Bestes DataOps-Plattformen

DataOps-Plattformen fungieren als Kommandozentralen für DataOps. Diese Lösungen orchestrieren Menschen, Prozesse und Technologie, um ihren Nutzern eine vertrauenswürdige Datenpipeline bereitzustellen. DataOps-Plattformen fügen verschiedene Arten von Datenmanagement-Software in einer einzelnen, integrierten Umgebung zusammen. Daten fließen auf einfache Weise aus verschiedenen Datenquellen. Diese Plattformen werden genutzt, um jedes analytische Werkzeug zu nutzen – von der Datenerfassung bis zur Datenberichterstattung über eine einzige integrierte Plattform. Die Plattform vereint alle Entwicklungs- und Betriebsprozesse in Daten-Workflows. DataOps-Plattformen bieten die Flexibilität, eine Vielzahl bestehender und neuer Werkzeuge zu unterstützen, sobald sie hinzugefügt werden. Organisationen nutzen die Plattform, um den gesamten Workflow und die damit verbundenen Prozesse zu steuern und sicherzustellen, dass datengetriebene Entscheidungen getroffen werden. Zykluszeiten werden erheblich verkürzt und Benutzer erhalten einen einzigen Zugangspunkt zur Verwaltung der Daten. Unternehmen können DataOps-Plattformen nutzen, um bedarfsgerechte Einblicke für erfolgreiche Geschäftsentscheidungen zu gewinnen.

DataOps-Plattformen werden hauptsächlich von Analyse- und Datenteams innerhalb einer Organisation genutzt; sie sind funktionsübergreifend und können in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und anderen eingesetzt werden. IT-Betriebsteams können die Speicherinfrastruktur reduzieren und die Produktivität der Mitarbeiter mithilfe einer DataOps-Plattform steigern. Entwicklungs- und Testteams können Entwicklungszyklen, App-Entwicklungszeiten verkürzen und Fehler erheblich reduzieren, indem sie diese konsolidierte Plattform nutzen.

Um in die DataOps-Kategorie aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

Die Zusammenarbeit zwischen Datenanbietern und Datenkonsumenten ermöglichen, um die Datenflüssigkeit sicherzustellen Verschiedene Datenmanagementpraktiken innerhalb einer einzigen Plattform kombinieren und als End-to-End-Lösung fungieren End-to-End-Daten-Workflows über den gesamten Datenintegrationslebenszyklus vollständig automatisieren Ein Dashboard und Visualisierungstools bereitstellen, um die Datenanalyse und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Interessengruppen zu unterstützen Die Bereitstellung in jeder Cloud-Umgebung unterstützen