DataOps和DevOps可以互相学习什么？

DataOps和DevOps：统一共同的目标。科技作家凯拉·马修斯（Kayla Matthews）讨论了DataOps和DevOps如何相互受益以及他们共同的努力。

当软件公司意识到隔离的工作方式（开发人员和IT运营团队的成员分别履行职责）时，效率非常低，并且不支持快速启动，因此，现在非常流行的DevOps流程诞生了。

而且，开发和生产环境经常不同，这会减慢项目速度，并在出现问题时尤其令人沮丧。

因此，两个共同的目标是使项目进展更快，并有可能在没有不必要的延迟的情况下将产品推向市场，两个部门联合起来，DevOps诞生了。

最近，分析师一直对另一种双重部门工作（称为DataOps）感到热议。

与DevOps一样，DataOps强调部门之间的协作。该谁专门DataOps专业人士专注于浇在数据不断提供的分析见解。

这些统计数据通常会突出显示客户行为或需求的趋势，从而使公司可以轻松地适应它们。

DataOps和DevOps团队可以相互学习，从而改善各自的工作流程。

DataOps可以教DevOps如何更广泛地应用其原理

尽管DevOps原理具有广泛的应用，但传统上它们是软件开发和交付所独有的。

DataOps专家可以掌握DevOps原理，并提出将其介绍给更多受众的方法。发生这种情况时，公司的其他领域可以采用DevOps原则以实现不同的有益用途。

DevOps可以引入特定于开发的自动化技术

自动化是DevOps团队的标志性原则之一。他们知道，他们能够使流程自动化的越多，就越容易节省时间而不牺牲质量。

分析人士断言，DataOps团队的主要任务之一是消除数据摩擦，这也被称为阻碍人们有效使用数据的障碍。

如果处理不当，数据摩擦也将成为创新的障碍，使公司更难以与强大的竞争对手抗衡。

DevOps和DataOps团队都将依赖自动化，但是DataOps专业人员可能不熟悉DevOps使用的工具或技术。

这就是为什么DevOps团队可以通过解释他们如何依靠自动化来执行日常任务来减少数据摩擦的原因。然后，DataOps员工可以获取这些信息，并以以前从未考虑过的方式研究潜在使用自动化的方法。

DataOps专业人员可以解释收集的见解如何应用于DevOps

DevOps团队主要关注交付应用程序。因为它们通常不使用数据，所以他们甚至可能不熟悉数据生命周期的各个阶段。但是，DataOps在应用程序及其他方面可能变得越来越重要。

例如，数据使促进零售商与实时分析平台合作成为可能。然后，他们可以了解最适合营销活动的方法并进行相应调整，而不仅仅是事后回顾。

即使DevOps员工可能不定期使用数据，与DataOps专业人员的对话也可以帮助他们认识到数据见解可以使开发过程与客户的需求，期望和期望更加紧密地契合。

毕竟，每个应用程序要么累积数据，要么传递数据。仔细查看统计数据显示的内容可以帮助DevOps团队改善其流程并从编译的数据中收集有用的知识。

DevOps团队将分析应用于研究生产中的项目

那些希望将分析概念应用于DevOps的人们提倡使用数据分析来更好地了解开发项目如何在该环境中提高生产绩效。

大多数DevOps团队都在努力不断改进，即使是成熟的团队也总是有成长的空间。数据可能是照亮问题区域并指出存在最大改进空间的因素。

从DataOps团队收到信息或获得有关如何独立提取信息的指导后，DevOps专家可以及时了解生产中出现的问题，并迅速推出最终改善最终版本的修复程序。

另一方面，如果新产品的某些元素在生产环境中表现出色，则有力地表明，相同的功能可能会在将来的产品中很好地发挥作用。

两个团队都必须学习他们的角色如何相似

显然，DevOps和DataOps团队可以通过熟悉彼此的实践来学习很多知识。但是，各个团队专注于相似性也至关重要。

例如，DevOps和DataOps团队都希望让客户满意。他们只是以略有不同的方式实现该目标。同样，人们相互之间也认为孤立的工作环境并不是提高生产力的理想选择。进行协作时，避免瓶颈和获得新见解将变得更加容易。

最后，对团队共同点的了解使他们共同的努力变得更加有价值。

通过花费时间真正了解每个团队中的人员执行的任务以及他们如何使组织受益，DevOps和DataOps团队可以和谐地成长。