DataOpsとは？
データ活用を最適化する「DataOps」について解説いたします。
DataOps（データオプス）とは？
DevOps（開発〈Development〉と運用〈Operation〉）のData版
データフローの確立と、組織全体で「日次など定期的」かつ「継続的」なデータ利活用を「協調」して進め、組織におけるデータ利活用のプロセス最適化。
データの民主化を行い、
データ基盤を管理・構築するエンジニアと
業務を行う非エンジニアである
営業・マーケティング・
コーポレート部門などの関係者が、
同じようにデータの流れを
見ることができ、
同じ共通認識で
プロセスの改善を実施していくこと。
データを活用する・データを業務に活かす難しさ
データを活用する・データを業務に活かすためには業務の改善が不可欠です。
しかし当初の設計、仮説で実装・運用を行っても成果に結びつかない可能性があります。
また常にビジネスの状況や目的も変化していくため、明確な正解もありません。
小さく・低コストで
改善を繰り返すことで
精度が上がる
Dataを機会として
Opsを可視化する
データを活用するためには
1つ1つの業務を紐解くことになる
Opsを通して
Dataを引き出す
1つ1つの業務を改善しようとしたら
データが必要になる
DataOpsを実現するためには？
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DEMOCRITIZEデータの民主化を進める・再現性を高める
データはエンジニアだけが見えるモノではなく、非エンジニア（営業・マーケティング・業務など）部門でもデータの連携・流れを可視化し、共通言語で話せるようにすることが重要です。そうすることで再現性が高くなり、属人化を避けてPDCAを回すことが可能となります。
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COST REDUCTIONデータ基盤構築コスト（設計/開発・構築/保守）を下げる
データソースをDWHへ、DWHをツール・DBへデータ連携をする際に、連携ごとに個別のバッチを作成すると、設計/開発コストが高くなります。また、仕様やバージョン変更の際に再構築/保守のコストも発生。更に、設計/開発そして再構築/保守において高コストでデータ基盤を構築するインフラレイヤーの課題も浮き彫りに。
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MANAGEMANTセキュリティとパフォーマンスを管理するデータ連携の際、処理に時間がかかりパフォーマンスが低ければ業務効率化の支障となります。また、DWHのセキュリティをどれだけ強固にしても、データ連携間で情報漏洩してはサービス/事業存続のリスクも発生します。データ連携間でのパフォーマンス・安全にデータを連携できるセキュリティが不可欠です。
