數據驅動著我們所做的一切。因此，數據分析已成為跨組織的編程、工程和測試中最重要的元素之一。但傳統的數據管理技術無法處理極其復雜的數據集，導致企業失敗。能夠處理這些集合非常重要，因為它們用于構建大型技術系統，如IBM 大型機，許多廣泛使用的系統都構建在該系統上。

數據集的復雜性是由其規模和多樣性造成的，但也與數據處理團隊的規模、地域和經驗的多樣性有關。矛盾的是，工業數據的增長導致混亂，導致數據項目失敗。這就是 DataOps 的用武之地，作為數據混亂和項目失敗的潛在解決方案。

什么是數據運營？

DataOps 是一組明確的實踐和流程，旨在通過提高數據分析的速度、質量和協作，將數據置于優化的中心。您可以將其視為一種文化或工作方式，專注于不同數據專業人員之間的溝通，并將各種工具和開發原則集成到一種有凝聚力的數據處理方式中。

DataOps 不僅僅是一種工具或方法。這是一種數據處理方法，旨在減少錯誤并允許系統無損地管理大型數據集。例如，考慮一個 API。什么是 API？促進和定義軟件塊之間交互的軟件。在開發這些時，開發人員會收集大量數據集，因為 API 在許多不同的應用程序之間工作。傳統的數據處理方法可能無法存儲或有效處理此類數據。

為什么使用 DataOps？

DataOps 有幾個關鍵優勢，使其成為一種有效的數據管理方法。

• 速度。通過減少錯誤和高效處理大型數據集，數據團隊可以在不影響質量的情況下更快地工作。
• 可靠性。傳統處理的數據存在可靠性問題，這意味著基于數據的決策和項目的失敗率高于使用 DataOps 技術完成的決策和項目。
• 控制。當整個團隊能夠在不損害數據的情況下使用不同的工具處理數據集時，他們就可以更好地控制數據以及處理和操作數據的能力。
• 協作——使用數據倉庫等協作工具，多人可以處理同一個數據集，并將他們自己的專業知識和經驗用于該信息。

這些是 DataOps 的好處，但了解影響傳統數據處理方法的因素也很重要。傳統處理的三個主要組成部分各有自己的問題，這些問題可以通過實施良好的 DataOps 解決。

1. 人——數據團隊現在由多個人組成，每個人都有不同的職責和見解，數據處理很快就會變得復雜。
2. 設備——隨著數據量的快速增長，處理工具很快就會過時。如果您的現有設備是在此類數據集得到普遍使用之前實施的，那么您可能會發現它們缺乏存儲和處理大型數據集的能力。
3. 數據——數據本身對傳統處理方法提出了挑戰，因為現在可用的數據量巨大。多元化的團隊使用并非為如此大量的工具而設計的工具，無法有效地處理數據而不會丟失或出錯。

DataOps 的工作原理

DataOps 有四項原則，必須正確實施每一項原則才能使該過程順利運行，并使您的團隊能夠存儲、處理和管理大型數據集。這些是 DataOps 的四項原則，所有這些原則對開發和信息管理方式都有不同的看法。

• 精益——減少開發（或更廣泛地說，生產）時間和減少開發人員對軟件變更的響應時間的原則。
• 敏捷——一種使用迭代開發的開發方法，可以更快地為客戶提供結果，同時允許進行持續的項目管理和測試。
• DevOps——軟件開發作為一個持續項目的概念，循環和相互關聯，而不總是線性進展，并且使用不同角色的相互關聯的技能。
• 產品思維——一種考慮一組已知客戶以及他們在開發和測試新產品時面臨的問題/痛點的開發方法。