DataOps ir duomenų valdymo ateitis

Pagaminta kartu su Hitachi Vantara

DataOps ir duomenų valdymo ateitis

• Atsisiųskite visą ataskaitą

Įmonės šiandien susiduria su didžiuliu skaitmeniniu iššūkiu – jos stengiasi rasti būdų, kaip iš duomenų išgauti vertę. Tai yra, jie nori pasiekti konkrečių verslo rezultatų, o turimų duomenų kiekis ir įvairovė sparčiai didėja.

Ir neapsigaukite: ieškoti tų duomenų aukso dėmių banguojančioje informacijos jūroje nėra lengvas žygdarbis. Reikia sutelkti dėmesį ir pastangas duomenų mokslininkai, kad galėtų atlikti duomenų gavybą, kūrėjų komandos, kad sukurtų analitikos programas, kurios palaikytų išmanesnius sprendimus ir kurtų naujoves, duomenų valdytojai, kad išlaikytų duomenų kokybę ir saugumą, ir IT žmonės, kad užtikrintų pasiekiamumą ir našumą. Skirtingos komandos ir skirtingi duomenų tikslai reiškia, kad analizės programos dažnai užtrunka per ilgai, kad jos būtų sukurtos ir pasiektų vartotojus, kuriems jų reikia. Arba jie gali nedaryti to, kam jie skirti, ty padėti plėsti verslą.

Kad analizė būtų efektyvesnė, organizacijos tradicinį duomenų valdymą pakeičia nauja praktika, orientuota į bendradarbiavimą ir automatizavimą. Tai vadinama duomenų operacijomis arba DataOps, pažangių duomenų valdymo ir analizės teikimo praktikų santaka, apimančia visą duomenų gyvavimo ciklą, nuo duomenų gavimo ir paruošimo iki analizės ir ataskaitų teikimo. Kaip ir „DevOps“, kurios tikslas – paspartinti programinės įrangos kūrimą, „DataOps“ apima judrius ir nuolatinio pristatymo kūrimo metodus, palaikomus IT išteklių pagal poreikį. DataOps žada padėti organizacijoms optimizuoti duomenų valdymą; skatinti iniciatyvas, apimančias daug duomenų reikalaujančias technologijas, pvz., dirbtinį intelektą, mašininį mokymąsi ir gilųjį mokymąsi; ir nuosekliai siekti norimų verslo rezultatų.

Atsisiųskite visą ataskaitą.

paslėpti