Datenoperationen:
Vertrauen in Daten verbessern

Führen Sie eine stabile und zuverlässige Datenlandschaft ein

DataOps, oder Datenoperationen, ist eine agile, prozessorientierte Methodik, die darauf abzielt, die Geschwindigkeit, Qualität und Zuverlässigkeit von Datenengineering und Datenanalyse zu verbessern. Es kombiniert Praktiken aus DevOps, agilem Entwickeln und Lean Manufacturing, um einen integrierten und kollaborativen Ansatz für das Management von Datenarbeitsabläufen und -infrastruktur zu schaffen.

Die entscheidenden Aspekte von großartigen Data Ops

DataOps hat zum Ziel, hochwertige Daten- und Analyselösungen schnell und effizient bereitzustellen, um bessere Entscheidungen und Geschäftsergebnisse zu unterstützen. Die zentralen Aspekte von Data Ops sind:

Automatisierung: Automatisierung von Datenpipelines, um eine konsistente und fehlerfreie Datenverarbeitung und -integration zu gewährleisten.
Zusammenarbeit: Förderung der Zusammenarbeit zwischen Data Engineers, Data Scientists und anderen Beteiligten zur Optimierung von Arbeitsabläufen und Verbesserung der Kommunikation.
Kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD): Implementierung von CI/CD-Praktiken, um sicherzustellen, dass Änderungen an Daten- und Analysemodellen schnell und zuverlässig getestet und bereitgestellt werden.
Überwachung und Qualitätskontrolle: Kontinuierliche Überwachung der Datenqualität und der Systemleistung, um Probleme schnell zu identifizieren und zu beheben.
Skalierbarkeit: Gestaltung von Datenarbeitsabläufen und Infrastruktur, um effizient mit zunehmenden Datenmengen und -komplexitäten zu skalieren.
Versionskontrolle: Verwendung von Versionskontrollsystemen zur Verwaltung von Änderungen in Datenschemas, Transformationslogik und Analysemodellen.
Feedbackschleifen: Einbeziehung von Feedbackschleifen, um aus Betriebsmetriken und Nutzerfeedback zu lernen und kontinuierliche Verbesserungen zu ermöglichen.

Wie Dataminded Data Ops installiert

Wir helfen Ihnen, Technologien einzuführen, um Ihre Data Ops-Bedürfnisse zu unterstützen, aber wichtiger ist, dass wir Prozesse rund um Data Ops entwerfen und implementieren. Wir führen immer Versionskontrolle ein, sogar für Notizen. Wenn wir die Experimentierphase verlassen, sind die ersten Schritte, die wir unternehmen werden, das Einrichten von CI/CD und die Implementierung eines Testframeworks. Wir werden Ihre Ingenieure nicht nur anleiten, diese Best Practices einzuhalten, sondern auch wirklich davon zu profitieren.

Beim erstmaligen Erreichen der Produktion gewinnt Überwachung und Qualitätssicherung an Bedeutung. Wir werden Ihnen helfen, Ihre Dateninitiativen zu reifen, indem wir Vorlagen zur Datenqualität anbieten und eine relevante Überwachung Ihrer Datenplattform und Datenpipelines einrichten. Denken Sie an großangelegte Anwendungsfälle? Keine Sorge, mit unserem umfangreichen Wissen über dynamisches Skalieren werden wir Ihre Bedürfnisse abdecken.

Von Beginn an werden wir Prozesse einführen, um kontinuierlich Feedback zu erfassen. Dies ist zentral für unsere Datenprodukt-Mentalität: Wir glauben wirklich, dass es von größter Wichtigkeit ist, die Bedürfnisse unserer Verbraucher zu verstehen. Wenn wir auf mehrere Anwendungsfälle skalieren, riskieren wir, ein Engpass zu werden. Das ist nicht etwas, das wir sein wollen. Daher konzentrieren wir uns auf die Zusammenarbeit mit mehreren Profilen: Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern, Endverbrauchern. Wir befähigen alle, selbstständig zu werden.