{"id":168425,"date":"2026-01-28T12:33:44","date_gmt":"2026-01-28T11:33:44","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=168425"},"modified":"2026-08-03T12:05:26","modified_gmt":"2026-08-03T10:05:26","slug":"dataops","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/dataops","title":{"rendered":"DataOps: Erkl\u00e4rung, Vorteile, Fortbildung"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>DataOps ist eine Methodik, die Data Science und DevOps f\u00fcr die Datenanalyse kombiniert. Erfahrehier  alles Wichtige \u00fcber DataOps!<\/strong><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center wp-container-core-buttons-is-layout-5ee10de4\" style=\"margin-top:32px;margin-bottom:32px\"><div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung\/data-ki\/dataops-engineer\">Einen DataOps-Kurs beginnen<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n<p>An 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.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"was-genau-ist-dataops\">Was genau ist DataOps?<\/h2>\n\n\n\n<p>In den letzten Jahren <strong>haben zwei Innovationen die Welt der Unternehmen auf den Kopf gestellt<\/strong>. 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.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>DataOps ist jedoch eine Methodik, die <\/strong>diese beiden Disruptionen <strong>miteinander verbindet.<\/strong> Es ist eine agile, prozessorientierte Methode f\u00fcr die Datenanalyse.<\/p>\n\n\n\n<p>In Zusammenarbeit mit Data Scientists <strong>schaffen DevOps-Teams Werkzeuge und Prozesse, die es <\/strong>dem Unternehmen erm\u00f6glichen, die Daten voll auszusch\u00f6pfen.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\" style=\"margin-top:32px;margin-bottom:32px\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\" style=\"position:relative;width:100%;padding-top:56.25%;overflow:hidden\"><iframe loading=\"lazy\" title=\"YouTube video h_exzfWtsu0\" width=\"560\" height=\"315\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/h_exzfWtsu0?rel=0\" style=\"position:absolute;inset:0;width:100%;height:100%;border:0\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"wozu-dient-dataops\">Wozu dient DataOps?<\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Anwendungen, die auf Datenanalyse basieren, <\/strong>bieten viele M\u00f6glichkeiten, sind aber manchmal schwierig zu erstellen und einzurichten. Die Daten selbst k\u00f6nnen kompliziert zu verwalten sein.<\/p>\n\n\n\n<p>Das <strong>Ziel von DataOps ist es, das Design, die <\/strong>Entwicklung und die Wartung dieser Anwendungen zu <strong>vereinfachen.<\/strong> Ziel ist es, die Art und Weise zu verbessern, wie Daten verwaltet und Produkte erstellt werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Diese Verbesserungen werden mit den Zielen des Unternehmens abgestimmt. So <strong>erm\u00f6glicht DataOps einer Organisation, Data-Driven zu werden<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"dataops-vs-devops-wo-liegt-der-unterschied\">DataOps vs. DevOps: Wo liegt der Unterschied?<\/h3>\n\n\n\n<p>Die <strong>Begriffe &#8222;DataOps&#8220; und &#8222;DevOps&#8220; k\u00f6nnen einsch\u00fcchternd wirken<\/strong>, aber diese Konzepte sind eigentlich recht einfach. Um den Unterschied zwischen den beiden zu verstehen, musst du erst einmal wissen, worum es geht.<\/p>\n\n\n\n<p>DevOps ist eine Methode zur Softwareentwicklung. Sie bringt <strong>die kontinuierliche Lieferung (Continuous Delivery) <\/strong>in den Entwicklungslebenszyklus. Dazu werden Entwicklungs- und Betriebsteams zu einer Einheit zusammengefasst, die f\u00fcr ein Produkt oder eine Dienstleistung verantwortlich ist.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>DataOps baut auf dieser Methode auf, wenn es um Data Science geht<\/strong>. 