Worum geht es?

DataOps steht für „Data Operations“ und ist ein agiler Ansatz zur Prozessverbesserung. Mithilfe von DataOps lassen sich Data-Science-Projekte schneller und nachhaltig entwickeln sowie betreiben. Dabei werden Methoden genutzt, die sich am DevOps-Ansatz aus der Softwareentwicklung orientieren.

Warum DataOps?

In der Vergangenheit wurden Analysen- bzw. Modellentwicklungen oft losgelöst von Themen der Dateninfrastruktur umgesetzt. Dies kann im Worst Case zu mehreren Nachteilen führen:

• Daten lassen sich nicht vollumfänglich nutzen.
  
• Das Zusammenspiel zwischen der eigentlich Anwendung, die es zu entwickeln gilt, und den verwendeten Modellen / Analysen ist nicht optimal gelöst.
  
• Die Performance der Anwendung ist nicht optimal.

Merkmale von DataOps

DataOps kombiniert bereits von Projekt-Start an die Kompetenzen aus verschiedenen Bereichen, wie Data Management, Data Engineering, Data Science, Data Analytics und der Expertise der Business-Experten und -Expertinnen, die die Analyseergebnis letztendlich nutzen.

Noch wichtiger jedoch ist die Kommunikation innerhalb der an der Entwicklung beteiligten Teams. Hier lassen sich agile DevOps-Methoden, wie kurze Scrum-Sprints und die Aufteilung der Entwicklung in einzelne Tasks (Unteraufgaben) nutzen. Dies schließt folgende Entwicklungsschritte mit ein:

• Aufbau einer belastbaren und skalierbaren Dateninfrastruktur
  
• Umsetzung von performanten Datenpipelines
  
• Entwicklung, Training und Produktivsetzung von Analysemodellen
  
• Enger Feedbackprozess von Nutzer-Seite
  
• Kontinuierliches Monitoring und Optimierung der Anwendung als Ganzes

Ziel von DataOps

Ziel von DataOps ist die Reduktion der Entwicklungszyklen von Analysen bei gleichzeitiger Steigerung der Qualität. Da alle Beteiligten zu jeder Zeit an der Entwicklung involviert sind, können Veränderungen schneller erfasst werden und ganzheitlich angegangen werden. Dies kann ebenfall ein späteres Nachbessern minimieren.

Durch den Einsatz von DataOps können Unternehmen agiler auf Veränderungen reagieren, die Time-to-Insight verkürzen und bessere datengestützte Entscheidungen treffen. Es fördert auch die Kollaboration zwischen den Teams, was zu einer verbesserten Datenqualität und einer effizienteren Nutzung von Ressourcen führt.

Weitere Vorteile:

• Effizientere Planung und Umsetzung von datenbasierten Projekten, um potenzielle Schwierigkeiten in späteren Phasen zu vermeiden
  
• Steigerung der Akzeptanz der (Software)Lösung bei Anwendern und Anwenderinnen
  
• Förderung der Zusammenarbeit verschiedener Abteilungen & Teams
  
• Kostenreduktion und Zeitersparnis bei der Entwicklung zukünftiger Projekte
  
• Schnelle Anpassungen und stetige Einblicke in laufende Analysen
  
• Bessere Grundlage für Entscheidungsfindung für Benutzer und Unternehmen
  
• Verbesserung des internen Betriebs und Support für Datenprodukte, die von Kunden verwendet werden.

Insgesamt ist DataOps ein Schlüsselkonzept im modernen Datenmanagement, das Unternehmen dabei unterstützt, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen. DataOps kann damit die Wettbewerbsfähigkeit fördern, indem es Daten zu einem strategischen Asset macht und die Datenverarbeitung agil und skalierbar gestaltet.