如何透過資料開發治理實現資料流程的自動化和規範化？

簡介：DataOps(資料操作)是以一種敏捷的方法，用來設計、實施和維護分散式資料架構，支援廣泛的開源工具和框架，資料運營的目的是從大資料中獲取業務價值。

1、什麼是DataOps?

DataOps是一種資料操作(Data Operations)的方法論，旨在實現資料開發、資料部署和資料管理的自動化、協作和規範化。它結合了DevOps(開發運維)的原則和最佳實踐，旨在提高組織內資料團隊的效率和速度。 DataOps強調資料團隊的自動化和協作，透過使用監控、日誌記錄和自動化工具來實現持續整合、持續交付和持續部署。

它倡導使用容器化技術和雲端計算來構建靈活、可伸縮的資料管道，使資料團隊能夠更快地開發、測試和釋出資料產品和服務。

DataOps還關注資料質量和資料治理，在資料流程中加入規範、稽核和驗證的步驟，以確保資料的準確性、完整性和一致性。透過實施資料治理措施，DataOps幫助組織建立資料可信度和合規性，提高資料的價值和可用性。

總的來說，DataOps致力於改進資料團隊的工作流程和效率，幫助組織更好地管理和利用資料，從而支援業務決策和創新。

DataOps的三要素：持續整合，持續開發，持續部署

2、DataOps和DevOps的區別是什麼?

DataOps和DevOps有一些相似之處，但也存在一些關鍵區別。

1. 領域不同：DevOps主要關注軟體開發與運維，強調開發團隊與運維團隊之間的協作與溝通，以實現軟體交付的快速、高質量和可靠性。而DataOps關注的是資料團隊的自動化、協作和規範化，以實現資料開發、資料部署和資料管理的高效和可靠性。

2. 工作流程不同：DevOps關注軟體開發的工作流程，包括程式碼管理、構建、測試、整合和部署等環節。而DataOps關注資料團隊的工作流程，包括資料採集、資料處理、資料整合和資料交付等環節。

3. 技術工具不同：DevOps通常使用一系列軟體開發和運維工具，如程式碼倉庫、持續整合、自動化測試、容器化等。DataOps則更注重資料管理工具和技術，如流資料處理、資料管道、資料質量監控、資料目錄等。

4. 目標不同：DevOps的目標是提高軟體交付效率、質量和可靠性，推動快速迭代和持續改進。DataOps的目標是提高資料團隊的工作效率、資料質量和資料可用性，以支援業務決策和創新。

雖然有一些區別，但DataOps和DevOps也存在一些共同點。兩者都致力於推動團隊協作、自動化和快速交付，以應對快速變化的需求和市場環境。在實踐中，DataOps和DevOps可以相互借鑑和結合，以提高整體的資料和軟體開發流程效率。

3、基於 DataOps 體系資料開發治理新正規化是怎樣的?

DataOps 從環境管理開始，每個環境下都可以支援任務的編排、監控和自動化測試。每次進行跨環境的釋出時，記錄每次釋出程式碼的版本，進行後期排查問題。在釋出上線至生產後，資料平臺可將上述各個環節串聯起來，從開發階段可以一鍵釋出至測試環境，經測試環境驗證後，觀察任務例項、資料產出的執行情況，執行無誤後可釋出至生產環境。

4、有DataOps和無DataOps 開發過程主要的問題是什麼?

無DataOps 資料開發的主要問題從資料來源，到主資料，再到運營型資料集市，再到資料倉儲，最終進行資料分析，整個過程有以下的問題：

重複批次的資料移動

難以管理的硬編碼ETL(工具類SQL編寫的ET)

單體資料架構

業務響應慢

有DataOps 以後開發的模式：從資料來源直接實時獲取資料，然後進入資料湖，透過流式資料處理，實時資料倉儲，規模化的自動資料處理過程等工具構建分析資料管理閉環，最終輸出多元化的資料服務。

這樣的模式能夠帶來如下的收益：

實時資料移動

自動化的設計和程式碼生成

業務場景驅動的規模化技術架構

高響應力

5、有DataOps 涉及的主要技術有哪些?

