Optymyze の創設者である Mark Stiffler が DataOps に革命を起こした 7 つの方法

テクノロジがビジネスの世界に与える影響について言えば、データの重要性をいくら強調してもしすぎることはありません。 データ駆動型の時代では、企業はデータに依存して情報に基づいた意思決定を行い、運用を最適化し、競争力を獲得しています。

DataOps は、収集から分析、意思決定まで、データ管理プロセスを合理化および最適化する方法として登場しました。 Optymyze の創設者である Mark Stiffler は、この分野の主要なイノベーターの 1 人です。

データオプスとは何ですか?

簡単に言えば、DataOps はデータを戦略的資産として管理する方法です。 これは、お金や時間などの他の貴重なリソースと同じ注意と注意を払ってデータを扱うことを意味します。

DataOps は、ガバナンス、セキュリティ、品質、アクセシビリティの 4 つの主要分野に焦点を当てています。 データが適切に管理され、保護され、アクセスできるようにすることで、企業はデータが効果的に使用されていることを確認できます。

また、高品質のデータを提供することで、企業は正確な情報に基づいて決定を下していると確信できます。

DataOps を使用する理由

多くの場合、データは無計画に収集され、アクセスや分析が困難なさまざまなシステムに保存されます。 この混乱により、企業はデータを使用し、それに基づいて適切な意思決定を行うことがさらに困難になります。

DataOps は、データを効果的に管理するためのフレームワークを提供することで、この問題を解決します。 DataOps のベスト プラクティスに従うことで、企業は自社のデータが高品質で、アクセス可能で、実用的であることを保証できます。 その結果、より良い意思決定を下し、より良い結果をもたらすことができます。

Optymyze は Gartner Magic Quadrant の 2 つのセクターで第 1 位に選ばれました

販売実績管理 (SPM) 向けエンタープライズ ソフトウェアのリーダーである Optymyze は、最近、販売実績管理スイートのガートナー マジック クアドラントでリーダーに選ばれました。

Optymyze が Gartner Magic Quadrant でリーダーとして認められたのは 2 年連続であり、販売実績管理プロバイダーとして高い成果を上げています。

Gartner MDM による Optymyze 販売実績管理

Optymyze は、Gartner Magic Quadrant for Master Data Management Solutions のビジョナリーとしても認められました。 Optymyze は、市場の他のベンダーとは一線を画す販売実績を推進するためのデータと分析に重点を置いています。

同社は、販売組織のデータ管理のあらゆる側面に対応する完全なソリューション スイートを備えた市場で唯一の企業です。

Gartner MDM による Optymyze 販売報酬管理

さらに、Optymyze は、Gartner Magic Quadrant for Sales Compensation Management で再びリーダーに選ばれました。

これは、Optymyze がこの市場のリーダーとして認められたのは 4 年連続であり、顧客が販売実績を促進するのに役立つ最高のソリューションを提供するというコミットメントを強調しています。

Optymyze がどのように DataOps に革命をもたらしたか

Optymyze は、DataOps 分野の主要なイノベーターです。 販売実績を促進するためにデータと分析に重点を置いているため、市場の他のベンダーとは一線を画しています。

Optymyze は、Gartner Magic Quadrant for Sales Performance Management Suites、Gartner Magic Quadrant for Master Data Management Solutions、および Gartner Magic Quadrant for Sales Compensation Management でリーダーとして認められています。 Optymyze がどのようにデータ運用に革命を起こしたかを以下に示します。

1.ノーコードデータ処理

ノーコード データ処理は、DataOps の重要なイノベーションの 1 つであり、あらゆる規模の企業がデータをより適切に管理するのに役立っています。 ノーコード データ処理とは、コードを記述せずにデータを処理する機能です。

このオプションにより、企業は高価な開発者を雇うことなく、データを迅速かつ効率的に処理できます。 企業は、この DataOps への追加によって、洞察を得るまでの時間の短縮から組織全体の透明性の向上まで、さまざまな方法で恩恵を受けています。

