DataOpsソリューション：ソフトウェア、ツール、および代替手段

データは私たちのビジネスのやり方を変えています。事業主として私たちが利用できる情報の量と、私たちが有利に処理および使用すべき情報の量は驚異的です。

作成および配布されるデジタルデータの量は79ゼタバイトです。ゼタバイトは1千億バイトです。それは多い。 2025年までに、その数は181ゼタバイトに急増する可能性があります。

私たちはそれをビッグデータと呼んでいますが、小さなデータでさえ私たちにどんどん速くやって来ています。

重要なのは、彼らがデータを使って行うことです。それが活用されない限り、それはあまり意味がありません。

データは、人口統計から顧客の行動、さらには将来の売上予測など、あらゆるものに対する貴重な洞察を提供できます。あなたがあなたのビジネスを前進させる決定をするとき、それはあなたにとって比類のないリソースになることができます。

さらに、データはリアルタイムで取得できるため、市場に対応し、ライブの機会を捉えるために、その場で意思決定とピボットを行うことができます。

繰り返しますが、データがデータ不足であるか、アクセスが困難な場合は、これは重要ではありません。そこでDataOpsが登場します。

DataOpsとは何ですか？
DataOpsは比較的新しい用語であり、入ってくるデータをどう処理するか、データを必要とする人に適切なものにする方法の問題を解決するための幅広いツールを含みます。

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データのバッチを操作する場合、関連性を持たせるために必要なことがいくつかあります。

意味のある方法で整理する必要があります。これは、関連するデータを取得し、不要な情報を取り除くことを意味します。
分析する必要があります：過去のデータまたは同時データとどのように比較しますか？
それは解釈される必要があります：あなたのブランドにとってこれらすべての数字は何を意味しますか？あなたは反応して何をすべきですか？このデータをどのように積極的に知ることができますか？
それらすべてのことは迅速に起こる必要があります。その後、より多くのデータが入ってくるので、それは起こり続ける必要があります。サイクルは高速で継続する必要があります。

DataOpsは、これらすべてをアジャイルで応答性の高い方法で大規模に実行するために開発されたアーキテクチャとソフトウェアです。

DataOpsを実装する方法
DataOpsツールを使用する場合でも、ニーズに対応するために社内で何かを構築する場合でも、スムーズで効果的なプロセスを確保するために実行する必要のあるいくつかの手順があります。

1.自動テストを使用する
プロセスを配信およびアクティブ化するデータとDataOpsに依存するには、情報を信頼できることを知っておく必要があります。

プログラムを介して自動テストを実行し、バグを探して、データが期待どおりに送信されていることを確認します。この手順は、実際のツールが正しく機能していることを確認することです。

2.データ監視を実行します
自動テストに加えて、データの監視を行う必要があります。ここでは、処理中のデータの品質をチェックインします。

これはあなたの目標に戻ります。何を測定しようとしていますか？ 「適切なデータ」と見なされる基準を使用して、定期的にチェックインしてください。プロセスが「適切なデータ」を収集して分析し、無関係または不正確な情報に汚染されないようにします。

これらの定期的なチェックインにより、システムの信頼性が向上します。

3.複数の環境で作業する
DevOpsと同様に、DataOpsはさまざまな環境またはスペースで発生する必要があります。これらは、DataOpsを実験およびテストできるレベルと考えてください。 DataOpsの開発、テストと分析、および稼働のための環境が必要になります。

これらを分離しておくと、実際の環境に移行する前に、ステージング環境で新しいワークフローやアイデアを自由に開発できます。これにより、悪い開発やバグによってデータが歪曲されるのを防ぎます。以前の環境でそれらを解決することができます。

これにより、チームは、開発の初期段階とバグテストによるアイデアテストを、すべて稼働する前に同時に行うことができます。チームは、ストリームを横断したりバックトラックしたりすることなく、さまざまなアイデアに同時に取り組むことができ、お互いのプロジェクトを台無しにする可能性があります。

