| http://dbpedia.org/ontology/abstract
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Le DataOps est une méthodologie automatisé … Le DataOps est une méthodologie automatisée et orientée processus, utilisée par les équipes d'analyse et de données, pour améliorer la qualité et réduire le temps de cycle de l'analyse des données . Alors que le DataOps a commencé comme un ensemble de bonnes pratiques, c'est maintenant devenu une approche nouvelle et indépendante de l'analyse des données. Le DataOps s'applique à l'ensemble du cycle de vie des données , du pré-traitement des données au reporting, et intègre le lien entre l'équipe d'analyse des données et les opérations informatiques (ops). Le DataOps intègre la méthodologie agile pour raccourcir le temps de cycle de développement en fonction des objectifs de l'entreprise. Le DevOps se concentre sur la livraison continue en tirant parti des ressources informatiques à la demande et en automatisant les tests et le déploiement de logiciels. Cette fusion du développement de logiciels et des opérations informatiques a amélioré la vitesse, la qualité et la prédictibilité. Empruntant des méthodes au DevOps, le DataOps cherche à apporter ces mêmes améliorations à l'analyse de données. Le DataOps n'est pas lié à une technologie, une architecture, un outil, un langage ou un framework particulier. Les outils qui prennent en charge le DataOps favorisent la collaboration, l'orchestration, la qualité, la sécurité, l'accès et la facilité d'utilisation.ité, l'accès et la facilité d'utilisation.
, DataOps is a set of practices, processes a … DataOps is a set of practices, processes and technologies that combines an integrated and process-oriented perspective on data with automation and methods from agile software engineering to improve quality, speed, and collaboration and promote a culture of continuous improvement in the area of data analytics. While DataOps began as a set of best practices, it has now matured to become a new and independent approach to data analytics. DataOps applies to the entire data lifecycle from data preparation to reporting, and recognizes the interconnected nature of the data analytics team and information technology operations. DataOps incorporates the Agile methodology to shorten the cycle time of analytics development in alignment with business goals. DevOps focuses on continuous delivery by leveraging on-demand IT resources and by automating test and deployment of software. This merging of software development and IT operations has improved velocity, quality, predictability and scale of software engineering and deployment. Borrowing methods from DevOps, DataOps seeks to bring these same improvements to data analytics. DataOps utilizes statistical process control (SPC) to monitor and control the data analytics pipeline. With SPC in place, the data flowing through an operational system is constantly monitored and verified to be working. If an anomaly occurs, the data analytics team can be notified through an automated alert. DataOps is not tied to a particular technology, architecture, tool, language or framework. Tools that support DataOps promote collaboration, orchestration, quality, security, access and ease of use.quality, security, access and ease of use.
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Le DataOps est une méthodologie automatisé … Le DataOps est une méthodologie automatisée et orientée processus, utilisée par les équipes d'analyse et de données, pour améliorer la qualité et réduire le temps de cycle de l'analyse des données . Alors que le DataOps a commencé comme un ensemble de bonnes pratiques, c'est maintenant devenu une approche nouvelle et indépendante de l'analyse des données. Le DataOps s'applique à l'ensemble du cycle de vie des données , du pré-traitement des données au reporting, et intègre le lien entre l'équipe d'analyse des données et les opérations informatiques (ops).ées et les opérations informatiques (ops).
, DataOps is a set of practices, processes a … DataOps is a set of practices, processes and technologies that combines an integrated and process-oriented perspective on data with automation and methods from agile software engineering to improve quality, speed, and collaboration and promote a culture of continuous improvement in the area of data analytics. While DataOps began as a set of best practices, it has now matured to become a new and independent approach to data analytics. DataOps applies to the entire data lifecycle from data preparation to reporting, and recognizes the interconnected nature of the data analytics team and information technology operations.eam and information technology operations.
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