Was ist DataOps?

DataOps ist ein Satz von kollaborativen Datenverwaltungspraktiken, die darauf ausgelegt sind, die Lieferung zu beschleunigen, die Qualität aufrechtzuerhalten, die Abstimmung zwischen den Teams zu fördern und den maximalen Nutzen aus Daten zu generieren. Nach dem Vorbild von DevOps ist das Ziel, zuvor isolierte Datenfunktionen automatisierter, flexibler und konsistenter zu gestalten.

Ähnlich wie DevOps Softwareentwicklungsaufgaben optimiert, konzentriert sich DataOps auf die Orchestrierung von Datenmanagement- und Datenanalyseprozessen. Dies umfasst die automatische Datenübertragung zwischen Systemen, die Identifizierung und Behebung von Fehlern und Inkonsistenzen sowie die Reduzierung sich wiederholender manueller Arbeiten.

Durch Workflows verbessert DataOps die Datenverfügbarkeit und beschleunigt die Auslieferung über Data Lakes, Data Warehouses, Datenprodukte und Analyseplattformen. Darüber hinaus wird besonderer Wert auf kontinuierliches Testen und Überwachen gelegt, um sicherzustellen, dass die Datenpipelines zuverlässig zeitnahe und genaue Daten an nachgelagerte Anwendungen liefern – von Business Intelligence-(BI-)Plattformen bis hin zu Künstliche-Intelligenz-(KI-) und Machine-Learning-(ML)-Workloads.

Indem isolierte Daten-Stacks durch einheitliche, durchgängige Workflows ersetzt werden, die eine breite Palette von Anwendungsfällen unterstützen, stellt DataOps sicher, dass hochwertige Daten schnell und konsistent in jede Ecke des Unternehmens gelangen.

Moderne Unternehmen basieren auf Echtzeit-Erkenntnissen. Doch da Daten mit beispielloser Geschwindigkeit wachsen und maschinelles Lernen hochwertige Datensätze benötigt, haben alte Prozesse Schwierigkeiten, mit der Arbeit Schritt zu halten. Wenn diese Einschränkungen nicht beachtet werden, können Engpässe entstehen, die zu Datenausfällen, veralteten Dashboards, fehlgeschlagenen Pipelines und ungenauen ML-Prognosen führen. Schon eine einfache Schemaänderung in einem Quellcode kann ein komplettes Analytics-Dashboard zerstören, wenn Teams nicht ausgerichtet sind oder Workflows nicht automatisiert sind.

DataOps hilft dabei, diese Einschränkungen zu beseitigen. Durch die Automatisierung repetitiver Workflows und die Verbesserung der Datenqualität beschleunigt es die Time-to-Insight und stärkt Datenpipelines.

Im weiteren Verlauf ermöglicht DataOps Geschäftsanwendern und Datennutzern einen zuverlässigen Zugriff auf Informationen, anstatt auf Ad-hoc-Anfragen von Datenteams warten zu müssen. Upstream bietet es Data Engineers vorhersehbare Workflows, Data Scientists konsistente Trainingsdaten und Analysten schnelleren Zugang zu kuratierten Datensätzen.

Tatsächlich wird der Markt für DataOps-Plattformen Schätzungen zufolge von 3,9 Milliarden USD im Jahr 2023 auf 10,9 Milliarden USD im Jahr 2028 wachsen, da sich Unternehmen von isolierten Initiativen hin zu unternehmensweiten DataOps-Praktiken bewegen. Dieses rasante Wachstum wird durch die breiteren Vorteile von DataOps angetrieben: schnellere Entscheidungsfindung, höhere Datenqualität und resiliente Analysepipelines, die sich an Echtzeit-Geschäftsanforderungen anpassen können.

DataOps wird oft zusammen mit DevOps diskutiert, da beide auf denselben Grundprinzipien beruhen: Effizienz, Automatisierung, Zusammenarbeit und kontinuierliche Verbesserung. Trotz ähnlicher DNA wenden die beiden diese Konzepte jedoch unterschiedlich an.

DevOps konzentriert sich auf Softwareentwicklung. Es hilft Ingenieurteams, Software schneller durch kontinuierliche Integration und kontinuierliche Lieferung (CI/CD) bereitzustellen. Das Ziel von DevOps ist es, den Build-Test-Bereitstellen-Zyklus für Anwendung und Services zu optimieren.

DataOps konzentriert sich auf Daten-Workflows. Statt die Codebereitstellung zu optimieren, orchestriert es Datenpipelines über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg, von der Erfassung und Transformation bis hin zur Validierung und Auslieferung.