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.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"die-prinzipien-von-dataops\">Die Prinzipien von DataOps<\/h3>\n\n\n\n<p>Wie DevOps basiert auch <strong>DataOps urspr\u00fcnglich auf agilen Methoden<\/strong>. Bei der Anwendung auf Data Science geht es darum, kontinuierlich Ergebnisse der Datenanalyse zu liefern, um die Kunden des Unternehmens zufrieden zu stellen.<\/p>\n\n\n\n<p>Die wichtigsten Prinzipien von DataOps sind <strong>in einem offiziellen Manifest zusammengefasst<\/strong>. Laut diesem Dokument bevorzugen DataOps-Teams Analysen aufgrund ihrer Leistung, die wiederum durch die daraus resultierenden &#8222;Einsichten&#8220; gemessen wird.<\/p>\n\n\n\n<p>Angesichts der sich st\u00e4ndig \u00e4ndernden Nachfrage umarmen <strong>DataOps-Teams den Wandel <\/strong>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.<\/p>\n\n\n\n<p>Au\u00dferdem <strong>orchestrieren DataOps-Teams die Daten<\/strong>, 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.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"was-sind-die-besten-anwendungsfalle\">Was sind die besten Anwendungsf\u00e4lle?<\/h3>\n\n\n\n<p>DataOps eignen <strong>sich besonders f\u00fcr bestimmte Situationen<\/strong>. W\u00e4hrend viele Unternehmen mittlerweile <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\"><strong><\/strong>das Machine Learning<\/a> in ihre Produkte und Dienstleistungen einflie\u00dfen lassen, erm\u00f6glicht DataOps die Unterst\u00fctzung aller Anforderungen dieser neuen Technologie.<\/p>\n\n\n\n<p>Dieser Ansatz ist jedoch f\u00fcr <strong>jeden datenorientierten Anwendungsfall <\/strong>n\u00fctzlich. Er macht es einfacher, die Vorteile der Datenanalyse zu nutzen. Ein weiterer optimaler Anwendungsfall sind Microservice-Architekturen.<\/p>\n\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"die-schwierigkeiten-und-herausforderungen-von-dataops\">Die Schwierigkeiten und Herausforderungen von DataOps<\/h2>\n\n\n\n<p>Um die Herausforderungen von DataOps zu meistern, ist es <strong>wichtig, die richtigen Praktiken anzuwenden<\/strong>. Die Datenverwaltungsstrategie muss sich weiterentwickeln, um skalierbar zu sein und auf Ereignisse in Echtzeit reagieren zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center wp-container-core-buttons-is-layout-5ee10de4\" style=\"margin-top:32px;margin-bottom:32px\"><div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung\/data-ki\/machine-learning-engineer\">Experte f\u00fcr DataOps<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n<p>Ein DataOps-Team muss <strong>alle Schl\u00fcsselrollen der Data Science <\/strong>wie <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/arbeit-als-data-analyst-gehalt-kompetenzen-und-weiterbildung\">den Data Analyst<\/a>, den Data Engineer, aber auch den Software Engineer, den Architekten oder den Produktmanager <strong>vereinen.<\/strong> Au\u00dferdem m\u00fcssen diese Teams so gemanagt werden, dass sie die Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen Entwicklern, operativen Teams und Data-Experten f\u00f6rdern.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein <strong>Data Scientist kann auch Teil eines DevOps-Teams sein<\/strong>. Er kann sich aber auch abgrenzen und parallel dazu auf eigene Faust arbeiten.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"wie-man-ein-dataops-team-grundet\">Wie man ein DataOps-Team gr\u00fcndet<\/h3>\n\n\n\n<p>Die Zusammenstellung eines DataOps-Teams beginnt mit der <strong>Identifizierung von Projekten, die <\/strong>datenintensive Entwicklungen erfordern. Dann ist es notwendig, das DevOps-Team um Datenexperten zu erweitern.