Data Operations: Aus Small und Big Data werden Smart Data
Ein erfolgreicher Datenbetrieb fußt nicht allein auf der Technologie, die ein Unternehmen einsetzt. Organisationen müssen auch die richtigen Prozesse, Protokolle und weitere betriebliche Komponenten entwickeln. Doch bisher legen viele Unternehmen keinen großen Wert auf diese integrative Methode. Dabei wird die Skalierung eines Datenvorgangs mit zunehmender Datenmenge und -komplexität ohne diesen ganzheitlichen Ansatz deutlich erschwert. Hier setzt Data Operations (DataOps) an und kombiniert Technologien, Prozesse und Methoden, um Daten und Analysen unternehmensweit zugänglich zu machen.
Was bedeutet Data Operations (DataOps)?
Data Operations ist eine automatisierte, prozessorientierte Methode. Sie wird von Analytikern und Data Teams genutzt, um die Qualität von Datenanalysen zu erhöhen und gleichzeitig die Zykluszeiten zu verkürzen. DataOps ähnelt dabei stark dem DevOps-Ansatz (Development Operations) und „leiht“ sich dessen bewährte Prozesse und Methoden. DevOps hat zum Ziel, die Zusammenarbeit zwischen Softwareentwicklung und IT-Betrieb zu verbessern, damit neue Software schneller ausgeliefert und die Qualität verbessert wird.
Mit DataOps sollen diese Verbesserungen bei Datenanalysen Einzug halten, indem die Kommunikation, Integration und Automatisierung von Datenflüssen zwischen den Datenmanagern und Nutzern im Unternehmen verbessert wird. Anstatt das Datenmanagement zwischen verschiedenen Teams, Tools und Prozessen zu verbarrikadieren, baut DataOps diese Barrieren ab und richtet einen unternehmensweiten Datenbertrieb ein. DataOps umfasst somit die Integration moderner Technologien, das Umwandeln von Daten vom Rohzustand in einen aufbereiteten Zustand sowie die mit den Daten arbeitenden Teams. Es spielt eine entscheidende Rolle bei der Datendemokratisierung in einem Unternehmen und soll sicherstellen, dass alle Beteiligten über Änderungen informiert sind, um schnell auf diese reagieren zu können.
Welche Vorteile bietet Data Operations?
DataOps ist unabhängig von Architektur, Sprache, Technologie oder Tools und lässt sich von der Datenaufbereitung über die Datenvisualisierung bis zur Report-Erstellung einsetzen. Der Ansatz hilft dabei, die datengesteuerte Transformation erfolgreich umzusetzen und bietet darüber hinaus zahlreiche Vorteile:
- fördert die Zusammenarbeit verschiedener (Daten-)Teams im Unternehmen
- sorgt für schnellere und agilere Analyseprozesse
- ermöglicht Einblicke in Echtzeitdaten und zeitnahe Änderungen von laufenden Analysen
- führt zu effizienten und qualitativen Analysen
Letztendlich führt Data Operations durch eine zielführende Planung und Durchführung von Datenprojekten zu einer besseren Entscheidungsgrundlage für Unternehmen.
Data Lifecycle Management als Teil der Data Operations
Das Data Lifecycle Management hilft bei der Verwaltung von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus. Der Datenlebenszyklus umfasst dabei alle Schritte, die die Daten von ihrer ersten Erfassung an bis zur Löschung durchlaufen.
- Daten erstellen
In der ersten Phase werden die Daten angelegt. Die Daten können schon außerhalb des Unternehmens bestehen und extern akquiriert, intern durch eine manuelle Eingabe oder von Geräten (beispielsweise mit Sensoren) innerhalb des Unternehmens generiert werden. - Daten speichern
In der Nutzungsphase dienen die Daten als Grundlage zur Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen. Die Daten können von den berechtigten Mitarbeitenden betrachtet, verarbeitet, modifiziert und gespeichert werden. - Datennutzung
In der Nutzungsphase dienen die Daten als Grundlage zur Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen. Die Daten können von den berechtigten Mitarbeitenden betrachtet, verarbeitet, modifiziert und gespeichert werden. - Datenarchivierung
Wenn kein weiterer Bedarf für die Daten besteht, werden diese aus der Produktivitätsumgebung entfernt und in ein Datenarchiv verschoben. Sollten sie eines Tages wieder benötigt werden, lassen sie sich aus dem Datenarchiv wiederherstellen. - Datenvernichtung
In Organisationen fallen täglich Unmengen von Daten an, sodass nicht mehr benötigte Daten eines Tages gelöscht werden müssen. Schließlich ist das dauerhafte Speichern von Daten auch mit Kosten verbunden. Bei der Datenvernichtung werden alle Kopien der zu löschenden Daten einer Organisation entfernt. Vor der Datenvernichtung muss sichergestellt werden, dass die vorgeschriebene Aufbewahrungsdauer tatsächlich überschritten wurde.
Der automatisierte Betrieb des Rechenzentrums sorgt für eine zuverlässige Bereitstellung von Daten.
Ein klar definiertes und dokumentiertes Data Lifecycle Management hilft sicherzustellen, dass die Data Governance innerhalb des Unternehmens effektiv realisiert werden kann. Letztendlich können mit einem erfolgreichen Data Lifecycle Management Prozesse ausfindig gemacht und korrigiert werden, die die Nützlichkeit der Daten einschränken, um so eine höhere Datengesundheit zu erreichen.
Data Ops und Data Center Operations
Für eine schnelle und zuverlässige Bereitstellung von Daten sollte der Speicherort bestmöglich optimiert und jederzeit erreichbar sein. Häufig wird ein Rechenzentrum als Speicherort für die Daten gewählt. Data Center Operations beinhalten alle automatisierten und manuellen Prozesse, die für den Betrieb des Rechenzentrums essenziell sind. Ziel ist es, den Betrieb des Rechenzentrums zu automatisieren, um die Prozesse und Systeme auf Effizienz und Agilität zu trimmen.
Angepasste Datenstrategie mit CONET
it Data Operations legen Sie den Grundstein, der über den Erfolg Ihrer Data-Intelligence-Strategie entscheidet. Aus Small und Big Data werden so Smart Data. Unsere Daten- und Prozessspezialisten begleiten Sie – von der Beratung bis zur Umsetzung – beim Aufbau qualitativ hochwertiger Datenarchitekturen, auf denen die weiteren Elemente des Kreislaufs aufsetzen können.
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Über den Autor
Niklas Ludwig ist seit März 2020 Communication Manager bei CONET und kümmert sich um die interne und externe Kommunikation der CONET-Unternehmensgruppe.
Daniel Keller ist Social Media Manager bei CONET und kümmert sich um die strategische und inhaltliche Ausrichtung der Social-Media-Kanäle.
