Der Begriff DataOps beschreibt die agile Zusammenarbeit von DevOps-Teams (Software Developers + IT-Operations) und Data Scientists in einer komplexen Datenlandschaft. DataOps ist aus dem DevOps-Konzept hervorgegangen. Über diese Methodik generieren Unternehmen erhebliche Vorteile in der Entwicklung und Anwendung von Datenanalysen, Analytics Plattformen sowie bei der Umsetzung von Data Science-Projekten.
Analog zu DevOps beschreibt DataOps die agile Verschmelzung zweier Disziplinen in einem softwaregetriebenen Unternehmen. DataOps bringt die Softwareentwicklung und -bereitstellung mit Datenexpert:innen und Datenwissenschaftler:innen zusammen. Diese Kooperation erfolgt auf kultureller, prozessbezogener, methodischer und instrumenteller Ebene.
Über DataOps-Ansätze können Unternehmen die Chancen, Herausforderungen und Anforderungen von Big Data sowie Daten allgemein effizienter beantworten. Sie können zum Beispiel Tools und Plattformen für Datenauswertungen entwickeln, die den eigenen Operationsbereich datenbasiert optimieren, Data Mining betreiben sowie neue Lösungen für das Data Management anbieten. Dabei folgt DataOps denselben Grundsätzen wie DevOps:
Während DevOps als übergeordneter Ansatz für jegliche Form der agilen Softwareentwicklung relevant ist, werden bei DataOps alle Elemente an Daten als Gegenstand, Ergebnis, Mehrwert und Ziel ausgerichtet. Damit ist der Ansatz die Verzahnung von DevOps als Entwicklungsmethodik mit Data Analytics als Anwendungsziel. Dementsprechend arbeiten spezialisierte DataOps-Teams an Softwarelösungen, Systemen und Plattformen, die Datenwissenschaftler:innen, Data Analysts, Data Architects oder Dateningenieure für ihren Arbeitsalltag nutzen können. Die DataOps-Verzahnung in Organisationen funktioniert auf drei Ebenen:
Die erste Ebene muss für funktionierende DataOps-Prozesse immer erfüllt sein; Ebenen 2 und 3 kommen je nach Ausrichtung der Firma ins Spiel.
Alle DevOps-Variationen (z. B. auch DevSecOps oder MLOps) besitzen zwei Zieldimensionen:
Stehen Daten im Fokus, geht es beim spezialisierten Ziel darum, den maximalen Nutzen aus vorhandenen oder zukünftigen Daten zu ziehen. Dafür sind drei Dimensionen relevant, die gleichzeitig als Zielsetzung und als Grundbedingung verstanden werden:
Data Operations ist demnach eine DevOps-Disziplin, die sich über ihren Output kontinuierlich selbst optimieren muss. Die Fusion von Gegenstand, Ergebnis und Methodik bildet eine besondere Herausforderung, aber auch den größten Mehrwert von DataOps.
Schwierigkeiten, die DataOps zu lösen versucht, sind z. B. die Datensammlung aus verschiedenen Quellen sowie die reibungslose Datenintegration. Dabei geht es darum, wie der Datenfluss zwischen Datenmanagementsystemen wie Datenbanken, Data Lakes oder Data Warehouses nahtlos realisiert werden kann. Eine wichtige Rolle von DataOps besteht zudem darin, sicherzustellen, dass Datenanalysten und andere Teammitglieder in der Lage sind, schnell und effektiv auf die benötigten Daten zuzugreifen.
Jedes datengesteuerte Unternehmen mit eigener Entwicklungsabteilung für die Analyse und Nutzung von Daten profitiert von DataOps. Insbesondere Data Driven Companies, deren Erfolg vollständig auf der Verarbeitung von Daten beruht, können sich DataOps Methoden zu Nutze machen. Die Natur von Big Data zwingt Firmen zu immer schnelleren, komplexeren Antworten. Diese können durch DataOps auf mehreren Ebenen gefunden werden:
Insbesondere der letzte Punkt verweist auf DataOps als zentrales Element moderner Unternehmensführung. Data Operations und Data Governance sind eng verzahnt, da neue Strukturen stets auch zu einem neuen Blick auf den gesamten Umgang mit Daten im Unternehmen führen.
Ein wesentlicher Aspekt von DataOps ist die enge Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams, darunter Datenwissenschaftler:innen, Datenbankadministratoren, Entwicklungsteams und Business-Analysten. Durch die Integration verschiedener Fachbereiche werden Synergien geschaffen und ein ganzheitlicher Ansatz für die Datennutzung und -verwaltung ermöglicht. Verschiedene Software und Tools unterstützen und erleichtern die Arbeit im Team.
Die Verknüpfung von DevOps mit Daten erweitert das Konzept um Technologien für das Datenmanagement und die Datenanalyse. Die wichtigsten Faktoren für die Toolauswahl sind der mögliche Grad der Automatisierung der Entwicklungsphasen sowie der stetige Input durch Machine Learning-basierte Analyseergebnisse. Softwarelösungen wie Microsoft Azure, Azure Databricks oder Power BI müssen nahtlos ineinandergreifen, um Entwicklung und Analyse zu einer erfolgsorientierten DataOps-Einheit zu verbinden.
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Dürsin Kurt
CEO Cloud Analytics
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