Jede digitale Transformation benötigt eine Datenplattform, um Daten zu transformieren und die Herausforderungen des Datenbetriebs (DataOps) zu meistern, um Daten, Apps und Prozesse, die von Menschen und Maschinen gemacht werden, zusammenzubringen. Um Daten in Echtzeit für die richtigen Data Scientists zugänglich zu machen und Geschäftsentscheidungen von der zugrundeliegenden Infrastruktur zu entkoppeln, müssen Unternehmen Engpässe bei ihren Datenprojekten beseitigen, indem sie eine Datenplattform implementieren, die auf den besten DataOps-Verfahren basiert.

Die Definition von DataOps

Laut Wikipedia wurde DataOps erstmals von Lenny Liebmann, Contributing Editor, InformationWeek, in einem Blogbeitrag auf dem IBM Big Data & Analytics Hub mit dem Titel "3 reasons why DataOps is essential for big data success" am 19. Juni 2014 vorgestellt.
DataOps ist eine automatisierte, prozessorientierte Methodik, die von Analyse- und Datenteams eingesetzt wird, um die Qualität der Datenanalyse zu verbessern und die Zykluszeit zu verkürzen. Während DataOps als eine Reihe von Best Practices begann, hat es sich inzwischen zu einem neuen und unabhängigen Ansatz für die Datenanalyse entwickelt.

DataOps neu definiert

Die Eckerson Group definiert DataOps wie folgt neu, was uns sehr gut gefällt:
"DataOps ist eine technische Methodik und eine Reihe von Praktiken, die für die schnelle, zuverlässige und wiederholbare Bereitstellung von produktionsreifen Daten und betriebsbereiten Analyse- und Data-Science-Modellen entwickelt wurden. DataOps verbessert eine fortschrittliche Governance durch technische Disziplinen, die die Versionierung von Daten, Datentransformationen, die Datenabfolge und analytische Modelle unterstützen. DataOps unterstützt die betriebliche Agilität des Unternehmens durch die Fähigkeit, neue und sich ändernde Daten- und Analyseanforderungen schnell zu erfüllen. Darüber hinaus unterstützt es die Portabilität und die Agilität des technischen Betriebs mit der Fähigkeit, Datenpipelines und Analysemodelle über mehrere Plattformen in lokalen, Cloud-, Multi-Cloud- und hybriden Ökosystemen schnell neu bereitzustellen." [1]
Machen Sie es sich einfach: DataOps kombiniert agile Entwicklung, DevOps und statistische Prozesskontrollen und wendet sie auf die Datenanalyse an, benötigt aber eine gut konzipierte Datenplattform!

Was ist eine Datenplattform?

Wir definieren eine Datenplattform als eine Infrastruktur mit einem minimalen Satz einfach zu erweiternder Basiskomponenten, um erfolgreich datengesteuerte Geschäftsergebnisse mit erhöhter Produktivität und verbesserter Zusammenarbeit zwischen Dateningenieuren, Daten- und Sicherheitsoperatoren durch einen geregelten Self-Service-Betrieb mit größtmöglicher Automatisierung zu liefern.
Wir sind der Meinung, dass ein geregelter Self-Service-Betrieb und Automatisierung der Schlüssel zum Erfolg der meisten DataOps-Initiativen ist und eine Plattform benötigt, um Plattformen aufzubauen. Mit der Kubernautic-Plattform haben wir es geschafft, eine auf Kubernetes basierende Datenplattform zu bauen, die eine Plattform zum Aufbau von Plattformen ist.

Kubernautic-Datenplattform: DataOps-Orchestrierung auf Kubernetes

Kubernautic Data Platform bietet eine Cloud-native Infrastruktur mit den Basiskomponenten als Grundlage, um DataOps-Initiativen auf Kubernetes durch Orchestrierung in einer Self-Service-Weise auszuführen, ohne dass die Plattform auf unserem Kubernautic-Angebot betrieben werden muss.
Die Kubernautic Data Platform wurde entwickelt, um Datenwissenschaftler in die Lage zu versetzen, ihre datenanalytischen Pipelines, die auf Apache Kafka, Cassandra, MQTT-Implementierungen, Spark und Flink mit Jupyter-Notebooks aufgebaut sind, einzusetzen, zu implementieren und auszuführen, um die folgenden Ziele zu erreichen:

Sammeln und Verwalten von Daten an einem sicheren Ort
Erstellung und gemeinsame Nutzung von interaktiven Dashboards
Verringerung des Zeitaufwands für Fehler und operative Aufgaben
Beschleunigung der Produktivität durch Teamzusammenarbeit
Orchestrierung Ihrer Entwicklungs- und Produktionspipelines für Wiederverwendbarkeit und Sicherheit
Schöpfen Sie das volle Potenzial von DataOps aus, ohne die Plattform betreiben zu müssen.
Erstellen Sie innovative Datenanalysen und liefern Sie intelligenten Geschäftswert

DataOps braucht eine Kultur, die von Menschen gemacht ist, um die Datenfabrik aufzubauen

Wie DevOps ist DataOps vor allem ein Prinzip zur Schaffung und Entwicklung einer Strategie in Ihrem Unternehmen, um die kulturellen Hindernisse zu überwinden und eine höhere Agilität durch die Entwicklung und Bereitstellung von unternehmensgerechten Datenp