DataOps for Analytics

Warum es bei analysebereiten Daten und Erkenntnissen auf Schnelligkeit ankommt

Analysegesteuerte Transformation: mit DataOps operative Hürden überwinden

Datengesteuerte Transformation ist heute ein Muss für CIOs und CDOs und das wird wohl auch noch länger so bleiben. Dank moderner “Datenarchitektur” und neuer Dienste, die auf AI und Data-Science-Verfahren beruhen, ist es inzwischen möglich, die Nutzung von Analysen auf das gesamte Unternehmen auszudehnen und die Datenkompetenz auszubauen.

Obwohl neue Infrastrukturen wie Cloud Data Warehouses und Lakes neben Technologien wie das “Datenstreaming” Unternehmen ermöglichen, die Verfügbarkeit von Daten deutlich zu steigern, ist das nur eine Seite der Medaille. Die andere Seite ist die menschliche Komponente. Sie ist ebenso zu berücksichtigen, wie die Prozesse, die Daten zugänglich und analysebereit machen.

Wenn Sie Ihren Anwendern mehr Agilität, schnelleren Mehrwert und Zugriff auf Echtzeitdaten bieten wollen, müssen sich Ihre Abläufe ändern. Hier kommt DataOps ins Spiel.

„Der wahre Fokus und Vorteil von DataOps ist der eines Instruments für den Wandel im Unternehmen, der Verhaltensweisen lenkt und Agilität ermöglicht.“

„Innovation Insight for DataOps”, Gartner¹

Was ist DataOps for Analytics?

Laut Gartner ist DataOps „eine kollaborative Datenverwaltungsmethode, deren Fokus auf der Verbesserung der Kommunikation, Integration und Automatisierung von Datenflüssen zwischen dem Datenmanagement und den Nutzern in einem Unternehmen liegt.” 1

Es handelt sich um einen Ansatz, der die Verbreitung moderner Integrationstechnologien, den Prozess der Umwandlung von Daten vom Rohzustand in einen aufbereiteten Zustand sowie die Teams, die mit den Daten arbeiten, umfasst. Das Ziel besteht darin, beide Seiten der Datenbereitstellungsgleichung in ein Gleichgewicht zu bringen: die Anforderungen des Data Managers hinsichtlich Steuerung, Transparenz und Auditierbarkeit und den Bedarf der Anwender an analysebereiten Daten in Echtzeit. Wenn dies gelingt, kann DataOps direkt zur Wertschöpfung beitragen.

Was kann DataOps in Ihrem Unternehmen bewirken?

Voraussetzung für den Erfolg der datengesteuerten Transformation ist eine agile Herangehensweise in der gesamten Datenlieferkette – von der Infrastruktur über die Prozesse bis hin zu den Mitarbeitern. Mit DataOps können Sie alle diese Elemente zusammenführen und so die Zykluszeiten verkürzen sowie die Performance verbessern. Darin steckt das Potenzial, Ihr Unternehmen auf vielfältige Weise zu transformieren:

1. Größere Datenkompetenz

Datenkompetenz wird für viele CIOs, CDOs und andere in den Führungsetagen immer mehr zu einer strategischen Initiative. Dieses Vorhaben besteht aus zwei Hälften: Zum einen müssen die erforderlichen Kenntnisse erworben werden und zum anderen gilt es, vertrauenswürdige Daten so bereitzustellen, dass sie vom gesamten Anwenderspektrum einfach gefunden, genutzt und analysiert werden können, damit es wertvolle Erkenntnisse gewinnen kann. Moderne Lösungen für die Integration und das Management von Daten zentralisieren die Steuerung und demokratisieren den Datenzugriff. Dies kann den Prozess enorm beschleunigen.

2. Schnellere, agilere Analyseprozesse

Damit ein Unternehmen wirklich datengesteuert wird, sind Agilität und Echtzeiterkenntnisse essenziell. Mit DataOps können Daten in Echtzeit verschoben werden, sobald sie sich ändern. Das Automatisieren manueller Aufgaben ermöglicht schnellere Analyseergebnisse und setzt Ressourcen für wichtigere Aufgaben frei. Und mit flexiblen Integrationslösungen kann die IT eine Quelle oder ein Ziel ändern, ohne die Infrastruktur zu stören. So bleiben Sie auch bei fortschreitender technischer Entwicklung stets agil.

