Sammanfatta detta blogginlägg med:
Medvetet eller omedvetet är varje organisation här på 2000-talet en datadriven organisation – oavsett om det innebär ett företag med datacenter fulla av loggar, dokument och bilder, eller ett litet företag som använder ett enkelt kalkylblad med leverantörer, kunder och partners i en bärbar dator.
För organisationer som spänner över olika geografiska områden och branscher är förmågan att använda data som en central tillgång avgörande för att möjliggöra kontinuerlig innovation, undvika att hamna på efterkälken och etablera marknadsledarskap.
Trots datas grundläggande betydelse fortsätter många företag att kämpa med grunderna kring data. De flesta organisationer har hittills inte löst hur tjänster och data bör levereras för att frigöra nya metoder, insikter och operativ effektivitet.
Även i Fortune 500-företag tar det ofta tid att flytta data till rätt miljöer. Dessa företag måste också beakta aspekter som integritet, säkerhet och regelefterlevnad gällande data.
Organisationer går idag igenom en mängd olika svårigheter inom digital transformation. De försöker hitta sätt att utvinna värde från data för att uppnå specifika affärsresultat. Men att gå vidare med detta är ingen lätt uppgift; det krävs mycket ansträngning från dataforskare för att utvinna data för att skapa analysapplikationer som driver innovativt och effektivt beslutsfattande.
Idag har antalet datapipelines ökat i takt med kraven från dataanalytiker, forskare och datakrävande applikationer, vilket resulterar i datasilos utan koppling till andra pipelines, datamängder och dataproducenter. Data finns i olika system och plattformar; att få åtkomst till och kontroll över olika system och identifiera rätt data blir en skrämmande utmaning.
Att få flexibiliteten att automatisera fram insikter i realtid från snabbt växande data är dagens behov och fokus för många experter inom dataområdet idag.
En nyligen genomförd undersökning bland dataexperter om hur de använder data, sina datautmaningar och teamstruktur visade att 73 % av företagen investerar i DataOps. Data har enorm potential att omvandla organisationer, men möjligheten att uppnå denna potential hotas ständigt av datakonsumenters ständigt ökande behov och den inneboende omfattningen av data.
Många organisationer försöker utan framgång att hantera behovet av att bättre organisera och effektivisera data enbart genom teknik. Det finns ett verkligt behov av en ny metod som sammanför modern teknik, nya processer och de team som arbetar och använder data, och det är DataOps.
DataOps är en kombinerad metod för att leverera dataanalyslösningar som använder automatisering, testning, orkestrering, samarbetsutveckling, containerisering och kontinuerlig övervakning för att accelerera produktionen och kontinuerligt förbättra kvaliteten. Syftet med DataOps är att påskynda skapandet av data- och analyspipelines, leverera högkvalitativa dataanalyslösningar och automatisera dataarbetsflöden som möter affärsbehov så snabbt som möjligt.
Som en DataOps-expert från ett Fortune 50-företag säger: ”DataOps består av en ström av steg som behövs för att leverera värde till kunden. Vi automatiserar dessa steg där det är möjligt, minimerar slöseri och redundans och främjar en kultur av kontinuerlig förbättring.”
Den underliggande idén kommer från DevOps inom mjukvaruutveckling . DevOps överbryggar den traditionella klyftan mellan utveckling, kvalitetssäkring och drift så att de tekniska teamen kan leverera högkvalitativa resultat i en allt snabbare takt. Snarare än att separata team arbetar med motstridiga syften (hastighet eller kvalitet), är målet med DevOps att uppmuntra en kultur av förtroende och samarbete mellan dessa parter och förbättra både hastighet och kvalitet.
Krediter: Datakitchen
På liknande sätt sammanför DataOps intressenter från hela datalandskapet. Dessa intressenter spänner över traditionella roller, såsom dataarkitekter och dataingenjörer, nyare roller, såsom dataforskare, och IT-operatörer som bygger och underhåller datainfrastrukturen. DataOps bygger en bro mellan dessa intressenter och anpassar dem till affärskraven.
Få lösningar för hantering och integration av företagsdata
Automatisera dina heltäckande dataarbetsflöden för att befria dina team från tråkigt, manuellt arbete som hämmar innovation.
Ett av de primära målen med DataOps är att bygga en samarbetsmiljö mellan dataforskare och IT-avdelningar, medan var och en av dem arbetar för att intelligent utnyttja data. Vi har en enorm mängd data tillgänglig för oss idag, och att säkerställa att dessa data används till sin fulla potential är avgörande för att få bättre insikt och förståelse, för att komma fram till progressiva lösningar och även göra större vinster. Låt oss nu titta på några fördelar med DataOps.
1. Problemlösnings-/datalösningsförmåga
Med internets framväxt och i takt med att vi har gått in i den digitala tidsåldern ökar den enorma mängden data som genereras dagligen i snabb takt. Det förväntas att den skapade datamängden fördubblas var 12:e till 18:e månad. Med hjälp av DataOps kan rådata omvandlas till användbar information effektivt och snabbt.
