DataOps
Was ist DataOps?
DataOps ist eine Methode zur Datenverwaltung, die einen DevOps-Ansatz verwendet, um tiefe Einblicke in die Daten eines Unternehmens zu erhalten. Bei diesem Ansatz bündeln DevOps und Data Scientists ihre Kräfte, um Daten besser zu verwalten und Analysen zu entwickeln, die schnelle Innovationen unterstützen.
Wie funktioniert DataOps?
Mit dem Aufkommen von Cloud Computing, exponentiellem Datenwachstum und künstlicher Intelligenz müssen Unternehmen das Daten- und Infrastrukturmanagement radikal vereinfachen. Viele Unternehmen, die mit diesen Herausforderungen konfrontiert sind, haben erkannt, dass die einzige Lösung darin besteht, die Barrieren zwischen den Erstellern und den Nutzern von Daten abzubauen. Die Zusammenarbeit der beiden führt zur Entwicklung einer übergreifenden Datamanagement- und Orchestrierungsstruktur, die Daten effektiv für Business Intelligence und den Erfolg des Unternehmens nutzt.
Traditionell sind Datamanagement und DevOps in zwei getrennten Abteilungen angesiedelt, die jeweils ihre eigenen Herausforderungen haben. Und obwohl beide Abteilungen mit immer komplexeren Aufgaben konfrontiert sind, bündeln sie ihre Kräfte nicht, um einen effizienten Weg der Zusammenarbeit zu finden. Darüber hinaus überschneiden sich ihre Verantwortlichkeiten nicht. So konzentrieren sich die Entwickler auf die Qualität des Codes und die Datenteams auf Integration, Datenqualität und Governance.
Obgleich sich DataOps noch in der Entwicklung befindet, hat es sie hat sich zum wertvollsten Prozess entwickelt, der Unternehmen dabei hilft, wirklich datenorientiert zu werden. Durch das effiziente Entwickeln und Bereitstellen von Analysemodellen können Benutzer leichter einen echten Wert aus ihren Daten-Assets generieren.
Warum brauchen Unternehmen DataOps?
Für die meisten Unternehmen stellt das Datamanagement eine Herausforderung dar, und sie haben nur einen begrenzten Überblick darüber, welche Daten gespeichert, kopiert und geschützt werden. Jahrzehntelang waren die Daten zudem auf verschiedene Repositories beschränkt, was eine Integration nahezu unmöglich machte. Darüber hinaus wird der Prozess des Datamanagements – einschließlich Wartung, Tests, Datenmodelle, Dokumentation und Protokollierung – immer noch manuell durchgeführt.
Gleichzeitig fehlt diesen Unternehmen eine zentrale Perspektive aus das Betriebs- und Infrastrukturmanagement. Das bedeutet, dass Infrastrukturaufgaben wie das Speichermanagement – Bereitstellung und Aktualisierung – ein reaktiver, verwaltungsintensiver Prozess bleiben, bei dem die Optimierung von Leistung und Ressourcen zeit- und kostenaufwendig ist.
All diese Probleme können die Zeit und das Geld eines Unternehmens verschwenden und gleichzeitig das Risiko erhöhen. Wenn Sie diese nicht in den Griff bekommen, bleiben die IT-Experten auf der Strecke und sind nicht in der Lage, Innovationen für das Unternehmen zu entwickeln. Das Datenwachstum vom Edge bis zur Cloud verschärft dieses Problem.
Zudem verfügen zwar alle Unternehmen über riesige Datenmengen, doch nur wenige beginnen mit der Analyse dieser Informationen. So verbringen Data Scientists immer noch etwa 45 Prozent ihrer Zeit mit der Datenvorbereitung, einschließlich dem Laden und Bereinigen von Daten. Und wenn Unternehmen aus ihren Daten intelligente Informationen oder Erkenntnisse gewinnen, sind diese oft rückwärtsgewandt. Daten, die über Stapelverarbeitung gesammelt und in einer Datenbank gespeichert wurden, waren traditionell nützlich für die Erstellung von Berichten – aber nur über die Vergangenheit.
Was sind die Vorteile von DataOps?
DataOps konzentriert sich darauf, aus Big Data einen geschäftlichen Nutzen zu ziehen. Dieser agile Ansatz zum Aufbau und Pflegen einer verteilten Datenarchitektur bietet Unternehmen, die diese Strategie verfolgen, erhebliche Vorteile.
