DataOps es una práctica colaborativa para mejorar el análisis y la gestión de datos. Mejora la velocidad, la calidad y la agilidad del análisis de datos. Se desarrolla constantemente como un enfoque independiente de las canalizaciones y la arquitectura de datos. Similar a filosofía Aquí también se rompen los silos, facilitando la colaboración entre científicos de datos, empresarios y desarrolladores de software para que los datos de la organización se utilicen de la forma más eficaz para lograr los resultados empresariales deseados.
La información obtenida con la ayuda de DevOps se utiliza para optimizar los datos
mediante sistemas automatizados que se adaptan a la era de la IA y maximizan los grandes volúmenes de datos. El software es compatible con una amplia gama de herramientas de código abierto, desde el momento en que se crean los datos hasta el momento en que quedan obsoletos, con un enfoque centrado en el uso de grandes volúmenes de datos para añadir valor a las empresas. Este enfoque incorpora múltiples tecnologías y prácticas de datos en un único entorno integrado. A lo largo del ciclo de vida de los datos se utilizan referencias de progreso y una parte significativa del proceso se automatiza mediante plataformas de inteligencia empresarial y diseños para el crecimiento y la escalabilidad.
DataOps mejora la comunicación de los flujos de datos entre el personal de la empresa, los analistas de datos y otras partes interesadas para añadir valor más rápidamente, al tiempo que mejora la usabilidad de los datos en un entorno dinámico. El software incluye herramientas de arquitectura de microservicios, herramientas de curación de datos y software de código abierto como MapReduce, que puede utilizarse para combinar datos estructurados y no estructurados. DataOps construye simultáneamente nuevo código y supervisa los conductos de análisis de datos a través de SPC para responder rápidamente a las anomalías y aumentar la eficiencia del procesamiento de datos.