2. Förbättrad dataanalys
Användningen av mångfacetterade analystekniker främjas inom DataOps. ML-algoritmer som kan hjälpa till att vägleda data genom analysens olika steg används. Maskininlärningsalgoritmer hjälper också till att bearbeta, samla in och klassificera data innan den levereras till konsumenterna. Feedback eller förslag från kunderna ges också snabbt.
3. Att hitta nya möjligheter
Hela arbetsprocessen inom en organisation kan förändras med hjälp av DataOps eftersom det ger en otroligt stor flexibilitet. Nya möjligheter ges organisationer i takt med att prioriteringarna förändras och ett unikt ekosystem har inga barriärer eller gränser mellan de olika avdelningarna i en organisation. Dataanalytiker, dataingenjörer, utvecklare, verksamhetschefer och marknadsförare kan nu samarbeta i realtid och planera och organisera hur organisationens mål kan uppnås. Genom detta kan organisationen accelerera tiden och ge bättre kundservice.
4. Tillhandahålla långsiktig vägledning
Strategisk datahantering utvecklas genom DataOps. Många grupper arbetar med att förhandla om kundernas behov och organisera, studera och utvärdera data och feedback från konsumenterna. Automatisering av processer bidrar till att göra verksamheten mer effektiv och ger därmed långsiktig vägledning. Det kan ses som en tvåvägsgata mellan dataanvändare och datakällor.
5. Samarbete
DataOps gör det enklare och snabbare för dataforskare och affärsanalytiker att gå samman – och för separata affärsenheter att samarbeta kring analys av data och delning av resultat. DataOps är ett utmärkt verktyg för att skapa den länge eftertraktade affärs-/IT-anpassningen som tenderar att vara svårfångad när företag växer. Och till skillnad från traditionella arbetsgrupper som tar itu med nischfrågor påverkar DataOps hela företaget genom att erbjuda värdefull data till varje affärsanvändare när de behöver det, på ett konsumerbart och styrt sätt.
Läkemedelsindustrin
GlaxoSmithKline är ett läkemedelsföretag som påbörjade en översyn av sin infrastruktur för FoU-data och analys. GSK ville förkorta den nya tidslinjen för läkemedelsutveckling och upptäckt, men behövde bryta ner dataflödesbarriärerna mellan organisationens isolerade verksamheter.
GSK fokuserade på att samla dessa isolerade data till en primär informations- och dataplattform där användare i hela organisationen kan använda all data på ett perfekt sätt. Målet är att förkorta läkemedelsprövningar till 2 år med en agil analysmetod (DataOps). GSK har ännu inte uppnått den 2-åriga läkemedelsutvecklingen; data- och analysplattformsmiljön har dock fört organisationen närmare att förverkliga det målet.
Finansinstitut
En afrikansk bank hade det svårt då var och en av deras lands verksamheter försökte lyckas med sin digitala transformation. De behövde lista ut hur de skulle omvandla sin bank för att möta de olika och lokala kraven i Afrika och utöka sin kundbas samtidigt som de ökade intäkterna. Men de flesta av deras verksamheter involverade manuella steg, vilket ledde till inkonsekvenser. De behövde standardisera och skala upp snabbt och definiera data över hela kontinenten.
DataOps gav dem ramverket och tillvägagångssättet för att fokusera och leverera iterativt. Med DataOps-ramverket har banken lämnat stressen och oron kring komplicerad och oorganiserad tillgång till affärsklar data bakom sig, vilket utan tvekan resulterat i förändringar under de kommande månaderna och åren. Med DataOps på plats är banken övertygad om att de kan tillhandahålla pålitlig, högkvalitativ data för bankens datakonsumenter.
Vill du utveckla och driftsätta dataanalyspipelines?
Byt till DataOps-lösningar för hantering och integration av företagsdata för att möta affärsbehov så snabbt som möjligt.
Under pandemiutbrottet kan dataforskare snabbt bygga modeller, genom att utnyttja DataOps kapacitet, för att snabbt förutsäga nya fall per stad, stat och land genom att sammanställa data från CDC (Center for Disease Control, USA) och sentimental data från ett flertal sociala medieplattformar som Twitter, Facebook och LinkedIn. De kan sedan svara på frågor som vilka åtgärder som krävs, hur och var man kan hjälpa människor och hur man bäst kan ställa om sin verksamhet som svar på virusets utveckling.
Vägen till DataOps är evolutionär och kräver nytänkande kring teknik, människor och processer. När vi tillämpar ett produktutvecklingstänkande på datatillgångar börjar vi behandla data som en produkt som kan automatiseras och effektiviseras för att snabba upp affärsvärde för alla dina investeringar i dataanalys.
Detta leder oss till slutet av denna artikel om DataOps. Att implementera DataOps i din organisation behöver inte vara en svår uppgift. Det kan ha en otrolig inverkan på din organisation att följa en datadriven strategi. Om du vill veta mer om detta koncept, kontakta våra experter på Polestar Analytics och fortsätt din kompetens idag. Du kan lämna dina frågor i kommentarsfältet och kontakta oss för mer information.