DataOps kann Ihnen helfen, den Datenwildwusch zu kontrollieren, die Datensicherheit sicherzustellen und schnell Umsatzquellen zu generieren. Es ermöglicht Ihnen, riesige Datenmengen aus einer einzigen Quelle einzuspeisen, zu verarbeiten, zu speichern, darauf zuzugreifen, sie zu analysieren und darzustellen, um die digitale Transformation zu beschleunigen. Durch die Umstellung auf eine DataOps-Strategie können Unternehmen von nachstehenden Vorteile profitieren:
· Dateneinblicke in Echtzeit
· Reduzierung der Zykluszeit von Data Science-Anwendungen, die auf Basis von Big Data-Verarbeitungsframeworks ausgeführt werden
· Standardisierung wiederholbarer, automatisierter und konsolidierter Prozesse
· Eine bessere Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Teams und Teammitgliedern
· Mehr Transparenz durch Datenanalysen zur Vorhersage aller möglichen Szenarien
· Aufbau von reproduzierbaren Prozessen und erneute Verwendung von Code, wann immer dies möglich ist
· Sicherstellung einer besseren Datenqualität
· Steigerung des ROI von Data-Science-Teams durch die Automatisierung der Kuratierung von Datenquellen und des Managements der Infrastruktur
· Sicherstellung von Datenschutz und Einhaltung von Datenschutzgesetzen durch automatisierte Governance
· Skalierbare Datenbereitstellung, sowohl intern als auch extern
Mit einem DataOps-Ansatz können Unternehmen, ihre Daten – aus verschiedenen Quellen und in einer Vielzahl von Formaten – verwenden, Erkenntnisse aus ihnen ziehen und mehr in Echtzeit erreichen.
Welches Problem versucht DataOps zu lösen?
Da Daten auf den gesamten Geschäftsbetrieb eines Unternehmens Einfluss haben, stellt die durch das Internet der Dinge und künstliche Intelligenz erzeugte Datenflut eine Herausforderung wie nie zuvor dar. Damit Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben, müssen sie das Problem der Speicherung und sinnvollen Nutzung dieser riesigen Datenmengen lösen.
Dazu müssen die Unternehmen ihren Ansatz völlig verändern. Sie müssen von manuellem, repetitivem Data Management und ineffizienter Speicherinfrastruktur zu einer DataOps-Mentalität übergehen, die sich auf das Potenzial konzentriert, einen echten Wert aus den Daten zu ziehen. Dies kann der einzige Weg sein, um die geschäftliche Agilität und Geschwindigkeit zu steigern und gleichzeitig den Aufwand und die Kosten für das Management der Infrastruktur zu reduzieren.
Denn die Datenmenge wächst exponentiell weiter, belastet die Workloads, stellt die Datenspeicherkapazität auf die Probe und verschleiert die Datentransparenz, sodass die Optimierung von Leistung und Ressourcen ins Stocken gerät. Einige der Probleme sind:
· Sammeln von Daten aus immer mehr unterschiedlichen Quellen: Wie erhält man sie ohne Doppelarbeit?
· Datenverwaltung und -besitz: Wer hat die Aufsicht und Verantwortung?
· Datenintegration: Wie lässt sich der Datenfluss zwischen Altsystemen, Datenbanken, Data Lakes und Data Warehouses reibungslos gestalten?
Wie kann ein Unternehmen also die Erkenntnisse aus den Unmengen von Daten gewinnen, um sein Geschäft zu verändern und einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen? Hier kommt das Thema DataOps ins Spiel.
Die Kernidee von DataOps besteht darin, die Herausforderung des Managements mehrerer Datenpipelines aus einer wachsenden Anzahl von Datenquellen so zu lösen, dass eine zentrale Informationsquelle für die Entscheidungsfindung und Geschäftstätigkeit geschaffen wird. DataOps bietet eine einheitliche Sicht auf Daten aus verschiedenen Quellen, macht Daten im gesamten Unternehmen verfügbar und verbessert die Data Governance.
Was sind die Prinzipien von DataOps?
Im Grunde genommen arbeitet DataOps daran, den Lebenszyklus der Datenaggregation, –aufbereitung, -verwaltung und -entwicklung für Analysen zu optimieren. Es verbessert das Datamanagement im Hinblick auf die Flexibilität, den Nutzen, die Governance und die Qualität von datengestützten Anwendungen erheblich.
Bei der Entwicklung des DataOps-Konzepts haben sich die Data Scientists im Rahmen des The DataOps-Manifests auf mehrere Prinzipien geeinigt, die den Prozess steuern sollen. Die zentralen Prinzipien enthalten:
· Funktionierende Analysen: Bei der Bewertung der Datenanalyseleistung wird die Effizienz der Integration genauer Daten in robuste Frameworks und Systeme untersucht.
· Analyse ist Code: Die Beschreibung, was mit den Daten zu tun ist, ist für die Analyse von grundlegender Bedeutung, und der erzeugte Code bestimmt, welche Erkenntnisse geliefert werden können.
