Ein DataOps-Framework ist ein strukturiertes Set von Praktiken, Prozessen, Rollen und Technologien zur Operationalisierung von DataOps-Prinzipien. Wenn ein DataOps-Framework effektiv implementiert wird, hilft es Organisationen, die Geschwindigkeit, Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Governance von Datenmanagement - und Analyseabläufen zu verbessern.
Das umfassendere Konzept von DataOps – kurz für Datenoperationen – ist eine Reihe kollaborativer Datenverwaltungspraktiken, die von DevOps und flexiblen Methoden inspiriert sind, welche in der Softwareentwicklung und im IT-Betrieb (wie Integration und Continuous Delivery) eingesetzt werden. Es legt großen Wert auf Zusammenarbeit, Automatisierung und Qualität, um die Datenbereitstellung für vertrauenswürdige, Analyse-geeignete Daten zu beschleunigen und zu optimieren. DataOps behandelt Daten als strategisches Asset (auch als Datenprodukt bekannt), das kontinuierlich verwaltet, gesteuert und überwacht werden muss, um den Geschäftswert zu maximieren.
Kurz gesagt, DataOps ist die übergeordnete Disziplin, während DataOps-Frameworks die strukturierten Methoden zur Umsetzung dieser Disziplin liefern. Die DataOps-Architektur und die DataOps-Tools bringen das Framework dann in realen Umgebungen zum Leben.
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Big-Data-Volumina wachsen schnell. Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Datenanalyse benötigen qualitativ hochwertige, vertrauenswürdige Datensätze. Und Silos vertiefen sich.
Diese Herausforderungen lassen sich nicht allein mit Data Lakes oder Datenverarbeitungstools lösen – das zugrunde liegende Datenmanagement und der Betrieb müssen neu geschrieben werden. DataOps bietet einen strukturierten Ansatz, der Automatisierung, Zusammenarbeit, Governance und kontinuierliche Verbesserung in den Vordergrund stellt.
Die Umsetzung des Konzepts von DataOps in voll funktionsfähige und durchsetzbare Arbeitsweisen ist jedoch kompliziert, vor allem von Grund auf. DataOps-Frameworks bieten die Praktiken, Prozesse, Rollen und Technologien, die für eine effiziente und konsistente Implementierung von DataOps über den gesamten Lebenszyklus der Daten unerlässlich sind.
Ohne ein Framework riskieren DataOps-Implementierungen Inkonsistenz zwischen den Teams, mangelnde Abstimmung mit den Unternehmenszielen sowie neue Qualitätsprobleme und Engpässe.
DataOps-Frameworks helfen Unternehmen, mehrere Kernkomponenten der Datenverwaltung und der Datenanalyse zu orchestrieren:
DataOps ermöglicht die Automatisierung und Orchestrierung von Daten-Workflows in jeder Phase der Datenpipeline, einschließlich Integration, Datenaufnahme, Datenverarbeitung, Datenspeicher und Datenanalyse.
Durch die Sequenzierung dieser Aktivitäten stellt DataOps sicher, dass Daten effizient verschoben und verarbeitet werden, sodass sie schnell für die Analyse zur Verfügung stehen. Automatisierung reduziert zudem wiederholende Aufgaben – wie Datenextraktion, Transformation und Laden – sowie das Risiko menschlicher Fehler.
Ein wichtiger Aspekt der Datenorchestrierung ist die Fähigkeit, Abhängigkeiten zu verwalten. Diese Funktion hilft sicherzustellen, dass die Daten in der richtigen Reihenfolge verarbeitet werden und dass Änderungen oder Aktualisierungen in einer Phase keine negativen Auswirkungen auf nachgelagerte Prozesse haben.
DataOps-Frameworks helfen bei der Einrichtung klarer Data Governance-Strukturen. Data Governance trägt dazu bei, dass Daten korrekt, konsistent und sicher sind. Sie legt die Richtlinien, Verfahren und Standards fest, die regeln, wie Daten innerhalb eines Unternehmens gesammelt, gespeichert, verwaltet und verwendet werden.
Datenqualitätsmanagement ist ein grundlegender Bestandteil der Data Governance. Es konzentriert sich speziell auf die Praktiken zur Verbesserung und Aufrechterhaltung der Datenqualität eines Unternehmens, was Datenvalidierung, Datenbereinigung und die Durchsetzung von Datenstandards umfassen kann.
Kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) ermöglichen eine schnelle, iterative Entwicklung und Bereitstellung von Datenprojekten. Übernommen aus der Softwareentwicklung, beinhalten CI/CD-Praktiken die Automatisierung der Bau-, Test- und Bereitstellungsprozesse, damit Datenteams Probleme schnell identifizieren und beheben sowie neue Funktionen und Verbesserungen liefern können.
Zwei zentrale Aspekte von CI/CD sind Versionskontrolle und automatisierte Tests:
Datenüberwachung und Observability helfen Datenteams, Probleme innerhalb von Datenpipelines proaktiv zu identifizieren und zu lösen. Sie erleichtern die Erfassung, Analyse und Visualisierung von Datenpipeline-Protokollen, Ereignissen und Metriken (wie Datenverarbeitungszeiten, Ressourcenauslastung und Fehlerraten).
Dieses Tracking hilft Datenteams, Einblicke in die Leistungsfähigkeit und den Zustand von Daten-Workflows zu gewinnen, um Engpässe besser zu identifizieren und die Pipeline-Performance zu optimieren. Durch die Überwachung von Datenzugriff und Nutzungsmustern kann Daten-Observability Unternehmen auch dabei helfen, die Einhaltung von Datenschutz-Vorschriften (wie der DSGVO) zu gewährleisten und potenzielle Datensicherheit Risiken zu identifizieren.
Durch gemeinsame Tools, Prozesse und Praktiken überwindet DataOps Silos und fördert die Zusammenarbeit zwischen den Teams– Data Engineering, Data Science und Data Analytics –, sodass jeder bei Bedarf konsistenten Zugriff auf vertrauenswürdige Daten hat.
Zusammenarbeit wird durch ein weiteres Nebenprodukt von DataOps unterstützt: die Self-Service-Funktionalität. Diese Funktion bietet Geschäftsanwendern ein Dashboard und andere Werkzeuge für datengesteuerte Entscheidungsfindung in Echtzeit.
DataOps fördert auch eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und Innovation. Durch enge Zusammenarbeit können Teams Engpässe und Ineffizienzen in ihren Datenpipelines und Workflows leichter identifizieren und beheben.
Organisationen, die ein erfolgreiches DataOps-Framework effektiv implementieren, können folgende Vorteile genießen:
Die Einführung eines DataOps-Frameworks kann die Datenqualität und Genauigkeit einer Organisation erheblich verbessern. DataOps-Praktiken und -Tools (einschließlich DataOps-Plattformen) helfen dabei, robuste Verfahren für Data Governance, Observability und Transformation zu etablieren und durchzusetzen.
Diese Prozesse tragen dazu bei, dass die Daten konsistent und genau sind und den Anforderungen verschiedener Stakeholder entsprechen. Hochwertige Daten führen wiederum zu genaueren und zuverlässigeren Erkenntnissen, die bessere Entscheidungen und Ergebnisse fördern können.
DataOps trägt dazu bei, dass die richtigen Daten zur richtigen Zeit an die richtigen Teams geliefert werden. Durch die Optimierung und Automatisierung von Datenverwaltung- und Analyseprozessen ermöglicht DataOps Teams, Rohdaten schnell und effizient zu verarbeiten und zu analysieren, was zu einer schnelleren Erkenntnis führt.
Diese Beschleunigung kann einen erheblichen Wettbewerbsvorteil bieten, da Unternehmen schnell auf sich ändernde Marktbedingungen und Kundenbedürfnisse reagieren können.
DataOps-Frameworks helfen Unternehmen, die Effizienz zu steigern und die Ressourcen innerhalb von Datenteams zu optimieren, indem sie Datenprozesse rationalisieren und durch Automatisierung wiederkehrende manuelle Arbeiten reduzieren. Dadurch können sich Dateningenieure und Betriebsteams auf höherwertige Aktivitäten konzentrieren.
Eine erfolgreiche DataOps-Implementierung hilft Datenteams, weniger Zeit mit der Behebung von Datenqualitäts- oder Pipeline-Problemen zu verbringen und mehr Zeit für strategische Aufgaben zu haben.
Sie fördert außerdem die Zusammenarbeit und Feedbackschleifen und trägt dazu bei, dass die im gesamten Unternehmen verwendeten Daten von hoher Qualität und zuverlässig sind. Das Ergebnis ist eine agilere Organisation, die sich besser an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen und neue Chancen nutzen kann.