Flexible Methoden bilden die Grundlage für beide Disziplinen und legen den Schwerpunkt auf Iterationen, Feedback-Schleifen und die häufige Lieferung von Werten. So wie DevOps-Teams häufig Code versenden, nutzen DataOps-Teams flexible Entwicklung, um Pipelines zu aktualisieren oder Datenprodukte in kleineren, zuverlässigeren Schritten zu veröffentlichen und Workflow auf der Grundlage von Metriken zu verfeinern. 

CI/CD spielt eine unterstützende Rolle in DataOps, insbesondere als Automatisierung für Versionskontrolle, Testen und Bereitstellung von Datenpipelines. Es fördert Wiederholbarkeit und Qualität in allen Produktionsumgebungen.

Die einfachste Art, die Grenze zu ziehen: DevOps beschleunigt die Softwareentwicklung. DataOps beschleunigt die Datenbereitstellung. Beide basieren auf den Prinzipien der Automatisierung und der Integration, aber sie lösen unterschiedliche Probleme für unterschiedliche Stakeholder.

DataOps basiert auf einer klaren Reihe von Prinzipien, die definieren, wie moderne Datenoperationen funktionieren. Diese Grundsätze bestimmen, wie Datenteams arbeiten, wie Daten-Workflows skaliert werden und wie Informationen im gesamten Unternehmen zuverlässig übertragen werden.

Um qualitativ hochwertige Daten in großem Maßstab bereitzustellen, stützt sich DataOps auf einen Lebenszyklus, der den Weg von den Eingaben zu den nutzbaren Ergebnissen steuert. Dieser Lebenszyklus umfasst fünf Kernphasen:

• Aufnehmen
• IBM watsonx Orchestrate
• Validieren
• Deploy
• Überwachen

Datenaufnahme zieht Rohdaten aus internen und externen Datenquellen in zentrale Umgebungen wie Data Lakes oder Data Warehouses. Datenintegrationsprozesse, wie Extract, Transform, Load (ETL), konsolidieren Informationen in konsistente Formate, um einen verlässlichen Ausgangspunkt für die Analyse und das maschinelle Lernen zu schaffen.

Orchestrierungstools automatisieren und sequenzieren Daten-Workflows. In dieser Phase findet eine Datenkonvertierung statt – bei der Datensätze bereinigt, strukturiert und für die Analyse vorbereitet werden. Schema-Ausrichtung und Metadaten-Updates helfen, Konsistenz über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg zu gewährleisten.

Automatisierte Tests prüfen die Daten auf Vollständigkeit, Konsistenz und Genauigkeit. Statistische Prozesssteuerung kann Anomalien in Echtzeit erkennen und sicherstellen, dass Datensätze definierte Geschäftsregeln erfüllen, bevor sie in Produktionsumgebungen gelangen.

Validierte Datenprodukte werden an Geschäftsanwender, Datenanalysten und Modelle für maschinelles Lernen geliefert. Die Lieferung muss vorhersehbar und schnell sein, um die Entscheidungsfindung in Echtzeit und nachgelagerte Analysepipelines zu unterstützen.

Observability-Tools verfolgen die Leistung der Pipeline, die Betriebszeit und die Datenqualität. Metriken und Feedbackschleifen helfen den Teams, Engpässe zu erkennen und Workflows durchgängig zu optimieren, wodurch die kontinuierliche Verbesserung verstärkt wird.

Eine DataOps-Plattform bietet die notwendigen Funktionen, um Daten-Workflows in großem Maßstab zu betreiben. Plattformen kombinieren in der Regel Orchestrierungs-Engines, Observability-Frameworks und DataOps-Tools, um Daten-Stacks zu bilden, was Big Data-Analysen, skalierbare Workloads für maschinelles Lernen und zuverlässige Datenbereitstellung in allen Produktionsumgebungen ermöglicht.

Zu den Kernfunktionen einer DataOps-Plattform gehören:

• Skalierbare Datenaufnahme: Zieht Rohdaten aus verschiedenen Quellen in zentrale oder cloudbasierte Speicher mit minimalem manuellem Aufwand und reduziert frühe Engpässe in der Datenpipeline.

• Hochwertige Datenkonvertierung: Bereinigt, strukturiert und bereitet Datensätze in großem Maßstab vor, sodass die Datensätze für Echtzeitanwendungsfälle und Machine-Learning-Workloads bereit sind. Sie gewährleistet zudem eine gleichbleibende Datenqualität im gesamten Unternehmen.

• Sichtbarkeit vertrauenswürdiger Metadaten: Verfolgt Abstammung, Schema und Kontext, sodass Datensätze nachverfolgbar und vertrauenswürdig bleiben. Diese Transparenz verbessert die Governance und sorgt für eine klare Zuordnung im gesamten Unternehmen. 

