DataOps-Architektur: 5 Schlüsselkomponenten und erste Schritte

DataOps ist ein kollaborativer Ansatz im Datenverwaltung, der die Agilität von DevOps mit der Kraft der Datenanalyse verbindet. Er zielt darauf ab, die Datenaufnahme, -verarbeitung und -Analyse durch die Automatisierung und Integration verschiedener Workflows zu optimieren. Eine DataOps-Architektur ist das strukturelle Fundament, das die Umsetzung der DataOps-Prinzipien in einem Unternehmen unterstützt. Sie umfasst Systeme, Tools und Prozesse, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Daten effizienter und effektiver zu verwalten.

In diesem Artikel:

• LEGACY-Datenarchitektur vs. DataOps-Architektur
• 5 Schlüsselkomponenten einer DataOps-Architektur
• So führen Sie eine DataOps-Architektur ein

Altlast-Datenarchitekturen, die seit Jahrzehnten weit verbreitet sind,zeichnen sich oft durch ihre Starrheit und Komplexität aus. Diese Systeme bestehen in der Regel aus isolierten Datenspeicher- und Verarbeitungsumgebungen mit manuellen Prozessen und begrenzter Zusammenarbeit zwischen Teams. Daher können sie langsam, ineffizient und fehleranfällig sein.

Herausforderungen von Altlast-Datenarchitekturen

Einige der wichtigsten Herausforderungen im Zusammenhang mit Altlast-Datenarchitekturen sind:

• Mangel an Flexibilität: Traditionelle Datenarchitekturen sind oft starr und unflexibel, was es erschwert, sich an veränderte Geschäftsbedürfnisse anzupassen und neue Datenquellen oder Technologien zu integrieren.
• Langsame Datenverarbeitung: Aufgrund der manuellen Natur vieler Workflows in Altlast-Architekturen kann die Datenverarbeitung zeitaufwändig und ressourcenintensiv sein.
• Datensilos: Altlast-Architekturen führen häufig dazu, dass Daten in isolierten Umgebungen gespeichert und verarbeitet werden, was die Zusammenarbeit einschränken und die Fähigkeit, umfassende Erkenntnisse zu gewinnen, behindern kann.
• Schlechte Datenqualität: Der Mangel an Automatisierung und Data Governance in Altlast Architekturen kann zu Problemen mit der Datenqualität führen, wie z. B. unvollständige, ungenaue oder doppelte Daten.

Wie eine DataOps-Architektur diese Herausforderungen bewältigt

Die DataOps-Architektur überwindet die Herausforderungen durch Altlast-Datenarchitekturen auf verschiedene Weise:

• Erhöhte Flexibilität: Das modulare Design der DataOps-Architektur ermöglicht eine einfache Integration neuer Datenquellen, Tools und Technologien, sodass sich Unternehmen schnell an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen können.
• Schnellere Datenverarbeitung: Durch die Automatisierung von Workflows und die Nutzung moderner Technologien beschleunigt die DataOps-Architektur die Datenverarbeitung, Transformation und Analyse.
• Verbesserte Zusammenarbeit: DataOps legt den Schwerpunkt auf die funktionsübergreifende Zusammenarbeit, indem es die Barrieren zwischen Datenteams abbaut und ihnen eine effektivere Zusammenarbeit ermöglicht.
• Verbesserte Datenqualität: Der Einsatz von Automatisierung und Data-Governance-Praktiken in der DataOps-Architektur trägt dazu bei, Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.

1. Datenquellen

Datenquellen sind das Rückgrat jeder DataOps-Architektur. Dazu gehören verschiedene Datenbanken, Anwendungen, APIs und externe Systeme, aus denen Daten gesammelt und aufgenommen werden. Datenquellen können strukturiert oder unstrukturiert sein und entweder lokal oder in der Cloud gespeichert werden.

Eine gut konzipierte DataOps-Architektur muss die Herausforderungen der Datenintegration aus verschiedenen Quellen bewältigen und sicherstellen, dass die Daten sauber, konsistent und korrekt sind. Die Implementierung von Datenqualitätsprüfungen, Datenprofilierung und Datenkatalogisierung sind unerlässlich, um eine genaue und aktuelle Übersicht über die Assets des Unternehmens zu erhalten.

2. Datenaufnahme und -erfassung

Datenaufnahme und -sammlung umfasst den Prozess des Erwerbs von Daten aus verschiedenen Quellen und deren Integration in die DataOps-Umgebung. Dieser Prozess kann mit einer Vielzahl von Tools und Techniken durchgeführt werden, wie Stapelverarbeitung, Streaming oder Aufnahme in Echtzeit.

In einer DataOps-Architektur ist ein effizienter und skalierbarer Datenaufnahme-Prozess unerlässlich, der Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten verarbeiten kann. Dies erfordert die Implementierung robuster Tools und Verfahren zur Datenintegration, wie Datenvalidierung, Datenbereinigung und Metadatenmanagement. Diese Vorgehensweisen tragen dazu bei, dass die erfassten Daten über alle Quellen hinweg korrekt, vollständig und konsistent sind.