DataOps-Frameworks helfen, DataOps-Implementierungen zu beschleunigen und zu vereinfachen. Obwohl sich die Frameworks je nach Unternehmen unterscheiden, umfassen typische Elemente und Schritte Folgendes:
Ein üblicher erster Schritt in einem DataOps-Framework ist die Bewertung der aktuellen Datenkapazitäten und -landschaft der Organisation. Diese Bewertung untersucht typischerweise Datenquellen, Systeme, Anwendungen, Pipelines und Datenspeicher zusätzlich zu den Menschen, Prozessen und Arbeitsabläufen, die sie im gesamten Datenlebenszyklus unterstützen.
Das Ziel ist es, Lücken oder Ineffizienzen in bestehenden Datenverwaltungs- und Analysepraktiken zu identifizieren und die Bereiche zu ermitteln, in denen DataOps-Praktiken die größten geschäftlichen Auswirkungen haben können.
Sobald der aktuelle Stand des Unternehmens und seiner Datenfunktionen bewertet ist, besteht der nächste Schritt darin, eine DataOps-Strategie und eine Roadmap zu definieren, die klare Ziele, priorisierte Anwendungsfälle und messbare Meilensteine festlegen. Dieser Schritt beinhaltet auch die Identifizierung der Personen, Prozesse, Tools und Technologien, die für die Operationalisierung von DataOps-Komponenten wie Orchestrierung, Governance und Observability erforderlich sind.
Ein passendes DataOps-Framework sollte iterative Verbesserungen unterstützen und sowohl kurzfristige Bedürfnisse (wie Pipeline-Zuverlässigkeit und Datenqualität) als auch langfristige Ziele (wie KI-Initiativen und fortschrittliche Analyse).
Für die effektive Implementierung eines DataOps-Frameworks ist es unerlässlich, dedizierte DataOps-Teams einzurichten (oder DataOps-Rollen in bestehende Teams zu integrieren).
Die Teammitglieder können aus verschiedenen Funktionsbereichen stammen – wie etwa Dateningenieure, Data Scientist, Datenanalysten und Geschäftsanwender –, um einen kollaborativen und funktionsübergreifenden Ansatz zu gewährleisten. Diese Teams sind für die iterative Implementierung, Verwaltung und kontinuierliche Optimierung von Datenverwaltung und Analyse verantwortlich.
Mit klaren Geschäftsbedürfnissen und Teamverantwortlichkeiten sollten Unternehmen Datenverwaltungspraktiken, Hardware und Software etablieren, um ihre DataOps-Ziele zu unterstützen.1
Dieser Prozess umfasst Entscheidungen darüber, wie Daten erfasst werden, Datenkonvertierung durchgeführt und modelliert werden; welche Datenplattformen verwendet werden (z. B. Data Warehouse, Data Lake und Data Lakehouses); und welche Tools für Orchestrierung, Observability und Governance eingesetzt werden. Es ist entscheidend, dass diese Praktiken und Werkzeuge die Skalierbarkeit unterstützen, wenn sich Datenmengen und Geschäftsanforderungen weiterentwickeln.
Es ist auch wichtig, klare Datengovernance-Strukturen zu etablieren, die die Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse für die Verwaltung und Nutzung sensibler Daten auf konsistente und konforme Weise definieren.
Diese Governance-Strukturen sollten direkt in DataOps-Prozesse, Datenstrategie und Datenströme eingebettet sein, um sicherzustellen, dass die Daten während ihres gesamten Lebenszyklus hochwertig, konsistent, sicher und konform bleiben. Richtlinien für Zugriffskontrollen, Datenformate, Datenabstammung, Master Data Management (MDM), Metadaten und Namenskonventionen können durch Automatisierung durchgesetzt werden.
Die Operationalisierung von DataOps ist ein fortlaufender Prozess, der kontinuierliche Überwachung und Iteration erfordert, um optimale Leistung und Ergebnisse zu gewährleisten. Datenteams sollten Praktiken und Werkzeuge einführen, um die Leistung und den Gesundheitszustand von Datenpipelines (einschließlich Dimensionen wie Schema, Herkunft und Volumen) zu verfolgen, auftretende Probleme oder Engpässe zu erkennen und zu beheben sowie die DataOps-Praktiken kontinuierlich zu verfeinern, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und die Wertschöpfung voranzutreiben.
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1 „Bewährte Verfahren für die Einführung von DataOps in der Softwareindustrie“, IOP Publishing, 2020.