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过去的一年对大大小小的公司来说都是艰难的一年。随着大流行的蔓延以及在室内生活和工作成为常态，客户的偏好和需求似乎每时每刻都在发生变化。能够快速响应这些变化的公司蓬勃发展。
他们敏捷反应的关键是什么？他们利用最新的、最新的数据来生成对其业务的深入和及时的洞察。如果数据是孤立的或过时的，则无法在整个组织中有效地使用它。将组织的数据集中在云数据仓库中，让所有利益相关者都能全面了解公司发生的一切，包括客户数据、产品信息和研究。在当今瞬息万变的气候中，这一点至关重要。对技术感兴趣朋友可以加这个扣扣2779571288交流。
DataOps 已成为管理所有这些数据的有效流程，因为它可以自动化整个业务中的数据流和转换。DataOps 包含两个主要思想：治理和自动化。
治理意味着将最佳实践从软件开发引入数据分析。这包括：
- 变更的版本控制。
- 同行评审代码。
- 分离的测试和产品环境。
- 在整个数据流中测试数据质量（最重要！）。
这些最佳实践中的每一个都支持数据管道的信任和可维护性。实现信任和可维护性使数据工程团队能够转移到其他项目上，因为他们知道，只要现有流程出现问题，他们就会在影响业务之前收到警报。
数据治理很重要，因为它是公司用来管理数据利用率、安全性和完整性的流程。任何新计划的关键是使用最佳实践对数据进行信任和标准化。事实证明，数据治理在行业（航空航天、制药和许多其他行业）中至关重要，在这些行业中，最新和准确的数据对于实现质量和安全结果至关重要。
许多项目都是在“完成”的临时过程中进行的——例如，某人的个人 Excel 电子表格，对其创建方式一无所知。DataOps 集中和标准化数据管理，因此业务分析师和数据工程师可以从使用相同的语言（例如 SQL）中受益。
DataOps 的另一个关键组件是自动化，这意味着用现成的集成和编排工具取代手动数据集成工作。数据编排是移动、转换和验证数据的管道。自动化的最大好处是将数据工程时间从日常任务中解放出来。现在，数据工程师有时间与企业合作，以创新数据驱动的洞察力和影响底线的产品。世界上最大的酒类市场 Drizly 就是一个很好的例子。它的数据团队能够利用空闲时间来构建新的数据产品——为他们的零售合作伙伴提供推荐引擎。
今天的现代数据堆栈使我们能够摆脱收集和孤立数据的旧方式。例如，电子表格是一种有用的工具，可以生成漂亮的报告，但是将多个数据集放入电子表格需要花费时间和精力，而这些数据集按照当今的实时标准是不最新的。这种方法通常会导致对旧数据的依赖，使公司无法及时获得所需的洞察力。例如，在 Dimensional Research 最近的一份报告中，41% 的接受调查的数据分析师表示他们使用了两个月或更早的数据。在过去的一年里，市场变化如此之快，两个月时常感觉就像是一生前！
DataOps 无需让数据团队忙于核对关于已经发生的事情的一次性报告，而是简化了流程，因此您可以了解业务中正在发生的事情。通过结合产品使用数据、营销网站交互、销售交互和支持参与，利用 DataOps 的集中数据还可以让您更全面地了解客户的旅程。对技术感兴趣朋友可以加这个扣扣2779571288交流。
经过验证的模型
DataOps 的价值主张遵循流行的 DevOps 模型。正如 DevOps 打破开发人员和运营团队之间的孤岛一样，DataOps 鼓励协作数据管理实践，以了解数据如何在整个企业中流动，以及编排、质量、安全性和易用性。另请注意，DataOps 与特定技术、架构、工具、语言或框架无关。
通过在 DataOps 环境中使用自动化管道，分析师将花费更少的时间查找、集成和清理数据，而将更多时间用于实际分析数据。Dimensional Research 报告指出，超过 60% 的数据分析师表示，他们每个月都会数次浪费时间等待工程资源，而仅将 50% 的时间用于分析数据。
真正自动化的重要性
数据和各种来源的大量增加是有据可查的，并且没有停止的迹象。对于一家大公司来说，拥有数百甚至数千个应用程序并不罕见——这种趋势只会随着 SaaS 应用程序的采用而增加。除非数据是集中的并且收集过程自动化，否则几乎不可能跟上这些应用程序生成的所有数据。
DataOps 的自动化部分非常重要，许多供应商都在吹捧他们的自动化。在大多数情况下，这意味着他们的软件将按计划自动运行。但通常这也意味着用户必须输入软件将要做什么，如果该代码被破坏，您（您的公司）负责修复它。
如果那是自动化，那只是简单的部分。如果您的云供应商出现中断或您的网络配置发生更改，您可能会看到系统恢复后您认为是自动化的更改。在评估 DataOps 解决方案时，请确保它们包括自动模式迁移，因此无论何时进行数据迁移，都不会丢失数据，并且复制的所有方面都是完全自动化的。
为下一步做准备
大流行揭示了哪些企业可以快速适应，哪些不能。在这个瞬息万变的商业环境中，对真正商业智能的需求从未如此强烈，因为大数据不仅多种多样，而且还在不断变化。DataOps 为更快、更准确的决策铺平了道路，为公司提供了在 21 世纪取得成功所需的实时商业智能。对技术感兴趣朋友可以加这个扣扣2779571288交流。
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