DataOps og fremtiden for datahåndtering

Fremstillet i samarbejde med Hitachi Vantara

DataOps og fremtiden for datahåndtering

• Download hele rapporten

Virksomheder i dag står over for en kæmpe digital udfordring – de stræber efter at finde måder at udvinde værdi fra data på. Det vil sige, at de ønsker at opnå specifikke forretningsresultater, mens mængden og variationen af ​​tilgængelige data er hurtigt stigende.

Og lad dig ikke narre: At søge efter disse pletter af dataguld i et brusende hav af information er ikke nogen nem bedrift. Det kræver datavidenskabsfolks fokus og indsats at udføre minedriften, udviklingsteams til at lave analyseapplikationer, der understøtter smartere beslutningstagning og fremme innovation, dataforvaltere til at opretholde datakvalitet og sikkerhed, og it-folk til at sikre tilgængelighed og ydeevne. Forskellige teams og forskellige mål for data betyder, at analyseapplikationer ofte tager for lang tid at udvikle og nå de brugere, der har brug for dem. Eller de gør måske ikke, hvad de er beregnet til, hvilket er at hjælpe med at vokse forretningen.

For at gøre analyser mere effektive erstatter organisationer traditionel datastyring med et sæt af praksisser, der er på vej, fokuseret på samarbejde og automatisering. Det kaldes dataoperationer eller DataOps, et sammenløb af avanceret datastyring og analyseleveringspraksis, der omfatter hele datalivscyklussen, fra datahentning og forberedelse til analyse og rapportering. Ligesom DevOps, der har til formål at fremskynde softwareudvikling, inkorporerer DataOps agile og kontinuerlige leveringsudviklingsmetoder understøttet af on-demand it-ressourcer. DataOps lover at hjælpe organisationer med at optimere deres datahåndtering; drive initiativer, der involverer dataintensive teknologier såsom kunstig intelligens, machine learning og deep learning; og konsekvent producere ønskede forretningsresultater.

Download hele rapporten.

skjule