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- DataOps est une méthodologie automatisée et orientée processus, utilisée par les équipes d'analyse et de données, pour améliorer la qualité et réduire le temps de cycle de l'analyse des données . Alors que le DataOps a commencé comme un ensemble de bonnes pratiques, c'est maintenant devenu une approche nouvelle et indépendante de l'analyse des données. Le DataOps s'applique à l'ensemble du cycle de vie des données , du pré-traitement des données au reporting, et intègre le lien entre l'équipe d'analyse des données et les opérations informatiques (ops). Le DataOps intègre la méthodologie agile pour raccourcir le temps de cycle de développement en fonction des objectifs de l'entreprise. DevOps se concentre sur la livraison continue en tirant parti des ressources informatiques à la demande et en automatisant les tests et le déploiement de logiciels. Cette fusion du développement de logiciels et des opérations informatiques a amélioré la vitesse, la qualité et la prédictibilité. Empruntant des méthodes au DevOps, le DataOps cherche à apporter ces mêmes améliorations à l'analyse de données. DataOps n'est pas lié à une technologie, une architecture, un outil, un langage ou un framework particulier. Les outils qui prennent en charge les DataOps favorisent la collaboration, l'orchestration, la qualité, la sécurité, l'accès et la facilité d'utilisation. (fr)
- DataOps est une méthodologie automatisée et orientée processus, utilisée par les équipes d'analyse et de données, pour améliorer la qualité et réduire le temps de cycle de l'analyse des données . Alors que le DataOps a commencé comme un ensemble de bonnes pratiques, c'est maintenant devenu une approche nouvelle et indépendante de l'analyse des données. Le DataOps s'applique à l'ensemble du cycle de vie des données , du pré-traitement des données au reporting, et intègre le lien entre l'équipe d'analyse des données et les opérations informatiques (ops). Le DataOps intègre la méthodologie agile pour raccourcir le temps de cycle de développement en fonction des objectifs de l'entreprise. DevOps se concentre sur la livraison continue en tirant parti des ressources informatiques à la demande et en automatisant les tests et le déploiement de logiciels. Cette fusion du développement de logiciels et des opérations informatiques a amélioré la vitesse, la qualité et la prédictibilité. Empruntant des méthodes au DevOps, le DataOps cherche à apporter ces mêmes améliorations à l'analyse de données. DataOps n'est pas lié à une technologie, une architecture, un outil, un langage ou un framework particulier. Les outils qui prennent en charge les DataOps favorisent la collaboration, l'orchestration, la qualité, la sécurité, l'accès et la facilité d'utilisation. (fr)
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- DataOps est une méthodologie automatisée et orientée processus, utilisée par les équipes d'analyse et de données, pour améliorer la qualité et réduire le temps de cycle de l'analyse des données . Alors que le DataOps a commencé comme un ensemble de bonnes pratiques, c'est maintenant devenu une approche nouvelle et indépendante de l'analyse des données. Le DataOps s'applique à l'ensemble du cycle de vie des données , du pré-traitement des données au reporting, et intègre le lien entre l'équipe d'analyse des données et les opérations informatiques (ops). (fr)
- DataOps est une méthodologie automatisée et orientée processus, utilisée par les équipes d'analyse et de données, pour améliorer la qualité et réduire le temps de cycle de l'analyse des données . Alors que le DataOps a commencé comme un ensemble de bonnes pratiques, c'est maintenant devenu une approche nouvelle et indépendante de l'analyse des données. Le DataOps s'applique à l'ensemble du cycle de vie des données , du pré-traitement des données au reporting, et intègre le lien entre l'équipe d'analyse des données et les opérations informatiques (ops). (fr)
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- DataOps (en)
- DataOps (fr)
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