4.コードをコンテナ化する
DataOpsの基本的な目的は、アジャイルを維持することです。コードをコンテナ化すると、コードが合理化されてシンプルになります。コンテナ化とは、プラットフォームや言語間で使用できるように、シンプルで再利用可能なコードをパッケージ化することを意味します。

また、再利用または微調整して、別のプロジェクトで再実行できることも意味します。これにより、操作全体の俊敏性が維持され、データ操作を磨き続けながら、更新や新しい起動にすばやく対応できます。

5.回帰テストを実行します
DataOpsを進めているため、回帰テストは非常に重要です。新しいアップデートと新しい操作を利用するたびに、新しい問題が発生したり、古い問題が再発生したりしないようにする必要があります。回帰テストでは、プログラムをそのスペースで実行して、新しい変更で引き続き適切に機能していることを確認します。バグが発生した場合は、c

以前のバージョンに戻り、正しく実行されていることを確認してから、更新を開発に戻してから、再度導入します。

5つのDataOpsツールの例
DataOpsが進化するにつれて、データ分析と処理へのこのアプローチをサポートするために多くのプログラムとツールが開発されています。追求するソフトウェアは、目標、処理するデータの量、および統合する必要のあるその他のタスクやツールによって異なります。ここにリストされているオプションのいくつかは、必要以上にかさばる可能性があります。

購入する前に、提供されている機能と、これが適切なオプションであるかどうかを判断するために、すでに使用しているツールでどのように機能するかを確認してください。

これらはすべて、ある程度の使いやすさと親しみやすさを約束しますが、データソフトウェアとAPIの統合に関する一般的な知識と自信のある場所から始まることを知っておく必要があります。ここでサポートをWeb開発チームに依頼することをお勧めします。ここにリストされている一部のソフトウェア開発者は、DataOpsを軌道に乗せるのに役立つ社内サポートとコンサルティングも提供しています。

1.フラックス
Fraxsesは、多くのデータにアクセスできるが、実際に機能する方法でそのデータを統合するための支援が必要なブランドを支援することを約束します。

ホームページの動画の例では、小売ブランドは多くの優れたデータを取得していましたが、単一のプラットフォームまたはダッシュボードにリアルタイムで統合できる顧客から直接データにアクセスして統合する方法がありませんでした。

ビデオの例mlopsツール
Fraxsesは、DataOpsに必要なアジャイルフォーマットでこれらの種類のソリューションを提供します。たとえば、ツールは次のとおりです。

単一の言語に依存していませんが、必要なもので書くことができます
分散化されています
ローコードまたはノーコード
民主化することができます
Fraxsesは、既存のデータ構造とプラットフォームを重ねて、必要な情報をまとめて相互接続できるメッシュまたはファブリックとして自身を説明しています。

2. RightData
RightDataは、DataOpsをDevOpsと分析として説明しています。これらは、ブランドにDevOpsレベルの分析とデータ管理のサポートを提供しますが、DataOpsの制約には次のものが含まれます。

アジャイルアプローチ
データの継続的配信
クイックリリース時間またはスプリント
DataOpsツール-RightData
RightDataは、ブランドのデータと分析の管理をサポートするDevOps統合です。彼らの約束は、システムを開発した後、サイクルのテストと監視の部分に追いつくことができるということです。これにより、DataOpsが順調に進み、シームレスかつ迅速に機能し続けます。

RightDataは、DataOpsの重要なコンポーネントである顧客のプライバシーとセキュリティにも焦点を当てています。データ侵害により、DataOpsの継続的な処理が即座に停止し、システム全体が詰まる可能性があります。セキュリティを維持することは、自信を持って前進するための鍵です。

RightData DataOpsツールの操作について詳しく知りたい企業は、デモと見積もりについて直接連絡することができます。

3.MLflow
MLflowはMachineLearning flowの略で、DataOpsを実行できるクラウドベースのプラットフォームです。

これはオープンソースプラットフォームであり、あらゆる言語またはあらゆるコーディングで機能します。 MLflowは、単一のユーザーまたは多数のユーザーがいる会社全体で使用できます。

