DataOps

Mangelnde Transparenz in puncto Verschiebung, Transformation und Nutzung von Daten führt zu verschiedenen Problemen rund um die Sicherheit, Compliance und den Zugriff auf Datenspeicher. Sie kann auch Zweifel hinsichtlich der Richtigkeit und Genauigkeit der für Geschäftsanalysen verwendeten Daten verursachen. Die DataOps-Tools von Quest unterstützen Sie bei der Implementierung eines Governance-Frameworks für Richtlinien und Praktiken rund um den Datenzugriff und die Datennutzung. Gleichzeitig tragen sie dazu bei, dass Stakeholder Daten leichter finden und verstehen können.

• Durch das automatische Erfassen und Zusammenstellen von Metadaten können Sie besser nachvollziehen, wo sich Daten befinden. Durch entsprechende Kennzeichnung können Sie zudem dafür sorgen, dass relevante Daten leichter zu finden und zu verstehen sind.
• Ermöglichen Sie Datenteams die Modellierung der technischen Details von Datenressourcen, einschließlich Schema, Datentypen, gültige Werte, Bedingungen und mehr.
• Fördern Sie das Finden von Daten per Selfservice sowie die Mitarbeit von Stakeholdern in Sachen Datenqualität.

Zahlreiche Datensilos erschweren das Abrufen konsistenter Daten aus verschiedenen Plattformen, um sie dann für Analysen, in ML-Modellen oder in Anwendungen zu verwenden. Ungleichheiten bei der Qualität und den Eigenschaften von Daten erschweren die Erstellung brauchbarer Datensätze zusätzlich. Mit den Tools von Quest können Sie Daten von verschiedenen Plattformen replizieren, abfragen, kombinieren und zusammenstellen, um kuratierte und brauchbare Datensätze zu generieren. Gleichzeitig sorgen die Tools für hohe Verfügbarkeit, eine zuverlässige Notfallwiederherstellung und die Verteilung von Workloads.

• Verwenden Sie eine einzige Lösung, die Konnektivität über Datenbankverwaltungssysteme hinweg bietet, um die Datenvorbereitung zu beschleunigen und zusammengestellte Daten sicher zu teilen und wiederzuverwenden.
• Profitieren Sie von einer präzisen Verschiebung und Replikation von Daten und Workloads über lokale und Hybrid Cloud-Umgebungen hinweg und reduzieren Sie die Auswirkungen der Berichterstellung und Analysen auf Transaktionsplattformen.
• Dokumentieren und modellieren Sie Datenverschiebungsprozesse, um Datenpipeline-Entwicklungszyklen zu verkürzen, die Genauigkeit und Datenkompetenz zu steigern und Vertrauen in Daten aufzubauen.

Manuelle Prozesse in der Datenbereitstellungspipeline hindern Entwickler daran, sich auf das Schema, die Objekte und den Code zu konzentrieren, die für ausgeklügelte Datenanalysen benötigt werden. Von Datenbanktests und Codeprüfungen bis hin zur Beseitigung von Leistungsengpässen – die Lösungen von Quest unterstützen Sie beim Überwachen und Diagnostizieren von Datenbank- und Workload-Problemen über komplexe Umgebungen und verschiedene Plattformen hinweg.

• Automatisieren Sie die für das Entwickeln, Testen und Bereitstellen von Code erforderlichen Prozesse bei gleichzeitiger Gewährleistung des Schema-Abgleichs mit Geschäftsprozessabläufen über das Metadaten-Repository.
• Überwachen und diagnostizieren Sie Veränderungen der Workload-Leistung in verschiedenen Phasen der Pipeline und nutzen Sie detaillierte Empfehlungen zum Optimieren von Abfragen.
• Sorgen Sie durch kontinuierliches Testen und Benchmarking der Workload-Leistung für künftige Skalierbarkeit und greifen Sie Cloud-Ausgaben vor.