Data Operations (DataOps) - Definition

DataOps steht für „Data Operations“ und vereint DevOps-Teams mit Datenexperten und Datenwissenschaftlern, um Tools, Prozesse und Organisationsstrukturen für datenorientierte Unternehmen zu entwickeln.

Es ist eine prozessorientierte Methodik, die die Design-, Entwicklungs- und Wartungsprozesse von datenbasierten Anwendungen optimiert. Ähnlich wie DevOps erweitert es das Konzept der kontinuierlichen Bereitstellung auf den Lebenszyklus der Daten und integriert Datenspezialisten in DevOps-Teams. DataOps ist eine automatisierte, auf Prozessen basierende Methodik, die die Qualität der Datenanalyse verbessert und die Verarbeitungszeit verkürzt. Durch agile Prinzipien steigert es die Entwicklungseffizienz und fördert die transparente Zusammenarbeit. Die Vorteile von DataOps umfassen schnellere Entwicklung von Datenprodukten, effizientere Umsetzung von Datenprojekten und eine Integration von Daten in die Unternehmenskultur.

Insgesamt betont DataOps die kontinuierliche Bereitstellung von analytischen Erkenntnissen und harmoniert gut mit Microservices-Architekturen. Es ist nicht nur auf maschinelles Lernen beschränkt, sondern unterstützt jede datenorientierte Arbeit im Unternehmen.

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