應該考慮實施 DataOps 的 5 個理由

什麼是DataOps資料運營？
DataOps是將 DevOps 實踐與資料工程和資料科學洞察力和專業知識協同結合的過程。它涉及根據 DevOps 環境的要求準備好用於測試的資料和內部系統。 
DevOps 專注於改進軟體開發管道，而 DataOps 則專注於最佳化資料分析能力和資料編排。它基於這樣一個假設，即無論資料位於何處，都需要對其進行管理和保護，將敏捷和協作技術應用於資料交付。 
因此，該模型簡化了資料處理管道中的不同活動，例如資料採購、準備、清理、載入、測試、部署、分析和科學，以加速資料交付。最終很明顯， 在您的企業中投資 DataOps 實踐有 許多好處。
透過加快交付時間，該模型有助於提高業務價值。作為 DevOps，強調運營透明度，將資料視為一種資產以及用於交付和保護資料的嚴格協議。  
如今，資料科學團隊需要處理來自不同來源的大量資料，其交付率必須跟上 DevOps 模型。通常沒有時間每季度釋出一次，您需要每週趕上併發布。因此，您需要將 DevOps 原則應用於資料處理。它解決了速度、質量和安全問題。由於必須在整個管道中保護資料，因此應用包括自動化流程在內的DevOps 安全原則似乎是合乎邏輯的。 
需要在從採購到交付的整個 DataOps 流程中整合安全實踐和控制。 
DataOps 的常見用例包括共享運算元據庫以及公司將資料移至雲端。
 

DataOps 與 DevOps 和 DevSecOps 有何不同？ 
DataOps首先不同於DevOps，因為 DevOps 專注於改進軟體開發過程，而 DataOps 旨在簡化資料科學家的工作。兩位專業人士都有非常不同的工作方法。開發人員擁抱技術，對程式碼建立、整合和部署的細節感興趣，並發現複雜性是一個受歡迎的挑戰。 
另一方面，資料科學在簡化中蓬勃發展，樂於使用一兩個工具，因此 DataOps 可以滿足資料專業人員對簡化流程的需求。
DataOps 模型的一個好的實現應該整合 DevSecOps 實踐，因為目標不僅是加快資料的交付，而且在管道中保護它。因此，實施 DevOps 安全控制對於交付安全資料至關重要。 
  

實施 DataOps 的 5 個理由
在採用 DataOps 解決方案時可以利用的主要優勢可以在以下方面恢復：

• 增強資料分析——DataOps 結合了多種分析方法，幫助資料科學家收集、處理、分析資料並將其交付到最終目的地。這允許關注整個過程中的資料，從而改進分析。
• 促進應用資料解決問題——由於資料的快速增長，有時資料科學家沒有時間趕上並有效地應用資料。一個更敏捷的過程，在幾個任務的自動化的幫助下，可以更容易地應用資料洞察力。 
• 提高對市場變化的反應能力——由於DataOps改變了公司的整個工作流程，各部門的協同提高了反應速度，從而更好地適應市場的突然變化。 
• 能夠處理大資料——這使得采用人工智慧和機器學習解決方案變得更容易，從而增強資料編排。實施 DataOps 戰略使公司能夠有效地處理大資料、提取有價值的資訊並最終獲得競爭優勢。 
• 實現持續的戰略資料管理實踐——實施 DataOps 解決方案涉及自動化所有可能的流程、提高資料完整性和防止人為錯誤。這反過來又增加了透過管道的資料的安全性。