これは、データ分析ツールが多すぎて、敏捷性と継続性を備えたDataOpsサイクルを進めるのが困難になるという問題を解決するために作成されました。 DataOpsは、シームレスな複製に依存して、データが無関係になりながらデータが処理されるのを待つ時間のマラソンではなく、迅速なスプリントで前進します。

MLflowは、ブランドがより良いものにするために協力して試み、開発し、協力することを歓迎するソリューションをコミュニティにもたらします。

この種のいじくり回しに興味がある場合は、MLflowを探索することをお勧めします。

4. K2View
K2Viewは、ブランドが必要とするすべてのDataOpsソリューションを一堂に集めているため、これとそれを統合することや、DIYDataOpsファブリックがすべての基盤をカバーしているかどうかを考える必要はありません。

その前提は単純です。これらは、次のようなすべてのメリットをもたらすオールインワンのDataOpsソリューションを約束します。

必要なときにいつでも必要なすべての情報を監視およびダイジェストする単一のダッシュボード
製品、顧客、場所または地域、人口統計、および遅れたり古くなったりするのではなく、最新かつ関連性のあるより多くのデータに関する完全で詳細な情報
データの継続的配信
入ってくるデータに反応する適応性と柔軟性のあるフレームワーク
セキュリティサポート
また、さまざまな統合により、データへのアクセスを必要とする会社の誰もが、マーケティングからPOS、管理からフロアまで、必要な補間されたリアルタイムの情報を確実に取得できます。

見積もりについてはK2Viewに連絡でき、2週間無料で概念実証を確認することもできます。

5.天狗
Tenguは、ブランド所有者として利用できるもう1つのDataOpsプラットフォームです。また、コードが少ないかまったくないため、Tenguは、DataOpsソリューションの使用を開始しようとしている人にとって、親しみやすい既成のオプションになることを約束します。クラウドでリモートチームや分散チームに使用することも、より安全なものが必要な場合は単一の物理的な場所で直接使用することもできます

。

知識の不足が制限要因になることを望まないため、Tenguはセルフサービスを中心に構築されているため、ユーザーは必要な機能にアクセスでき、技術的な経験がほとんどなくてもセットアップできます。

彼らはまた、彼らが提供するテクノロジー以上のものであると自慢しています。彼らは、データをどのように活用できるか、そしてどのようなシステムがそれを支援するかについてのコンサルティングで顧客をサポートします。

天狗に興味のある方は、天狗の価格レベルやさまざまなコンサルティングサービスについて詳しく知るために直接連絡することができます。

DataOpsに関するよくある質問
DataOpsとは何ですか？
DataOpsは、企業のデータを管理および解釈するための、アジャイルで継続的な方法論の一種です。このアプローチにより、ブランドはデータをより速く、より適切に処理できます。

DataOpsが重要なのはなぜですか？
DataOpsは大規模に機能し、繰り返し可能なスプリントでデータを迅速かつ効率的に処理するため、企業は必要な情報にリアルタイムで、単一の場所で、部門間でアクセスできます。

マーケティングでDataOpsをどのように使用しますか？
顧客、顧客の経験、人々が購入している製品などから継続的にデータを収集して、より多くのターゲットオーディエンスにリーチする方法についてリアルタイムの意思決定を行うことができます。

DataOpsツールとは何ですか？
DataOpsツールは、既存のデータ収集ソフトウェアに統合され、プライマリプラットフォームまたはダッシュボードでデータ情報を処理および配信します。例としては、FraXses、RightData、MLflow、K2View、Tenguなどがあります。

DataOpsのガイド：結論
データは、当社の販売およびマーケティングサイクルにとって重要です。優れたデータ分析ソフトウェアのオプションはたくさんありますが、その情報をより速く受け取る必要がある場合もあります。スピードとともに、効率、正確性、セキュリティが必要になります。 DataOpsは、柔軟で機敏な環境で、ブランドがより良い販売プロセスを構築し、顧客のニーズや要望に応え、より効率的に目標を達成するために使用できる信頼性の高いデータを絶えず滴下する答えです。

最初に試すDataOpsツールはどれですか？