目次:
定義-DataOpsの意味？
DataOpsアプローチは、アジャイルソフトウェア開発とDevOps（開発と運用の組み合わせ）の原則をデータ分析に適用し、サイロを解消し、多くのセグメントで効率的かつ合理化されたデータ処理を促進しようとします。 DataOpsは、段階的なプロセスの複数の段階を組み合わせて、企業が使用するデータの管理を改善および強化するツール、テクノロジー、および技術によって提供されます。
TechopediaはDataOpsを説明します
多くの異なるタイプのフレームワークがDataOpsアプローチを促進できます。 Apache Oozieを使用してApache Hadoopプロジェクトを処理することはDataOpsと呼ばれる可能性があるため、合理化されたデータフローでETLプロセスを使用することもできます。 一般に、DataOpsは、分析の「ウォーターフォール」またはシーケンシャル戦略を、チームおよび部門全体の「手持ち」を含むものに置き換えます。たとえば、データとメタデータのセマンティクスに関する普遍的な合意は、適用されるDataOpsへの道の一歩です。 このアイデアは実際に2015年以降にのみ実装され、一部の専門家は2017年を、エンタープライズITおよびデータ分析のためのDataOpsにより重点を置いていると見ています。
