DataOps un datu pārvaldības nākotne

Ražots sadarbībā ar Hitachi Vantara

DataOps un datu pārvaldības nākotne

• Lejupielādēt pilnu pārskatu

Uzņēmumi šodien saskaras ar milzīgu digitālo izaicinājumu — tie cenšas atrast veidus, kā iegūt vērtību no datiem. Tas nozīmē, ka viņi vēlas sasniegt konkrētus biznesa rezultātus, kamēr strauji pieaug pieejamo datu apjoms un dažādība.

Neļaujiet sevi apmānīt: šo datu zelta plankumu meklēšana viļņojošā informācijas jūrā nav viegls uzdevums. Nepieciešama datu zinātnieku uzmanība un pūles, lai veiktu ieguvi, izstrādātāju komandas, lai izstrādātu analītikas lietojumprogrammas, kas atbalsta gudrāku lēmumu pieņemšanu un veicina jauninājumus, datu pārvaldnieki, lai uzturētu datu kvalitāti un drošību, un IT speciālisti, lai nodrošinātu pieejamību un veiktspēju. Dažādas komandas un dažādi datu mērķi nozīmē, ka analītikas lietojumprogrammu izstrāde un sasniegšana tiem lietotājiem, kuriem tās ir vajadzīgas, bieži prasa pārāk ilgu laiku. Vai arī viņi var nedarīt to, kas viņiem ir paredzēts, proti, palīdzēt attīstīt biznesu.

Lai padarītu analīzi efektīvāku, organizācijas aizstāj tradicionālo datu pārvaldību ar jaunu prakšu kopumu, kas vērsta uz sadarbību un automatizāciju. To sauc par datu operācijām jeb DataOps — uzlabotas datu pārvaldības un analītikas piegādes prakses saplūšanu, kas aptver visu datu dzīves ciklu, sākot no datu izguves un sagatavošanas līdz analīzei un ziņošanai. Tāpat kā DevOps, kura mērķis ir paātrināt programmatūras izstrādi, DataOps ietver elastīgas un nepārtrauktas piegādes izstrādes metodes, kuras atbalsta IT resursi pēc pieprasījuma. DataOps sola palīdzēt organizācijām optimizēt datu pārvaldību; virzīt iniciatīvas, kas ietver datu ietilpīgas tehnoloģijas, piemēram, mākslīgo intelektu, mašīnmācību un dziļo mācīšanos; un konsekventi radīt vēlamos biznesa rezultātus.

Lejupielādēt pilnu pārskatu.

paslēpties