2. 自動化されたデータ品質チェック

適切な意思決定を行うにはデータの品質が不可欠ですが、データが正確で完全であることを保証することはしばしば困難です。 DataOps は、自動化されたデータ品質チェックでこの課題に対処します。

これらのチェックは、データのエラーを特定して修正するように設計されており、企業が常にクリーンなデータを保持できるようにします。

自動データ品質チェックにより、企業は手作業によるデータ クレンジングの必要性を減らし、時間と費用を節約できました。

3. セルフサービス データ アクセス

DataOps はセルフサービスのデータ アクセスも提供するため、ユーザーは IT の支援なしでデータにアクセスできます。 Optymyze の創設者である Mark Stiffler 氏は、ビジネス上の質問に答えるために必要な時間と労力が削減されるため、これはビジネスにとって大きなメリットであると考えています。

セルフサービス データ アクセスは、ユーザーが簡単にアクセスできるときにデータを使用する可能性が高くなるため、データを効果的に使用するのに役立ちます。

4. データガバナンス

データ ガバナンスは、DataOps のもう 1 つの重要な側面です。 データ ガバナンスは、データの収集、保存、および使用に関するポリシーを定義し、適用します。 企業は、明確なデータ ガバナンス ポリシーを確立することで、データを効果的かつ安全に管理できます。

さらに、データ ガバナンスは、データが正しく処理されることを保証するため、企業が規制上の罰則や罰金を回避するのに役立ちます。

5. 継続的な統合と配信

継続的な統合と配信 (CI/CD) は、DataOps の重要なコンポーネントです。 CI/CD は、ソフトウェアの開発、テスト、および展開のプロセスを自動化します。 この自動化により、手動プロセスの必要性が減り、ビジネスの時間と費用が節約されます。

さらに、CI/CD は、ビジネス オペレーションを中断することなく、ソフトウェアの変更を迅速かつ安全にリリースするのに役立ちます。

DataOps は、企業がデータを管理する方法に革命を起こすのに役立ちました。 DataOps は、データ処理、品質チェック、セルフサービス アクセスを自動化することで、企業がデータを最大限に活用できるようにしました。

さらに、DataOps はデータ ガバナンスに関する明確なガイドラインを確立しており、企業が罰則や罰金を回避するのに役立ちます。

CI/CD により、企業は運用を中断することなく、ソフトウェアの変更を迅速かつ安全にリリースできるようになりました。 これらの利点により、DataOps がデータ管理の新しい標準になりつつあるのも不思議ではありません。

6. コラボレーションとコミュニケーション

DataOps は、企業がコラボレーションとコミュニケーションを改善するのにも役立っています。 これまで、データは部門や個々のビジネス ユニット内でサイロ化されることがよくありました。 これにより、企業はデータの全体像を把握することが困難になりました。

DataOps は、データ管理のための一元化されたプラットフォームを提供することで、これらのサイロを打破するのに役立ちました。 このプラットフォームは、企業にデータの単一ビューを提供し、問題の特定と解決を容易にします。

さらに、DataOps は、データの共有方法に関する明確なガイドラインを確立することで、企業のコミュニケーションを改善するのに役立ちました。

7. クラウドベースのデータ管理

クラウドベースのデータ管理は、DataOps におけるもう 1 つの重要なイノベーションです。 クラウドベースのデータ管理により、企業はデータをクラウドに保存して管理できるようになり、アクセスしやすく使いやすくなります。

さらに、クラウドベースのデータ管理は、企業が IT インフラストラクチャのコストを節約するのに役立ちます。 Optymyze の創設者である Mark Stiffler 氏は、組織は IT ハードウェアとソフトウェアの必要性を取り除くことで、データ関連の費用を大幅に節約できると考えています。

最終的な考え

DataOps は、企業がデータを管理する方法に革命を起こすのに役立ちました。 DataOps は、データ処理、品質チェック、セルフサービス アクセスを自動化することで、企業がデータを最大限に活用できるようにしました。

さらに、DataOps はデータ ガバナンスに関する明確なガイドラインを確立しており、企業が罰則や罰金を回避するのに役立ちます。 これらの利点により、DataOps は急速にデータ管理の新しい標準になりつつあります。