DataOps jako przyszłość efektywnego zarządzania danymi

Żyjemy w czasach, gdzie:

• gospodarka on-demand i potrzeba zwinności rynkowej rosną w siłę,

• gromadzenie ogromnych ilości danych z rożnych źródeł staje się normą,

• rośnie złożoność ekosystemów danych,

• inwestycje w AI oraz potrzeba dostępu do wysokiej jakości danych są na porządku dziennym,

• znaczenie jakości danych nigdy nie było tak duże!

W obliczu tych wyzwań wiele organizacji boryka się z podobnymi problemami w obszarze zarządzania danymi. Są to m.in. przełamywanie silosów i zmiana kultury organizacyjnej w zakresie pracy z danymi, brak uniwersalnych standardów w zarządzaniu danymi oraz (jeszcze) dość wysokie inwestycje w narzędzia i procesy. Te problemy nie są jednak wyjątkowe – każda organizacja musi je przezwyciężyć, aby lepiej analizować dane i podejmować trafniejsze decyzje biznesowe. A organizacje, które szybciej odrobią lekcje oczywiście zdobędą przewagę na swoimi konkurentami.

Jak to zrobić? Odpowiedzią na te wyzwania jest DataOps. Jest to metodologia zarządzania danymi, która łączy zasady Agile, DevOps i Lean Manufacturing, aby m.in. usprawnić procesy przetwarzania danych, zwiększyć ich jakość, przyspieszyć dostarczanie analiz i poprawić współpracę między zespołami analitycznymi, IT i biznesem.

A obowiązkową lekturą w tym obszarze jest "The DataOps Cookbook". Jest to dokument który kompleksowo opisuje podejście DataOps oraz DataOps Manifest, który w mojej ocenie niebawem stanie się z jednym z kluczowych podejść w IT. W końcu dane to nowe złoto... 😉 

A Ty, jak zarządzasz danymi w swojej organizacji? Czy rozważasz wdrożenie podejścia DataOps, aby usprawnić procesy analizy danych? Podziel się swoimi doświadczeniami i przemyśleniami w komentarzu!