{"id":168425,"date":"2026-01-28T12:33:44","date_gmt":"2026-01-28T11:33:44","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=168425"},"modified":"2026-02-06T04:42:30","modified_gmt":"2026-02-06T03:42:30","slug":"dataops","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/dataops","title":{"rendered":"DataOps: Erkl\u00e4rung, Vorteile, Fortbildung"},"content":{"rendered":"

DataOps ist eine Methodik, die Data Science und DevOps f\u00fcr die Datenanalyse kombiniert. Erfahrehier alles Wichtige \u00fcber DataOps!<\/strong><\/p>\nAn der Schnittstelle zwischen DevOps und Data Science ist DataOps (Data Operations) eine aufstrebende Disziplin, die in den Unternehmen an Boden gewinnt. Sie besteht darin, Data-Ops-Teams mit den Rollen des Data Engineers und Data Scientists zu kombinieren.\n

Was genau ist DataOps?<\/h2>\nIn den letzten Jahren haben zwei Innovationen die Welt der Unternehmen auf den Kopf gestellt<\/b>. Die DevOps-Methode ver\u00e4ndert das Leben von IT- und Entwicklerteams, w\u00e4hrend die Data Science es nun erm\u00f6glicht, auf der Grundlage von Daten die besten Entscheidungen zu treffen.\n\nDataOps ist jedoch eine Methodik, die <\/b>diese beiden Disruptionen miteinander verbindet.<\/b> Es ist eine agile, prozessorientierte Methode f\u00fcr die Datenanalyse.\n\nIn Zusammenarbeit mit Data Scientists schaffen DevOps-Teams Werkzeuge und Prozesse, die es <\/b>dem Unternehmen erm\u00f6glichen, die Daten voll auszusch\u00f6pfen.\n\nhttps:\/\/youtu.be\/h_exzfWtsu0\n

Wozu dient DataOps?<\/h2>\nAnwendungen, die auf Datenanalyse basieren, <\/b>bieten viele M\u00f6glichkeiten, sind aber manchmal schwierig zu erstellen und einzurichten. Die Daten selbst k\u00f6nnen kompliziert zu verwalten sein.\n\nDas Ziel von DataOps ist es, das Design, die <\/b>Entwicklung und die Wartung dieser Anwendungen zu vereinfachen.<\/b> Ziel ist es, die Art und Weise zu verbessern, wie Daten verwaltet und Produkte erstellt werden.\n\nDiese Verbesserungen werden mit den Zielen des Unternehmens abgestimmt. So erm\u00f6glicht DataOps einer Organisation, Data-Driven zu werden<\/b>.\n\n\n
Einen DataOps-Kurs beginnen<\/a><\/div><\/div>\n\n

DataOps vs. DevOps: Wo liegt der Unterschied?<\/h2>\nDie Begriffe „DataOps“ und „DevOps“ k\u00f6nnen einsch\u00fcchternd wirken<\/b>, aber diese Konzepte sind eigentlich recht einfach. Um den Unterschied zwischen den beiden zu verstehen, musst du erst einmal wissen, worum es geht.\n\nDevOps ist eine Methode zur Softwareentwicklung. Sie bringt die kontinuierliche Lieferung (Continuous Delivery) <\/b>in den Entwicklungslebenszyklus. Dazu werden Entwicklungs- und Betriebsteams zu einer Einheit zusammengefasst, die f\u00fcr ein Produkt oder eine Dienstleistung verantwortlich ist.\n\nDataOps baut auf dieser Methode auf, wenn es um Data Science geht<\/b>. Spezialisten wie Data Scientists, Analysten und andere Dateningenieure schlie\u00dfen sich mit DevOps-Teams zusammen, um die Nutzung von Daten in der gesamten Organisation zu verbessern.\n

