 tot 18 maanden. Met behulp van DataOps kan deze ruwe data efficiënt en snel worden omgezet in bruikbare informatie.
2. Verbeterde data-analyse
Het gebruik van veelzijdige analysetechnieken wordt binnen DataOps gestimuleerd. Er worden machine learning-algoritmen gebruikt die data door de verschillende analysefasen leiden. Deze algoritmen helpen ook bij het verwerken, verzamelen en classificeren van data voordat deze aan de gebruikers wordt gepresenteerd. Feedback en suggesties van klanten worden bovendien snel verwerkt.
3. Nieuwe kansen vinden
Het volledige werkproces binnen een organisatie kan worden veranderd met behulp van DataOps, omdat het een ongelooflijke mate van flexibiliteit biedt. Organisaties krijgen nieuwe kansen doordat prioriteiten verschuiven en een uniek ecosysteem geen barrières of grenzen kent tussen de verschillende afdelingen binnen een organisatie. Data-analisten, data-engineers, ontwikkelaars, operations managers en marketeers kunnen nu in realtime samenwerken en plannen maken om de organisatiedoelen te bereiken. Hierdoor kan de organisatie tijd besparen en een betere klantenservice bieden.
4. Het verstrekken van langetermijnrichtlijnen
De praktijk van strategisch datamanagement wordt bevorderd door DataOps. Talrijke teams werken samen om de behoeften van klanten te inventariseren en om data en feedback van gebruikers te organiseren, te analyseren en te evalueren. Het automatiseren van processen draagt bij aan een effectievere en efficiëntere bedrijfsvoering en biedt daarmee houvast op de lange termijn. Het kan worden gezien als een tweewegsverkeer tussen data-gebruikers en data-bronnen.
5. Samenwerking
DataOps maakt het voor datawetenschappers en businessanalisten gemakkelijker en sneller om samen te werken – en voor afzonderlijke businessunits om samen te werken aan de analyse van data en het delen van resultaten. DataOps is een uitstekend middel om de langverwachte afstemming tussen business en IT te creëren, die vaak moeilijk te bereiken is naarmate bedrijven groeien. En in tegenstelling tot traditionele taskforces die zich richten op nicheproblemen, heeft DataOps invloed op het hele bedrijf door waardevolle data beschikbaar te stellen aan elke zakelijke gebruiker wanneer ze die nodig hebben, op een toegankelijke en gecontroleerde manier.
Farmaceutische industrie
GlaxoSmithKline is een farmaceutisch bedrijf dat een ingrijpende transformatie van zijn R&D-data- en analyse-infrastructuur is gestart. GSK wilde de doorlooptijd voor de ontwikkeling en ontdekking van nieuwe geneesmiddelen verkorten, maar moest daarvoor de datastroombarrières tussen de verschillende afdelingen binnen de organisatie wegnemen.
GSK richtte zich op het samenbrengen van die verspreide data in een centraal informatie- en dataplatform, waar gebruikers binnen de hele organisatie alle data op een overzichtelijke manier kunnen raadplegen. Het doel is om de doorlooptijd van geneesmiddelenonderzoeken te verkorten tot twee jaar met behulp van een flexibele analyseaanpak (DataOps). GSK heeft de ontwikkeling van geneesmiddelen binnen twee jaar nog niet gerealiseerd, maar de data- en analyseomgeving heeft de organisatie wel dichter bij dit doel gebracht.
Financiële instelling
Een Afrikaanse bank worstelde met de digitale transformatie van haar vestigingen in verschillende landen. Ze moesten uitzoeken hoe ze hun bank konden aanpassen aan de uiteenlopende, lokale behoeften in Afrika, hun klantenbestand konden uitbreiden en tegelijkertijd hun omzet konden verhogen. De meeste processen verliepen echter handmatig, wat leidde tot inconsistenties. Ze moesten snel standaardiseren en schalen, en data voor het hele continent definiëren.
DataOps bood hen het raamwerk en de aanpak om zich te concentreren en iteratief te leveren. Dankzij het DataOps-raamwerk heeft de bank de stress en zorgen over de gecompliceerde en ongeorganiseerde beschikbaarheid van bedrijfsklare data achter zich gelaten, wat ongetwijfeld zal leiden tot veranderingen in de komende maanden en jaren. Met DataOps geïmplementeerd, heeft de bank er vertrouwen in dat ze betrouwbare, hoogwaardige data kunnen leveren aan de dataverbruikers van de bank.
Wil je data-analysepipelines ontwikkelen en implementeren?
Schakel over op DataOps-oplossingen voor bedrijfsdatabeheer en -integratie om zo snel mogelijk aan de zakelijke behoeften te voldoen.
Tijdens de pandemie kunnen datawetenschappers snel modellen bouwen, gebruikmakend van DataOps-mogelijkheden, om snel nieuwe gevallen per stad, staat en land te voorspellen. Dit doen ze door gegevens van de CDC (Centers for Disease Control, VS) te verzamelen en sentimentele data van diverse sociale mediaplatformen zoals Twitter, Facebook en LinkedIn te combineren. Vervolgens kunnen ze vragen beantwoorden zoals: welke acties zijn nodig, hoe en waar kunnen we mensen helpen en hoe kunnen we onze bedrijfsactiviteiten het beste aanpassen aan de ontwikkeling van het virus?
De weg naar DataOps is een evolutionair proces dat een heroverweging van technologie, mensen en processen vereist. Wanneer we een productontwikkelingsmentaliteit toepassen op data, gaan we data behandelen als een product dat geautomatiseerd en gestroomlijnd kan worden om de tijd die nodig is om waarde te creëren voor al uw investeringen in data-analyse te verkorten.
Hiermee komen we aan het einde van dit artikel over DataOps. Het implementeren van DataOps in uw organisatie hoeft geen moeilijke taak te zijn. Een datagedreven aanpak kan een enorme impact hebben op uw organisatie. Wilt u meer weten over dit concept? Neem dan contact op met onze experts bij Polestar Analytics en leer er vandaag nog meer over. U kunt uw vragen achterlaten in de reacties en contact met ons opnemen voor meer informatie.