DataOps ist eine Methodik, die Data Science und DevOps für die Datenanalyse kombiniert. Erfahrehier alles Wichtige über DataOps!
An der Schnittstelle zwischen DevOps und Data Science ist DataOps (Data Operations) eine aufstrebende Disziplin, die in den Unternehmen an Boden gewinnt. Sie besteht darin, Data-Ops-Teams mit den Rollen des Data Engineers und Data Scientists zu kombinieren.
Was genau ist DataOps?
In den letzten Jahren haben zwei Innovationen die Welt der Unternehmen auf den Kopf gestellt. Die DevOps-Methode verändert das Leben von IT- und Entwicklerteams, während die Data Science es nun ermöglicht, auf der Grundlage von Daten die besten Entscheidungen zu treffen.
DataOps ist jedoch eine Methodik, die diese beiden Disruptionen miteinander verbindet. Es ist eine agile, prozessorientierte Methode für die Datenanalyse.
In Zusammenarbeit mit Data Scientists schaffen DevOps-Teams Werkzeuge und Prozesse, die es dem Unternehmen ermöglichen, die Daten voll auszuschöpfen.
Wozu dient DataOps?
Anwendungen, die auf Datenanalyse basieren, bieten viele Möglichkeiten, sind aber manchmal schwierig zu erstellen und einzurichten. Die Daten selbst können kompliziert zu verwalten sein.
Das Ziel von DataOps ist es, das Design, die Entwicklung und die Wartung dieser Anwendungen zu vereinfachen. Ziel ist es, die Art und Weise zu verbessern, wie Daten verwaltet und Produkte erstellt werden.
Diese Verbesserungen werden mit den Zielen des Unternehmens abgestimmt. So ermöglicht DataOps einer Organisation, Data-Driven zu werden.
DataOps vs. DevOps: Wo liegt der Unterschied?
Die Begriffe „DataOps“ und „DevOps“ können einschüchternd wirken, aber diese Konzepte sind eigentlich recht einfach. Um den Unterschied zwischen den beiden zu verstehen, musst du erst einmal wissen, worum es geht.
DevOps ist eine Methode zur Softwareentwicklung. Sie bringt die kontinuierliche Lieferung (Continuous Delivery) in den Entwicklungslebenszyklus. Dazu werden Entwicklungs- und Betriebsteams zu einer Einheit zusammengefasst, die für ein Produkt oder eine Dienstleistung verantwortlich ist.
DataOps baut auf dieser Methode auf, wenn es um Data Science geht. Spezialisten wie Data Scientists, Analysten und andere Dateningenieure schließen sich mit DevOps-Teams zusammen, um die Nutzung von Daten in der gesamten Organisation zu verbessern.
Die Prinzipien von DataOps
Wie DevOps basiert auch DataOps ursprünglich auf agilen Methoden. Bei der Anwendung auf Data Science geht es darum, kontinuierlich Ergebnisse der Datenanalyse zu liefern, um die Kunden des Unternehmens zufrieden zu stellen.
Die wichtigsten Prinzipien von DataOps sind in einem offiziellen Manifest zusammengefasst. Laut diesem Dokument bevorzugen DataOps-Teams Analysen aufgrund ihrer Leistung, die wiederum durch die daraus resultierenden „Einsichten“ gemessen wird.
Angesichts der sich ständig ändernden Nachfrage umarmen DataOps-Teams den Wandel und versuchen ständig, die Erwartungen der Kunden zu verstehen. Diese Teams organisieren sich um spezifische Ziele herum und versuchen, zuverlässige und skalierbare Prozesse zu implementieren.
Außerdem orchestrieren DataOps-Teams die Daten, Werkzeuge, Codes und Umgebungen von Anfang bis Ende. Ihr Ziel ist es, reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen. Sie sehen die Pipelines der Datenanalyse wie die Produktionslinien einer Fabrik.
Was sind die besten Anwendungsfälle?
DataOps eignen sich besonders für bestimmte Situationen. Während viele Unternehmen mittlerweile das Machine Learning in ihre Produkte und Dienstleistungen einfließen lassen, ermöglicht DataOps die Unterstützung aller Anforderungen dieser neuen Technologie.
Dieser Ansatz ist jedoch für jeden datenorientierten Anwendungsfall nützlich. Er macht es einfacher, die Vorteile der Datenanalyse zu nutzen. Ein weiterer optimaler Anwendungsfall sind Microservice-Architekturen.
Die Schwierigkeiten und Herausforderungen von DataOps
Um die Herausforderungen von DataOps zu meistern, ist es wichtig, die richtigen Praktiken anzuwenden. Die Datenverwaltungsstrategie muss sich weiterentwickeln, um skalierbar zu sein und auf Ereignisse in Echtzeit reagieren zu können.
Ein DataOps-Team muss alle Schlüsselrollen der Data Science wie den Data Analyst, den Data Engineer, aber auch den Software Engineer, den Architekten oder den Produktmanager vereinen. Außerdem müssen diese Teams so gemanagt werden, dass sie die Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen Entwicklern, operativen Teams und Data-Experten fördern.
Ein Data Scientist kann auch Teil eines DevOps-Teams sein. Er kann sich aber auch abgrenzen und parallel dazu auf eigene Faust arbeiten.
Wie man ein DataOps-Team gründet
Die Zusammenstellung eines DataOps-Teams beginnt mit der Identifizierung von Projekten, die datenintensive Entwicklungen erfordern. Dann ist es notwendig, das DevOps-Team um Datenexperten zu erweitern.
Einige Teammitglieder können gleichzeitig mehrere Rollen einnehmen. Umgekehrt können bei großen Projekten mehrere Personen dieselbe Rolle einnehmen.
Zu den wichtigsten Rollen von DataOps gehören Datenanalysten und -wissenschaftler, die für die Anwendung von Best Practices bei der Entwicklung und Verwaltung von Daten verantwortlich sind. Data Engineers stellen das System für Business Intelligence und Datenanalyse zur Verfügung.
Unabhängig von seiner Zusammensetzung muss ein DataOps-Team eine Reihe von entscheidenden Fachkenntnissen abdecken. Dazu gehören Datenbanken, Integration, Datenorchestrierung, Einsatz von Regeln, Datenschutz und Cybersicherheit.
In jedem Fall müssen DataOps-Teams ein gemeinsames Ziel haben: die „datengetriebenen“ Bedürfnisse der Abteilungen des Unternehmens zu erfüllen. Dieses gemeinsame Ziel ermöglicht es, sich zu organisieren, um ein bestimmtes Problem auf kollaborative Weise zu lösen.
Wie kann man sich in DataOps ausbilden lassen?
Unternehmen versuchen, DataOps-Teams zu bilden. Daher ist es interessant, sich in einer der Rollen dieser Methodik ausbilden zu lassen.
Du kannst dich für die Data Scientest-Ausbildung entscheiden. Unsere Kurse in Data Analyst, Data Scientist oder Data Engineer vermitteln dir alle Fähigkeiten, die du brauchst, um in einem DataOps-Team zu arbeiten.
Unsere berufsqualifizierenden Blended-Learning-Kurse können als Weiterbildung oder als BootCamp absolviert werden. Sie führen zu einem von der Université de la Sorbonne zertifizierten Abschluss.
Die Finanzierung ist über das Persönliche Ausbildungskonto oder mit Pôle Emploi über AIF möglich. Entdecke unsere Programme und wähle den Kurs, der zu dir passt, um DataOps-Experte zu werden.
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