DataOpsは、DevOpsの考え方を、データ分析システムの開発と運用およびデータマネジメントに応用した概念として登場し、データ分析業務の課題を解決する新しい手法として注目されている。本稿では、DevOpsとの共通点と相違点を明らかにすることで、DataOpsとは何かを解説する。
ITRではDevOpsを「システム構築、機能追加／修正、運用において、変化に迅速に適応でき、品質を向上させ、コストを削減するために、開発と運用を一体化した手法」と定義している（ITR Insight 2017年春号「ユーザー企業にとってのDevOpsの価値～開発運用におけるイノベーション～」#I-317042）。これを基準にDataOpsを定義すると、「データ分析システム構築、データ追加／修正、データ管理／運用において、分析ニーズの変化に迅速に適応でき、データ品質を向上させ、コストを削減するために、システム開発と運用およびデータマネジメントを一体化した手法」となる。 DevOpsの構成要素としては、CLAMSの5項目が一般的な定義とされており（図1）、以下これに沿ってDataOpsとDevOpsの共通点と相違点を解説する。