Metodika pro objektivní porovnávání DataOps platforem - Ottomanský, Maxmilián (2025)
Tato diplomová práce se zaměřuje na vytvoření metodiky pro objektivní porovnávání DataOps platforem v kontextu rostoucí závislosti organizací na efektivním řízení datových toků. Současný trh DataOps nástrojů je charakterizován rychlým vývojem technologií a absencí spolehlivé metodiky pro jejich systematické hodnocení, což komplikuje rozhodování organizací při výběru vhodné platformy. Hlavním cílem práce je vytvořit flexibilní a reprodukovatelnou metodiku založenou na principu kontextové objektivity, která kombinuje expertní poznatky z praxe s měřitelnými technickými parametry. Práce využívá smíšený výzkumný design zahrnující kvalitativní fázi se semistrukturovanými rozhovory s třemi odborníky z praxe a kvantitativní fázi s experimentálním testováním prostřednictvím TPC-H benchmarku. Výsledkem je hodnoticí metodika strukturovaná do pěti hlavních dimenzí (technická efektivita, kvalita dat a governance, CI/CD a automatizace, uživatelská přívětivost, business dopad) zahrnujících celkem dvacet metrik. Metodika byla aplikována na tři reprezentativní platformy – Keboola, Microsoft Fabric a Databricks – a implementována ve veřejně dostupné Streamlit aplikaci. Validace s odborníky potvrdila praktickou použitelnost metodiky a identifikovala konkrétní scénáře aplikace v praxi. Práce přináší strukturovaný přístup k hodnocení DataOps platforem, který respektuje různorodost organizačních kontextů a umožňuje informovaná rozhodnutí založená na specifických prioritách konkrétní organizace.