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。
本記事は、プレミアムコンテンツ「Computer Weekly日本語版 6月5日号」（PDF）掲載記事の抄訳版です。本記事の全文は、同プレミアムコンテンツで読むことができます。
なお、同コンテンツのEPUB版およびKindle（MOBI）版も提供しています。
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。
本記事は抄訳版です。全文は、以下でダウンロード（無料）できます。
■Computer Weekly日本語版 最近のバックナンバー
Computer Weekly日本語版 5月22日号 5Gの最初の5年に起こること
Computer Weekly日本語版 5月8日号 セキュリティ演習でレベルアップ
Computer Weekly日本語版 4月17日号 今すぐできるクラウドコストダイエット
「市ケ谷」「千駄ケ谷」「阿佐ケ谷」 謎のポスターの認知率は約6割――LINE調査
2019年6月にJR中央線の幾つかの駅で掲示された不思議なポスターの認知率を調査した結果。
SAPが80億ドルで買収したQualtrics、メルカリも活用するXM（Experience Management）とは
2019年1月、SAPはアンケート調査ツールを提供するQualtricsを80億ドルで買収した。「SAP ...
シャノンが日本郵政グループのJPメディアダイレクトと連携、DM×MA施策を共同提供
DMの自動印刷・発送機能とMAサービスの連携および共同マーケティング活動を開始。
ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。