Die Prinzipien von DataOps<\/h2>\nWie DevOps basiert auch DataOps urspr\u00fcnglich auf agilen Methoden<\/b>. Bei der Anwendung auf Data Science geht es darum, kontinuierlich Ergebnisse der Datenanalyse zu liefern, um die Kunden des Unternehmens zufrieden zu stellen.\n\nDie wichtigsten Prinzipien von DataOps sind in einem offiziellen Manifest zusammengefasst<\/b>. Laut diesem Dokument bevorzugen DataOps-Teams Analysen aufgrund ihrer Leistung, die wiederum durch die daraus resultierenden „Einsichten“ gemessen wird.\n\nAngesichts der sich st\u00e4ndig \u00e4ndernden Nachfrage umarmen DataOps-Teams den Wandel <\/b>und versuchen st\u00e4ndig, die Erwartungen der Kunden zu verstehen. Diese Teams organisieren sich um spezifische Ziele herum und versuchen, zuverl\u00e4ssige und skalierbare Prozesse zu implementieren.\n\nAu\u00dferdem orchestrieren DataOps-Teams die Daten<\/b>, Werkzeuge, Codes und Umgebungen von Anfang bis Ende. Ihr Ziel ist es, reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen. Sie sehen die Pipelines der Datenanalyse wie die Produktionslinien einer Fabrik.\n

Was sind die besten Anwendungsf\u00e4lle?<\/h2>\nDataOps eignen sich besonders f\u00fcr bestimmte Situationen<\/b>. W\u00e4hrend viele Unternehmen mittlerweile <\/b>das Machine Learning<\/a> in ihre Produkte und Dienstleistungen einflie\u00dfen lassen, erm\u00f6glicht DataOps die Unterst\u00fctzung aller Anforderungen dieser neuen Technologie.\n\nDieser Ansatz ist jedoch f\u00fcr jeden datenorientierten Anwendungsfall <\/b>n\u00fctzlich. Er macht es einfacher, die Vorteile der Datenanalyse zu nutzen. Ein weiterer optimaler Anwendungsfall sind Microservice-Architekturen.\n\n\n
Experte f\u00fcr DataOps<\/a><\/div><\/div>\n\n

Die Schwierigkeiten und Herausforderungen von DataOps<\/h2>\nUm die Herausforderungen von DataOps zu meistern, ist es wichtig, die richtigen Praktiken anzuwenden<\/b>. Die Datenverwaltungsstrategie muss sich weiterentwickeln, um skalierbar zu sein und auf Ereignisse in Echtzeit reagieren zu k\u00f6nnen.\n\nEin DataOps-Team muss alle Schl\u00fcsselrollen der Data Science <\/b>wie den Data Analyst<\/a>, den Data Engineer, aber auch den Software Engineer, den Architekten oder den Produktmanager vereinen.<\/b> Au\u00dferdem m\u00fcssen diese Teams so gemanagt werden, dass sie die Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen Entwicklern, operativen Teams und Data-Experten f\u00f6rdern.\n\nEin Data Scientist kann auch Teil eines DevOps-Teams sein<\/b>. Er kann sich aber auch abgrenzen und parallel dazu auf eigene Faust arbeiten.\n

Wie man ein DataOps-Team gr\u00fcndet<\/h2>\nDie Zusammenstellung eines DataOps-Teams beginnt mit der Identifizierung von Projekten, die <\/b>datenintensive Entwicklungen erfordern. Dann ist es notwendig, das DevOps-Team um Datenexperten zu erweitern.\n\nEinige Teammitglieder k\u00f6nnen gleichzeitig mehrere Rollen <\/b>einnehmen. Umgekehrt k\u00f6nnen bei gro\u00dfen Projekten mehrere Personen dieselbe Rolle einnehmen.\n\nZu den wichtigsten Rollen von DataOps geh\u00f6ren <\/b>Datenanalysten und -wissenschaftler, die f\u00fcr die Anwendung von Best Practices bei der Entwicklung und Verwaltung von Daten verantwortlich sind. Data Engineers<\/a> stellen das System f\u00fcr Business Intelligence und Datenanalyse zur Verf\u00fcgung.\n\nUnabh\u00e4ngig von seiner Zusammensetzung muss ein DataOps-Team eine Reihe von <\/b>entscheidenden Fachkenntnissen abdecken.<\/b> Dazu geh\u00f6ren Datenbanken, Integration, Datenorchestrierung, Einsatz von Regeln, Datenschutz und Cybersicherheit.\n\nIn jedem Fall m\u00fcssen DataOps-Teams ein gemeinsames Ziel haben: die „datengetriebenen“ Bed\u00fcrfnisse <\/b>der Abteilungen des Unternehmens zu erf\u00fcllen.<\/b> Dieses gemeinsame Ziel erm\u00f6glicht es, sich zu organisieren, um ein bestimmtes Problem auf kollaborative Weise zu l\u00f6sen.\n

Wie kann man sich in DataOps ausbilden lassen?<\/h2>\n