• Sichere Data Governance: Definiert Zugriffskontrollen und Governance-Richtlinien , die sensible Informationen schützen und so die Einhaltung und sicheren Zugriff für autorisierte Stakeholder gewährleisten.

• Daten-Observability: Bietet Einblicke in Datenqualitäts-Metriken, Pipeline-Leistung und Systemzustand und hilft Teams, Probleme frühzeitig zu erkennen und zuverlässige Analyse-Pipelines aufrechtzuerhalten.

• Automatisierte Workflow-Orchestrierung: Sequenziert Aufgaben und entfernt sich wiederholende manuelle Arbeit, sodass Betriebsteams und DataOps-Entwickler sich auf höherwertige Aktivitäten konzentrieren und gleichzeitig Skalierbarkeit und Effizienz verbessern können.

DataOps ist keine einzelne Bereitstellung. Vielmehr handelt es sich um ein iteratives Betriebsmodell, das sich mit den sich ändernden Geschäftsanforderungen weiterentwickelt. Eine praktische Einführung umfasst typischerweise fünf Schritte:

Identifizieren Sie aktuelle Datenquellen, Dateninfrastruktur, Workflows und Engpässe. Klären Sie, was das Unternehmen von datengestützten Entscheidungsfindungen erwartet.

Bringen Sie Data Engineers, Data Scientists, Datenanalysten und IT-Mitarbeiter zusammen. Eine klare Zuständigkeit kann dazu beitragen, dass es keine Lücken im Arbeitsablauf gibt.

Dokumentieren Sie Workflows, legen Sie messbare KPIs fest und implementieren Sie Governance-Richtlinien. Die Versionskontrolle kann dabei helfen, Änderungen in verschiedenen Umgebungen zu verfolgen.

Automatisieren Sie Aufnahme, Validierung und Transformation, wo immer möglich. Verwenden Sie Überwachungstools und Dashboards, um die Leistung und den Zustand der Pipeline in Echtzeit zu verfolgen.

Nutzen Sie Feedbackschleifen, um kontinuierliche Verbesserungen zu unterstützen und so Skalierbarkeit zu gewährleisten, ohne Produktionsumgebungen zu stören.

Selbst starke DataOps-Strategien stehen vor realen Herausforderungen. Vier gängige Faktoren können den langfristigen Erfolg beeinflussen:

Da Datenumgebungen zunehmend verteilt und automatisiert werden, entwickelt sich DataOps von einer unterstützenden Praxis zu einer zentralen Architekturschicht. Mehrere Kräfte beschleunigen diese Verschiebung, darunter:

• Managed DataOps-Plattformen: Cloudbasierte Umgebungen senken Hürden für die Einführung durch integrierte Orchestrierung, Überwachung und Governance. Diese Funktionen erleichtern das Bereitstellen und die Wartung von DataOps-Tools.

• Data Fabric-Architekturen: Data Fabrics nutzen aktive Metadaten, um verteilte Datenquellen ohne umfangreichen Integrationsaufwand zu verbinden und so die Governance und den Zugang über Hybrid- und Multicloud-Umgebungen zu verbessern.

• Domänenbasierte Datenmodelle: Die Prinzipien des Datennetzes ermöglichen eine dezentrale Datenhoheit, bei der Geschäftsbereiche die von ihnen gelieferten Datenprodukte entwickeln und pflegen. Dieses Modell unterstützt Zusammenarbeit, Zugriffskontrollen und Self-Service-Ziele.

• KI-gestützte Automatisierung: Maschinelles Lernen automatisiert zunehmend Aufgaben wie die Anreicherung von Metadaten und die Schemaausrichtung, sodass sich die Pipelines auf der Grundlage der Echtzeitleistung selbst anpassen können.

• Echtzeit-Datenbereitstellung: Streaming mit geringer Latenz und kontinuierliche Validierung können Analyse- und Machine-Learning-Umgebungen unterstützen, in denen unmittelbare Erkenntnis den Geschäftswert steigert.

• Edge-to-Cloud-Datensynchronisierung: DataOps synchronisiert zunehmend Edge- und Cloud-Datenflüsse und unterstützt die Verarbeitung mit niedriger Latenz, ohne auf zentrale Governance, Herkunft oder Qualitätskontrollen verzichten zu müssen.

• ESG-Datenintegrität: Angesichts steigender Nachhaltigkeits- und Compliance-Anforderungen unterstützt DataOps nachvollziehbare Workflows und eine revisionssichere Datenherkunft für eine verantwortungsvolle Datenverwaltung und -berichterstattung.