<\/p>\n\n\n\n<p>Einige Teammitglieder k\u00f6nnen <strong>gleichzeitig mehrere Rollen <\/strong>einnehmen. Umgekehrt k\u00f6nnen bei gro\u00dfen Projekten mehrere Personen dieselbe Rolle einnehmen.<\/p>\n\n\n\n<p>Zu <strong>den wichtigsten Rollen von DataOps geh\u00f6ren <\/strong>Datenanalysten und -wissenschaftler, die f\u00fcr die Anwendung von Best Practices bei der Entwicklung und Verwaltung von Daten verantwortlich sind. <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-engineer-rolle-kompetenzen-gehalt\">Data Engineers<\/a> stellen das System f\u00fcr Business Intelligence und Datenanalyse zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n\n\n\n<p>Unabh\u00e4ngig von seiner Zusammensetzung <strong>muss ein DataOps-Team eine Reihe von <\/strong>entscheidenden <strong>Fachkenntnissen abdecken.<\/strong> Dazu geh\u00f6ren Datenbanken, Integration, Datenorchestrierung, Einsatz von Regeln, Datenschutz und Cybersicherheit.<\/p>\n\n\n\n<p>In jedem Fall m\u00fcssen DataOps-Teams <strong>ein gemeinsames Ziel haben: die &#8222;datengetriebenen&#8220; Bed\u00fcrfnisse <\/strong>der Abteilungen des Unternehmens zu <strong>erf\u00fcllen.<\/strong> Dieses gemeinsame Ziel erm\u00f6glicht es, sich zu organisieren, um ein bestimmtes Problem auf kollaborative Weise zu l\u00f6sen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"wie-kann-man-sich-in-dataops-ausbilden-lassen\">Wie kann man sich in DataOps ausbilden lassen?<\/h3>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\" style=\"margin-top:32px;margin-bottom:32px\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\" style=\"position:relative;width:100%;padding-top:56.25%;overflow:hidden\"><iframe loading=\"lazy\" title=\"YouTube video tOTe2-61PHU\" width=\"560\" height=\"315\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/tOTe2-61PHU?rel=0\" style=\"position:absolute;inset:0;width:100%;height:100%;border:0\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>Unternehmen versuchen, DataOps-Teams zu bilden. Daher ist es <strong>interessant, sich in einer der Rollen <\/strong>dieser Methodik ausbilden zu lassen.<\/p>\n\n\n\n<p>Du kannst dich f\u00fcr <strong>die Data Scientest-Ausbildung <\/strong>entscheiden. Unsere Kurse in Data Analyst, Data Scientist oder Data Engineer vermitteln dir alle F\u00e4higkeiten, die du brauchst, um in einem DataOps-Team zu arbeiten.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center wp-container-core-buttons-is-layout-5ee10de4\" style=\"margin-top:32px;margin-bottom:32px\"><div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung\/data-ki\/data-scientist\">Entdecken Sie die Liora-Schulungen<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n<p>Unsere <strong>berufsqualifizierenden Blended-Learning-Kurse <\/strong>k\u00f6nnen als Weiterbildung oder als BootCamp absolviert werden. Sie f\u00fchren zu einem von der Universit\u00e9 de la Sorbonne zertifizierten Abschluss.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Finanzierung ist \u00fcber <strong>das Pers\u00f6nliche Ausbildungskonto <\/strong>oder mit P\u00f4le Emploi \u00fcber AIF m\u00f6glich. Entdecke unsere Programme und w\u00e4hle den Kurs, der zu dir passt, um DataOps-Experte zu werden.<\/p>\n\n\n\n\n\n<p>Du wei\u00dft alles \u00fcber DataOps. Schau dir <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/devops-was-ist-das-definition-vorteile-weiterbildungen\">unser komplettes Dossier \u00fcber DevOps<\/a> und <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-science-definition-problematik-und-anwendungsfalle\">unsere Einf\u00fchrung in Data Science<\/a> an.<\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>DataOps ist eine Methodik, die Data Science und DevOps f\u00fcr die Datenanalyse kombiniert. 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