Entdecken Sie die DataOps Methodologie
Erfahren Sie wie DevOps und Daten gemeinsam Ihrem Unternehmen Vorteile verschaffen
DataOps ist noch ein relativ neues Konzept mit dem Potenzial, die Art und Weise wie Unternehmen ihre Abläufe gestalten, zu revolutionieren. Die Idee hinter der Data Operations-Methodik ist, dass DevOps-Teams mit Daten-Ingenieuren und Datenwissenschaftlern zusammenarbeiten, um alle erforderlichen DataOps-Tools und -Prozesse zu erstellen und Ihr Unternehmen in eine datengesteuerte Organisation zu verwandeln.
Der DataOps-Ansatz basiert ähnlich wie DevOps auf den Grundsätzen der agilen Methodik. Durch die Übernahme von DataOps in Ihre Projekte erhalten Sie kontinuierlich Zugriff auf analytische Erkenntnisse, die Ihren individuellen Geschäftsanforderungen entsprechen.
Eine weitere Ähnlichkeit zwischen der Implementierung von DevOps und DataOps besteht in der „end-to-end“ Bereitstellung. Die DataOps-Teams sind für den gesamten Projektzyklus verantwortlich: Daten, Tools, Code und Umgebungen.
Lesen Sie unser kostenloses eBook und erfahren Sie wie die DataOps Methodologie in Ihrem Unternehmen anzuwenden ist, Ihnen Mehrwert und optimierte Geschäftsabläufe bietet, Prozessautomatisierung einfacher gestaltet und Kosten reduziert.
Nutzen Sie schon jetzt die DataOps Implementation!
DataOps Guide - Agile Methodik - Überblick
Was finden Sie in diesem eBook?
Part 1. Agile Business Intelligence iterativ bereitstellen - Fakt oder Mythos?
Agile Business Intelligence ist möglich. Agile Ansätze in der Entwicklung von Data Analytics Lösungen anzuwenden bedeutet, dass der Focus Ihres Projektes darauf liegt so schnell wie möglich dem Unternehmen Mehrwert zu bieten. Außerdem helfen agile BI Initiativen dabei alle Geschäftsinteressenten einzubeziehen und effektiver zusammenzuarbeiten.
Part 2. Data Warehousing—Alles beginnt mit einem guten Modell
Warum ist ein Data Warehouse Modell so wichtig? In diesem zweiten Teil des eBooks geben wir Ihnen die Antwort darauf und einen Einblick, basierend auf unserer Erfahrung, in unsere Data Warehouse Best Practices. Große Veränderungen in ein bereits laufendes Data Warehouse einzuführen ist schwierig – deshalb kann ein gutes Datenmodell in späteren Entwicklungs- und Nutzungsphasen erhebliche Renditen erzielen, sowie potenzielle Risiken mindern.
Part 3. Vertrauen in Ihre Daten aufbauen—Testing Data Solutions
Datenqualitätssicherung kann eine Herausforderung sein, besonders wenn man mit einer Unternehmenslösung arbeitet, welche sich mit der Zeit verändert hat. Daher ist es von enormer Wichtigkeit über alle Ebenen der Datenqualitätsprüfung nachzudenken, noch vor der Erstellung einer neuen Datenlösung. In diesem Teil präsentieren wir verschiedene Qualitätsprüfungs-Methoden, mit denen Sie den höchsten Standard von Datenqualität in Ihren Datenprojekten erreichen können.
Part 4. Der Wert von DevOps in Ihren Data Intelligence-Lösungen
Aber wie kann man erfolgreich DevOps in BI anwenden? Im vierten Teil unseres eBooks erklären wir im Detail wie man effektiv DevOps in Business Intelligence Projekten anwendet und einige der Vorteile, von denen Ihr Unternehmen profitieren kann. Nutzen Sie jetzt mit den richtigen Tools – Prozessautomatisierung, regelmäßige Updates und geringere Kosten.
Part 5. Daten Lösungen neu erfunden in der Cloud
Die Cloud bietet viele Funktionen - immense Rechenleistung, Skalierbarkeit, hohe Verfügbarkeit und vieles mehr. Die Anwendung des DataOps-Ansatzes bei der Verwendung der Cloud kann Ihnen jedoch dabei helfen, den Geschäftswert auf schlanke und agile Weise zu erzielen, wodurch die Markteinführungszeit verkürzt wird. Im letzten Abschnitt des eBooks untersuchen wir, wie Daten und Cloud die Entwicklung des jeweils anderen beeinflussen und wie diese einer Organisation zugutekommen, wenn sie gemeinsam genutzt werden.
