Définition - Que signifie DataOps?
L'approche DataOps vise à appliquer les principes du développement logiciel agile et du DevOps (combinant développement et opérations) à l'analyse de données, pour briser les silos et promouvoir une gestion efficace et rationalisée des données sur de nombreux segments. DataOps est servi par des outils, des technologies et des techniques qui combinent plusieurs étapes d'un processus par étapes pour améliorer et améliorer la gestion des données pour une utilisation en entreprise.
Definir Tech explique DataOps
De nombreux types de frameworks peuvent faciliter une approche DataOps. L'utilisation d'Apache Oozie pour gérer des projets Apache Hadoop pourrait s'appeler DataOps, de même que l'utilisation de processus ETL dans un flux de données rationalisé. En général, DataOps remplace une stratégie d'analyse «en cascade» ou séquentielle par une stratégie qui implique une «prise en main» entre les équipes et les services: par exemple, un accord universel sur la sémantique des données et des métadonnées est une étape sur la voie des DataOps appliqués. Cette idée n'a vraiment été mise en œuvre qu'en 2015 et plus tard, et certains experts considèrent 2017 comme une mise en avant davantage des DataOps pour l'informatique d'entreprise et l'analyse de données.