データ分析の結果やAI（人工知能）が業務オペレーションに深く関与すればするほど、データ分析から業務活用までのプロセスを効率化して加速させることや、業務活用からフィードバックを得て継続的にデータ活用の取り組みを改善することが重要になる。その実現に向けたコンセプトが「DataOps」である。

「データをビジネスに生かす」最先端のデータ活用コンセプト

企業がBI（ビジネスインテリジェンス）を中心に取り組んできたデータの分析と活用の領域で、「DataOps（データオプス）」という新しいコンセプトが注目を集めつつある。
DataOpsはDataとOperations（業務）をつなげた言葉で、「データ分析」と「業務での活用」のサイクルを高速で回し、改善を通して事業への貢献を最大化するためのものだ。「DevOpsの基本コンセプトをデータ活用プロセスに応用したもの」と考えるとイメージしやすいかもしれない。米調査会社Gartnerのレポート「Hype Cycle for Data Management, 2018」では、DataOpsがハイプサイクルの「黎明（れいめい）期」にポジショニングされた。
DataOpsは、DevOpsと同様に厳密な定義が確立されているわけではない。しかし、当社のシステム研究開発センターは、DataOpsのコンセプトがAI時代のデータ活用やデータ管理に欠かせないものと考えて研究を重ね、いち早く実践的なマネジメント手法や様々なソフトウエアを開発してきた。この研究開発や実際の導入案件から得た知見を基に、DataOpsについて解説していきたい。