数据驱动着我们所做的一切。因此，数据分析已成为跨组织的编程、工程和测试中最重要的元素之一。但传统的数据管理技术无法处理极其复杂的数据集，导致企业失败。能够处理这些集合非常重要，因为它们用于构建大型技术系统，如IBM 大型机，许多广泛使用的系统都构建在该系统上。
数据集的复杂性是由其规模和多样性造成的，但也与数据处理团队的规模、地域和经验的多样性有关。矛盾的是，工业数据的增长导致混乱，导致数据项目失败。这就是 DataOps 的用武之地，作为数据混乱和项目失败的潜在解决方案。
什么是数据运营？
DataOps 是一组明确的实践和流程，旨在通过提高数据分析的速度、质量和协作，将数据置于优化的中心。您可以将其视为一种文化或工作方式，专注于不同数据专业人员之间的沟通，并将各种工具和开发原则集成到一种有凝聚力的数据处理方式中。
DataOps 不仅仅是一种工具或方法。这是一种数据处理方法，旨在减少错误并允许系统无损地管理大型数据集。例如，考虑一个 API。什么是 API？促进和定义软件块之间交互的软件。在开发这些时，开发人员会收集大量数据集，因为 API 在许多不同的应用程序之间工作。传统的数据处理方法可能无法存储或有效处理此类数据。
为什么使用 DataOps？
DataOps 有几个关键优势，使其成为一种有效的数据管理方法。
- 速度。通过减少错误和高效处理大型数据集，数据团队可以在不影响质量的情况下更快地工作。
- 可靠性。传统处理的数据存在可靠性问题，这意味着基于数据的决策和项目的失败率高于使用 DataOps 技术完成的决策和项目。
- 控制。当整个团队能够在不损害数据的情况下使用不同的工具处理数据集时，他们就可以更好地控制数据以及处理和操作数据的能力。
- 协作——使用数据仓库等协作工具，多人可以处理同一个数据集，并将他们自己的专业知识和经验用于该信息。
这些是 DataOps 的好处，但了解影响传统数据处理方法的因素也很重要。传统处理的三个主要组成部分各有自己的问题，这些问题可以通过实施良好的 DataOps 解决。
- 人——数据团队现在由多个人组成，每个人都有不同的职责和见解，数据处理很快就会变得复杂。
- 设备——随着数据量的快速增长，处理工具很快就会过时。如果您的现有设备是在此类数据集得到普遍使用之前实施的，那么您可能会发现它们缺乏存储和处理大型数据集的能力。
- 数据——数据本身对传统处理方法提出了挑战，因为现在可用的数据量巨大。多元化的团队使用并非为如此大量的工具而设计的工具，无法有效地处理数据而不会丢失或出错。
DataOps 的工作原理
DataOps 有四项原则，必须正确实施每一项原则才能使该过程顺利运行，并使您的团队能够存储、处理和管理大型数据集。这些是 DataOps 的四项原则，所有这些原则对开发和信息管理方式都有不同的看法。
- 精益——减少开发（或更广泛地说，生产）时间和减少开发人员对软件变更的响应时间的原则。
- 敏捷——一种使用迭代开发的开发方法，可以更快地为客户提供结果，同时允许进行持续的项目管理和测试。
- DevOps——软件开发作为一个持续项目的概念，循环和相互关联，而不总是线性进展，并且使用不同角色的相互关联的技能。
- 产品思维——一种考虑一组已知客户以及他们在开发和测试新产品时面临的问题/痛点的开发方法。