· Reproduzierbarkeit: Jeder Aspekt des Prozesses muss versioniert werden, von den Daten über die Hardware- und Softwarekonfigurationen bis hin zum Code, der die einzelnen Tools konfiguriert.
· Entwicklungsumgebungen: Durch die Ausführung von Arbeiten in einfach zu schaffenden, isolierten und sicheren technischen Entwicklungsumgebungen, können die Kosten minimiert werden, während gleichzeitig die Produktionsumgebung widergespiegelt wird.
· Einfachheit und Effizienz: Technische Exzellenz, gutes Design und rationelle Arbeit führen zu mehr Flexibilität und Effektivität.
· Analyse ist Produktion: Um effektiv analytische Erkenntnisse zu bieten, müssen sich die Analyse-Pipelines auf das Prozessdenken konzentrieren, ähnlich wie bei der schlanken Fertigung.
· Qualität über Allem: Um Fehler (poka yoke) zu vermeiden, benötigen Betreiber kontinuierliche Rückmeldungen und Analysepipelines, die automatisch Anomalien (jidoka) und Sicherheitsprobleme in Code, Konfiguration und Daten erkennen.
· Überwachung von Qualität und Leistung: Um unerwartete Abweichungen zu erkennen und operative Statistiken zu erstellen, müssen Leistung, Sicherheit und Qualität kontinuierlich überwacht werden.
· Verbesserung der Zykluszeiten: Die Bereitstellung nützlicher Analysekonzepte sollte während des gesamten Prozesses – von der Idee über die Entwicklung bis hin zum Release – schnell und einfach vonstatten gehen, mit reproduzierbaren Prozessen, die das Ergebnis letztendlich wiederverwenden.
HPE und DataOps
Unified DataOps by HPE wird durch unsere Intelligent Data Platform zum Leben erweckt. Sie ermöglicht es der IT, Daten und Infrastruktur über eine SaaS-basierte Steuerungsebene zu verwalten, die die Daten- und Infrastrukturkontrolle von der physischen Infrastruktur abstrahiert.
Dieser architektonische Ansatz beseitigt die Komplexität, Fragmentierung und Kosten, die mit dem Management und der Pflege von On-Premises-Software verbunden sind, und macht die Bereitstellung, das Management und die Skalierung und von Daten- und Infrastrukturservices für Unternehmen unsichtbar. Darüber hinaus automatisiert dieser Ansatz das Management im großen Maßstab über Ein-Klick-Richtlinien und Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) in einer global verteilten Dateninfrastruktur.
Bereitgestellt über HPE GreenLake bietet diese einzigartige Cloud-native Architektur ein neues Datenerlebnis, indem sie Cloud-Prozesse dorthin bringt, wo sich Ihre Daten befinden, und die Grundlage für ein vereinheitlichtes Data Management schafft. Zu den wichtigsten Innovationen zählen:
· Data Services Cloud Console: Diese Konsole bietet Cloud-Flexibilität für die Dateninfrastruktur, egal wo sie sich befindet, indem sie die Steuerungsebene von der zugrunde liegenden Hardware trennt und in die Cloud verlagert. Durch das einheitliche Management über eine einzige Web-Oberfläche bietet die Konsole globale Transparenz und ein konsistentes Erlebnis vom Edge bis zur Cloud. Eine derartige Abstraktion der Kontrolle ermöglicht eine Reihe von Data Services, die das Management von Infrastrukturen in großem Umfang und über den gesamten Lebenszyklus hinweg radikal vereinfachen.
· Cloud Data Services: Diese Suite von abonnementbasierten Software-Services verwendet einen KI-gesteuerten, anwendungszentrierten Ansatz, der das globale Management der Dateninfrastruktur von jedem Ort aus ermöglicht. Die Abonnenten profitieren von der Self-Service- und On-demand-Bereitstellung, welche das Rätselraten überflüssig macht und die Service Level Objectives in großem Umfang optimiert.
· HPE Alletra: Dies ist ein neues Portfolio einer All-NVMe Cloud-nativen Dateninfrastruktur. HPE Alletra wird nativ über die Data Services Cloud Console verwaltet und bietet das Cloud-Betriebserlebnis on demand und auf As-a-Service-Basis. Es bietet ein Portfolio von Workload-optimierten Systemen mit der architektonischen Flexibilität, jede Anwendung kompromisslos ausführen.
· HPE InfoSight: Dies ist die fortschrittlichste und ausgereifteste AIOps-Plattform der Branche. Mit KI-gestützten autonomen Datenprozessen, die Leistung, Verfügbarkeit und Ressourcenmanagement optimieren und die Infrastruktur unsichtbar machen, gehören Unsicherheiten und Notfalleinsätze der Vergangenheit an.