DevOpsのバリエーションの一つに「DataOps」がある。DataOpsは、新しいデータモデルの提供とデータのテストを素早く実行する方法だ。DataOpsにより、データ主導の戦略を構築する速度が向上する。
DataOpsはDevOpsと似た方法で使われ、データモデルの構築、テスト、導入の速度を向上させる。その結果、組織は収集した顧客データから価値を引き出す時間を短縮できる。
ビッグデータツールベンダーのTalendで技術製品マネジャーを務めるティボー・グルデル氏は次のように話す。「DataOpsは機械学習の登場をきっかけとする新しいアプローチだ。データの複雑さが増し、データのガバナンスや所有権に対するニーズの高まりが、DataOps誕生の大きなきっかけになっている。組織は、どのデータに誰がアクセスでき、そのデータを誰が所有しているかを把握する必要がある」
DataOpsが効果を発揮するのが、中央のデータハブ、リポジトリ、管理ゾーンの作成とキュレーションだ。これらはアプリケーションデータとデータモデルの収集、照合後に分散するよう設計される。DataOpsの考え方の基盤となるのは、データ分析の大半は、メタデータレベルの分析を組織のITスタック全体に広く伝搬できるという考え方だ。これにより、より洗練された分析層を生み出すことが可能になる。
データ統合ツールベンダーのTamrでデータベース部門のリーダーを務めるアンディ・パルマー氏は次のように語る。「DataOpsでは、データエンジニアリング、データ統合、データ品質、データセキュリティ／プライバシーそれぞれが本質的に結び付いていることを認める。分析速度が上がるデータを素早く提供できるようにして、今までは不可能だった分析を可能にするのがDataOpsだ」
DataOpsは製品ではない。どちらかといえば方法論で、一つのアプローチだ。そのためDataOpsには理論家もいれば、反対論者も盲信者もいる。DataOpsはバージョン管理を使って継続的にテストを実施するために、データとデータモデルを提供できるようにするものだという意見もある。
DataOpsの重要な要件は、人間がデータを操作しやすくすることにある。構成自動化ツールベンダーのPuppetでエコシステムエンジニアリング担当バイスプレジデントを務めるナイジェル・ケルステン氏は次のように話す。
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