DataOps

Ansatz zur Verbesserung der Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von Daten-Pipelines und datengetriebenen Produkten, angelehnt an DevOps-Prinzipien. Der Fokus liegt auf Automatisierung, Zusammenarbeit zwischen Data Engineers, Data Scientists und Fachbereichen sowie auf kontinuierlicher Verbesserung von Datenprozessen.

Typische Praktiken sind Continuous Integration, automatisierte Tests für Datenpipelines, Monitoring von Datenqualität und versionierte Daten- bzw. Code-Workflows.

Siehe auch: MLOps

• 
  • …