3. Datendemokratisierung

Mit DataOps können Sie geprüfte, regulierte Daten universell zugänglich machen. Statt nur Data Scientists die Möglichkeit zu geben, Erkenntnisse aus Analysen zu gewinnen, bietet DataOps die Möglichkeit, alle Anwender im Unternehmen in die Lage zu versetzen, sich fokussierte Expertise anzueignen. Dies umfasst Anwender an vorderster Stelle des Unternehmens genauso wie an den Rändern des Unternehmens – per Mobilgerät, IoT und an jedem Punkt der Interaktion mit Kunden. So lassen sich die Abläufe und das Kundenerlebnis optimieren.

4. Kontinuierliche Governance während des gesamten Lebenszyklus der Datenbereitstellung

Mit intelligenten Datenkatalogen, Datenindizes und anderen Tools kann die IT einen modernen Governance-Prozess gestalten, der alles an Zugriffssteuerung beinhaltet, was zur Vermeidung von inkonsistenten Datenentscheidungen und Chaos benötigt wird. Und die IT kann für Skalierung und Agilität sorgen, indem sie Daten in Data Lakes, Data Warehouses und anderen Speicherorten belässt, ob On-Premise oder in der Cloud. Damit erhalten die Anwender rechtzeitigen Zugriff auf Daten für den unternehmensweiten Einsatz, während gleichzeitig Rollen- und Verantwortungszuweisungen für die Sicherung der Qualität sorgen. So gelangen die richtigen Daten zur richtigen Zeit an die richtigen Personen.

5. Weitere Zusammenarbeit

DataOps erleichtert es Data Scientists und Business-Analysten, sich zusammenzutun, und hilft sonst eher getrennt agierenden Unternehmenseinheiten, bei der Analyse von Daten zusammenzuarbeiten und die Ergebnisse untereinander auszutauschen. Mehr noch: DataOps eignet sich hervorragend, endlich die in wachsenden Unternehmen häufig auseinanderstrebenden Interessen von Fachabteilungen und IT in Einklang zu bringen. Hinzu kommt, dass sich DataOps nicht nur an herkömmliche Arbeitsgruppen richtet, die sich mit Nischenproblemen beschäftigen, sondern für alle Mitarbeiter von Belang ist – jeder Fachanwender im Unternehmen erhält so zum richtigen Zeitpunkt Zugang zu wertvollen Daten, direkt verwertbar präsentiert und mit sichergestellter Governance.

Management-Report: DataOps for Analytics

Lesen Sie in diesem Management-Report, wie DataOps allen Anwendern im Unternehmen Daten in Echtzeit bereitstellt und Prozesse so ändern kann, dass diese agiler und effizienter werden.

Management-Report zu DataOps lesen

Mit Qlik Daten für DataOps for Analytics bereitstellen

Die Qlik Data Integration Platform (vormals Attunity) automatisiert das Streamen, Katalogisieren und Veröffentlichen von Echtzeitdaten, damit Sie analysebereite Daten schnell finden, abrufen und nutzen können.

  • Echtzeit-Datenstreaming (CDC)

    Stellen Sie mit einer einfachen, universellen Echtzeit-Lösung Unternehmensdaten als Live-Streams bereit und ermöglichen Sie moderne Analysen und Microservices.

  • Agile Data-Warehouse-Automatisierung

    Entwickeln, erstellen, implementieren und verwalten Sie maßgeschneiderte Data Warehouses in der Cloud ohne manuellen Programmieraufwand.

  • Erstellen verwalteter Data Lakes

    Automatisieren Sie komplexen Erfassungs- und Umwandlungsprozesse und sorgen Sie für kontinuierlich aktualisierte, analysebereite Data Lakes.

  • Unternehmens-Datenkatalog

    Ermöglichen Sie überall in Ihrer Organisation Analysen mit einem Self-Service-Datenkatalog.
„Auch andere Führungskräfte verstehen zunehmend, was ihre Kollegen in datengesteuerten Unternehmen bereits verinnerlicht haben: Das Tempo, in dem ein Unternehmen seine Daten gewinnbringend nutzen kann, ist wichtig, sehr wichtig. Die Verkürzung dieser Zeitspanne . . . sollte eine der Top-Prioritäten jedes Chief Data Officers sein.“
Randy Bean, „Time to Value: The Currency of Data Operations“, Forbes
„DataOps wird uns lehren, wie man ein Nervensystem aus Daten aufbaut, das jeden Bereich unserer Unternehmen sensibilisiert und leistungsfähig macht.“
Dan Woods, Early Adopter Research
„Für die Umsatz- und Geschäftsentwicklung kann die datengesteuerte Transformation durchaus hilfreich sein. Sie funktioniert aber nur dann, wenn die internen Abläufe ebenfalls optimiert werden.“
Eileen Corrigan, VP/Publisher, TechTarget

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