DataOps解决了5个关键问题

运营的未来是什么样的？本文研究了DataOps的实际用途，其优势以及如何解决关键问题。DataOps集成了开发流程和数据管理功能，改善了以数据为中心的通信，并使您的业务达到更高的效率水平。

数据操作（DataOps）是一种将数据工程集成到操作流程中的新兴方法。它旨在确保DevOps团队可以轻松访问数据工程师和数据科学家已经使用的见解和监视工具，并最终为以数据为中心的企业建立必要的组织结构。

如果您不熟悉此概念，可能会造成混淆。在许多业务中，作为一组离散的业务功能的“操作”已经消失或包含在DevSecOps中。在这种情况下，将另一种规则添加到组合中似乎是过大的。但这是业务发展的方式。正如我们先前所论证的那样，可能是在未来几年中，作为一个独立部门的运营将完全消失，并且与数据管理和安全流程变得难以区分。

在本文中，我们将研究DataOps的实际含义，并指出它可以为您的业务提供的特定优势。

DataOps原则

DataOps的基本原理非常简单。该学科以敏捷方法论为基础，旨在将连续的实时数据分析集成到DevOps流程中。从实际的角度来看，这意味着将DevOps和数据管理人员组合成一个完全协作的团队。

过去几年中，DevOps和数据管理的技术进步也为这种工作方式提供了信息。在产品生命周期的各个阶段中，快速，负担得起的云存储解决方案以及机器学习和AI工具的兴起，意味着许多DataOps团队都是围绕支持Ai和ML系统的端到端需求而建立的。实际上，这些团队中的许多人都认为他们的分析管道类似于精益或敏捷的工业生产线，而AI系统代替了机械。

网络安全意识的极大提高也是DataOps方法开发背后的驱动力。在过去的几年中，提高DevOps的安全性一直是企业关注的主要问题之一，而访问和响应实时分析的能力是实现这一目标的主要资产。

在更实际的水平上，DataOps提供了一种新颖的方法来解决DevOps工作流程中的长期问题。让我们看看它是如何做到的。

DataOps解决的问题

尽管DataOps无法声称完全“解决”了困扰DevOps工作流程的问题，但它可以通过多种方式显着改善结果。

协作有限

实施DataOps工作流程可增强以数据为中心的团队与以开发为中心的团队之间的协作。实际上，DataOps最好是消除这两个业务功能之间的区别。

但是，实现这一目标的关键是目标设定的基本过程。开发人员和数据团队都需要共同开发整个组织中数据采集过程的概述，以便双方都能看到对方的工作可用于改进自己的工作。

错误修复

尽管通常将DataOps视为提高开发过程的效率和敏捷性的一种方式，但在事件管理方面它也具有很大的实用性。修复产品中的错误和缺陷可能包括数据和开发专家的意见，这也是对时间至关重要的业务功能。

通过这两个工作人员小组之间更高程度的沟通和协作，可以大大减少响应错误和缺陷的时间。这在技术层面上很有用-因为最早可能的机会就将数据团队包括在错误修复流程中-而且在声誉管理方面也是如此-因为开发团队可以迅速利用自己的位置指出已修复了错误。

反应慢

当今组织面临的最大挑战之一可能是响应用户和高级管理层的发展要求。从历史上看，合并新功能的请求涉及在数据科学家和开发团队之间来回发送相同的请求。

由于DataOps团队同时包含这两个功能，因此员工可以根据新要求一起工作。这使开发团队可以查看新功能对通过组织的数据流有什么影响，还可以帮助数据团队更好地将其处理重点放在企业的实际目标上。

目标设定

如果正确实施，DataOps可以为开发团队和管理人员提供有关其数据系统性能的实时数据。但是，这些数据不仅仅用于监视业务目标的成功，而且还没有用：如果有足够适应性强的业务流程，则这些数据还允许管理层实时调整和更新绩效目标。

效率

以上所有问题都会降低组织的效率。在旧的DevOps模型中，每个团队都将编辑其工作的报告，这些报告将在多个层次结构，垂直组织的结构之间传递。

借助DataOps，数据人员和开发人员可以并肩工作，因此信息流是水平的。信息交流不是每天在会议上进行比较，而是每天进行。这大大提高了组织的效率。

运营的未来

所有这些问题长期以来阻碍了开发团队实现敏捷性和适应性。通过集成开发流程和数据管理功能，DataOps有望大大改善业务的这两个部分之间的通信，从而改善两者。

最终，DataOps的基础是对于现代业务而言，数据为王。当代公司执行的几乎每个流程都（或应该）以数据分析为基础。结果，将数据团队隔离开来不再有意义，而仅在绝对需要时才召集他们。相反，将您的数据科学家带入您的业务核心。