DATAOPS 为您的企业带来的好处

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虽然DataOps是一个相对较新的概念但对于它到底是什么有许多不同的定义。DataOps是数据分析和运营的结合， Liebmann于 2014 年首次将其定义为“改善数据科学与运营之间协调的最佳实践集”。 后来，在 2015 年，Andy Palmer 将其定义为“ DataOps是一种强调沟通、协作、集成、自动化以及衡量数据工程师、科学家和其他数据专业人员之间合作的管理方法”。 几年前，当公司意识到他们必须在 DevOps 的对话中包含数据时，它尤其发生了变化。到现在，DataOps Cookbook、博客、DataOps Manifesto等书籍中都提到了它，大公司都在推广使用 DataOps。 今天的数据操作 截至目前，DataOps的定义方式仍与 2015 年相同。DataOps框架由三个主要变量组成；敏捷开发、DevOps 和精益制造。

那时他们仍然使用瀑布软件开发方法论而在敏捷软件开发的帮助下，这现在只需要 11 秒。随着创新的快速发生，团队可以不断重新评估其优先级，并更轻 智利电话号码表 松地适应不断变化的需求。 敏捷软件开发是几种不同的可重复和循序渐进的软件开发方法的总称。它在短时间内提供更新和有价值的功能，寻找即时反馈。在DataOps设置中，敏捷方法使组织能够快速响应客户需求和市场变化。 开发运维 DevOps 一词在DataOps一词出现之前就已确立。您可能认为DataOps只是数据的 DevOps。它不是。DevOps 代表软件开发和 IT 运营。DevOps 是一种 IT 思维方式，它鼓励软件开发人员和 IT 运维人员之间的沟通、协作、集成和自动化，以提高交付软件的速度和质量。 



它是关于建筑规范和软件系统的优化那么，DevOps 如何成为DataOps的一部分呢？ 优化代码构建和交付只是数据分析更大难题的一部分。DataOps旨在缩短数据分析的端到端周期时间，从创意的起源到图表、图形和模型的字面创建，这将为您的业务决策者带来高价值的洞察力。 精益制造 像精益制造这样的方法似乎不适合数据行业，就像它适合汽车行业一样。然而，精益制造可以在数据操作和分析领域同样轻松地实施。 DataOps处理数据错误的方式与制造运营控制供应商质量、半成品和成品中的错误的方式相同。将精益制造用于您的数据操作将限制瓶颈，提高生产力，并确保更高的质量和一致性。 精益制造的一部分是工具SPC（统计过程控制），它专门用于测量和监控数据管道的数据和操作特性。