Dataudvikling

Dataudvikling er en disciplin inden for informationsteknologi, der fokuserer på at udvikle datafaciliteter og -platforme til indsamling, lagring, behandling og analyse af data med henblik på at understøtte beslutninger og forretningsprocesser.

Det omfatter dataarkitektur, datamodellering, dataindsamling, ETL/ELT-processer, dataintegration, datakvalitet, metadata og data governance samt sikkerhed og compliance. Dataudvikling indebærer både tekniske og organisatoriske aspekter, herunder standarder, retningslinjer for dataeje, og roller og ansvar.

I praksis arbejder dataudvikling med hele dataens livscyklus: planlægning, indsamling, rensning, transformation, lagring og organisering af data, modellering af data, samt implementering og vedligeholdelse af datamodeller og pipelines. Dataflows kan være batch- eller realtidsbaserede og styres gennem dataorchestration og forskellige platforme til lagring, analyse og rapportering.

Roller i dataudvikling inkluderer dataingeniører, dataarkitekter, dataforskere, dataanalytikere og dataejere. Governance og compliance, herunder privatliv og GDPR, samt etiske overvejelser, skal integreres i processen for at sikre korrekt brug og beskyttelse af data.

Teknologier og arkitekturer, der ofte indgår i dataudvikling, spænder fra data warehouses og data lakes til nyere mønstre som data mesh. Skybaserede løsninger, data pipelines, lagring, sikkerhed og dataopsætning spiller centrale roller, ligesom værktøjer til orkestrering og overvågning.

Formålet med dataudvikling er at levere pålidelig og tilgængelig data, som understøtter analyse, beslutningsstøtte og automatisering, samtidig med at kvalitet, sikkerhed og overholdelse af regler opretholdes. Udfordringer kan være datakvalitet, datalandskaber, datalivscyklusens kompleksitet og behovet for gennemskuelig styring.