3. Datenspeicher

Sobald die Daten aufgenommen sind, müssen sie auf einem geeigneten Datenspeicher gespeichert werden, der das Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit der verarbeiteten Daten aufnehmen kann. Datenspeicherplattformen können traditionelle relationale Datenbanken, NoSQL-Datenbanken, Data Lake oder Cloud-basierte Speicherdienste umfassen.

Eine DataOps-Architektur muss die Leistung, Skalierbarkeit und Kosten der gewählten Datenspeicherplattform berücksichtigen. Sie sollte auch Themen wie Datensicherheit, Datenschutz und Einhaltung behandeln, insbesondere im Umgang mit sensiblen oder regulierten Daten.

4. Datenverarbeitung und -transformation

Datenverarbeitung und -transformation umfassen die Bearbeitung und Umwandlung von Rohdaten in ein Format, das für Analyse, Modellierung und Visualisierung geeignet ist. Dies kann Operationen wie Filterung, Aggregation, Normalisierung und Anreicherung sowie fortgeschrittenere Techniken wie Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen umfassen.

In einer DataOps-Architektur sollten Datenverarbeitung und -transformation automatisiert und optimiert werden, indem Tools und Technologien eingesetzt werden, die große Datenmengen und komplexe Transformationen bewältigen können. Dies kann den Einsatz von Datenpipelines, Datenintegrationsplattformen oder Datenverarbeitungs-Frameworks umfassen.

5. Datenmodellierung und -berechnung

Datenmodellierung und -berechnung beinhalten die Erstellung analytischer Modelle, Algorithmen und Berechnungen, die es Unternehmen ermöglichen, Erkenntnisse zu gewinnen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Dazu können statistische Analysen, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und andere fortgeschrittene Analysetechniken gehören.

Ein zentraler Aspekt einer DataOps-Architektur ist die Fähigkeit, Datenmodelle und Algorithmen schnell und effizient zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen. Dies erfordert die Integration von Data-Science-Plattformen, Modellmanagement-Tools und Versionskontrollsystemen, die die Zusammenarbeit und das Experimentieren zwischen Data Scientists, Analysten und Ingenieuren erleichtern.

Die Implementierung einer DataOps-Architektur kann ein komplexes und anspruchsvolles Unterfangen sein, insbesondere für Unternehmen mit großen und heterogenen Ökosystemen. Wenn Unternehmen jedoch einen strukturierten Ansatz verfolgen und sich auf die oben beschriebenen Schlüsselkomponenten konzentrieren, können sie erfolgreich eine DataOps-Umgebung aufbauen und bereitstellen:

1. Ermitteln Sie den Ist-Zustand: Beginnen Sie mit der Bewertung der bestehenden Dateninfrastruktur, Prozesse und Praktiken Ihres Unternehmens. Ermitteln Sie die Stärken und Schwächen Ihres aktuellen Ansatzes und benennen Sie Bereiche, in denen Verbesserungen möglich sind.
2. Definieren Sie den Zielzustand: Entwickeln Sie eine klare Vision dessen, was Sie mit Ihrer DataOps-Architektur erreichen möchten, und legen Sie einen Satz von Zielen und Vorgaben fest, die mit der Gesamtstrategie und den Prioritäten Ihres Unternehmens übereinstimmen.
3. Identifizieren Sie den Technologie-Stack: Bestimmen Sie die Tools, Technologien und Plattformen, die die Grundlage Ihrer DataOps-Architektur bilden werden. Dies kann die Forschung und Bewertung verschiedener Optionen sowie die Berücksichtigung von Faktoren wie Skalierbarkeit, Leistung und Kosten beinhalten.
4. Entwickeln Sie ein Data Governance Framework: Legen Sie Richtlinien, Verfahren und Richtlinien zur Verwaltung der Daten während ihres gesamten Lebenszyklus fest, um sicherzustellen, dass die Datenqualität, Sicherheit und Compliance-Anforderungen erfüllt werden.
5. Implementierung von Datenintegration und Automatisierung: Optimieren und automatisieren Sie die Prozesse der Datenaufnahme, -verarbeitung und -Transformation mit Tools und Technologien, die den effizienten und präzisen Umgang mit großen Datenmengen unterstützen.
6. Zusammenarbeit und Kommunikation fördern: Fördern Sie die Zusammenarbeit und Zusammenarbeit zwischen Datenexperten, einschließlich Dateningenieuren, Data Scientists und Analysten. Implementieren Sie Instrumente und Praktiken, die die Kommunikation, den Wissensaustausch und die gemeinsame Problemlösung erleichtern.
7. Überwachen und kontinuierlich verbessern: Implementieren Sie Monitoring- und Analytics-Tools, die es Ihnen ermöglichen, die Leistung Ihrer DataOps-Architektur zu verfolgen und Bereiche zu identifizieren, in denen Verbesserungen vorgenommen werden können. Verfeinern und optimieren Sie Ihre Prozesse und Vorgehensweisen kontinuierlich, um sicherzustellen, dass Ihre DataOps-Umgebung agil, effizient und resilient bleibt.