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.

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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.