今日では、生成される大量のデータをいかに処理し活用するかがビジネスの成否を分けるといっても過言ではない。しかし、そうしたデータを取り扱うデータプロフェショナルは、新しいデータセットの作成と既存のデータセットの修正に対処しきれず、大量の残務を抱えているのが現状だ。そうしたなかで注目を集めるようになった概念に「DataOps」がある。アジャイルソフトウェア開発を促進するために作られたDevOpsの原則をデータモデリングやデータデザインに取り入れることで、データエンジニアリングのサイクルを自動化していこうという取り組みだ。
本資料では、データの統合やサイロの解消、ガバナンスと俊敏性のバランス、データパイプラインの作成と監視などに触れながら企業がDataOpsを推進するための基本と具体的な実践方法を解説する。
ホワイトペーパー