DataOps og fremtiden for dataadministrasjon

Produsert i samarbeid med Hitachi Vantara

DataOps og fremtiden for dataadministrasjon

• Last ned hele rapporten

Bedrifter i dag står overfor en enorm digital utfordring – de streber etter å finne måter å hente ut verdi fra data. Det vil si at de ønsker å oppnå spesifikke forretningsresultater mens volumet og variasjonen av tilgjengelige data øker raskt.

Og ikke la deg lure: Å lete etter disse flekkene av datagull i et bølgende hav av informasjon er ingen enkel prestasjon. Det krever fokus og innsats fra dataforskere for å gjøre gruvedriften, utviklingsteam for å lage analyseapplikasjoner som støtter smartere beslutningstaking og drivstoff til innovasjon, dataforvaltere for å opprettholde datakvalitet og sikkerhet, og IT-folk for å sikre tilgjengelighet og ytelse. Ulike team og ulike mål for data betyr at analyseapplikasjoner ofte tar for lang tid å utvikle og nå brukerne som trenger dem. Eller de gjør kanskje ikke det de er ment for, som er å bidra til å vokse virksomheten.

For å gjøre analyse mer effektiv, erstatter organisasjoner tradisjonell dataadministrasjon med et voksende sett med praksiser fokusert på samarbeid og automatisering. Det kalles dataoperasjoner, eller DataOps, et sammenløp av avansert datastyring og analyseleveringspraksis som omfatter hele datalivssyklusen, fra datainnhenting og forberedelse til analyse og rapportering. I likhet med DevOps, som tar sikte på å øke hastigheten på programvareutvikling, inkluderer DataOps smidige og kontinuerlige leveringsutviklingsmetoder støttet av on-demand IT-ressurser. DataOps lover å hjelpe organisasjoner med å optimalisere databehandlingen deres; drive initiativer som involverer dataintensive teknologier som kunstig intelligens, maskinlæring og dyp læring; og konsekvent produsere ønskede forretningsresultater.

Last ned hele rapporten.

gjemme seg