DataOps的技術架構通常是基於現代化的技術棧來實現自動化、協作和規範化的資料開發、部署和管理流程。以下是可能包含在DataOps技術架構中的關鍵組成部分：

1. 資料管道和工作流管理：資料管道是DataOps架構中的核心元件，用於構建、管理和執行資料流程。它可以整合不同的資料處理工具、技術和服務，支援資料採集、清洗、轉換、運算和釋出等操作。流行的資料管道將資料服務和處理節點進行靈活的編排，形成新的資料處理鏈，工具包括Apache Airflow、Kubeflow Pipelines、Apache NiFi、Puppet等。

2. 容器化與雲技術：DataOps借鑑了DevOps的理念，利用容器技術和雲端計算來實現資料流程的彈性和可移植性。使用容器化技術如Docker和Kubernetes，可以快速搭建、部署和管理資料應用和服務。在雲端計算平臺上部署資料流程可以提供靈活的資源擴充套件和自動化管理。

3. 資料質量監控和驗證：資料質量是DataOps的重要關注點之一，因此技術架構中通常包括資料質量監控和驗證的元件。這些元件可以用於實時監控資料質量指標，比如資料準確性、完整性和一致性，自動化執行資料質量測試和驗證規則，並生成質量報告。常用工具包括Great Expectations、Apache Griffin等。

4. 資料目錄和後設資料管理：為了提供資料可見性和可管理性，DataOps技術架構通常包含資料目錄和後設資料管理的元件。資料目錄用於管理和組織資料資產，提供資料地圖、資料文件和資料血緣關係等資訊。後設資料管理工具可以用於記錄和跟蹤資料的後設資料資訊，如來源、結構、質量指標等。常見的工具有Apache Atlas、Collibra等。

5. 自動化部署和運維：DataOps強調自動化部署和運維資料流程，因此技術架構中通常整合了自動化部署、持續整合和持續交付工具。這些工具可以幫助實現資料流程的快速部署和更新，提供視覺化的流程監控和報警，以及自動化的版本控制和回滾能力。常見的工具包括Jenkins、GitLabCI、Azure DevOps等。

6. 測試和監控：自動化測試和監控的元件是保證資料處理鏈質量的基礎保障，常用的有Stack，DataDog等

值得注意的是，DataOps的技術架構可以根據組織的具體需求和環境而有所差異。它旨在提供自動化、協作和規範化的資料開發和治理流程，因此可以根據實際情況選擇和整合合適的技術元件和工具。

DataOps 和資料開發之間存在密切的關係，可以說 DataOps 可以被視為資料開發的一種方法論或者理念。

DataOps 的主要目標是在資料處理過程中實現持續交付和高效運營，從而提高資料團隊的工作效率和資料產品的質量。它涵蓋了資料開發、資料工程、資料倉儲和資料管道等方面，透過自動化和標準化的流程、工具和實踐，來促進資料生命週期的各個階段的協作和整合。 與資料開發的關係主要體現在以下幾個方面：

1. 自動化開發流程：DataOps 強調使用自動化工具和流程來減少人工干預和提高效率，資料開發也可以借鑑這些實踐，透過自動化指令碼和工具來提高開發和部署速度。

2. 高效協作和整合：DataOps 強調團隊協作和整合，資料開發也需要與其他團隊進行緊密合作，比如與資料科學家、業務分析師、資料治理團隊等，共同完成資料產品和分析任務。

3. 持續交付和運營：DataOps 強調持續交付和運營，資料開發也需要考慮資料產品的整個生命週期，包括資料質量檢查、資料管道的監控和維護等。

總的來說，DataOps 提供了一種更加高效和協作的資料開發方法，可以幫助資料開發團隊更好地實現業務需求和資料產品的交付。