关于 DataOps 你需要知道的一切

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在软件和应用程序开发领域，DevOps 已经获得了广泛关注。但是，您听说过 DataOps 吗？如果您不知道 DataOps 是什么，那么您来对地方了，因为我们即将深入探讨它，并解释为什么它在当今的开发环境中如此重要。

什么是 DataOps？

“DataOps”（“数据运维”的简称）指的是一种方法，它将 DevOps 团队、数据科学家和数据工程师整合在一起，为整个流水线过程提供速度和敏捷性，从数据收集到交付。它结合了精益制造、DevOps 和敏捷方法。

DataOps 提供了以下优势：

• 数据集成

• 数据确认

• 元数据控制

• 可观察性

DevOps 和 DataOps 的区别是什么？

主要区别在于范围。首先，DevOps 促进 IT 开发和运维团队之间的沟通。仅涉及一个从代码到执行的交付流水线。

另一方面，DataOps 培养并需要整个组织的合作，从 IT 团队到数据专业人员再到数据消费者。DataOps 中的多个流水线执行数据流并开发数据模型。

DevOps 提高了 IT 部门的效率，而 DataOps 则提高了整个公司的效率。

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解释数据生命周期

• 数据生成 - 您、您的客户或其他方可能会生成数据。有三种生成数据的方式：

• 数据录入 - 手动输入的新数据。

• 数据捕获 - 从任何文档中提取数据并将其转换为计算机可用的形式的过程。

• 数据采集 - 收集外部来源生成的数据的过程。

• 数据处理 - 数据处理是指将原始数据清理、清洗和转换为更有用的形式。

• 数据存储 - 数据在收集和处理后，必须进行保护并保存以备将来使用。

• 数据管理 - 从数据生成到不再需要数据为止，对数据进行组织、维护和跟踪的过程。

DataOps 如何影响数据生命周期？

DataOps 使企业能够：

• 查找所有数据源并收集它们。

• 自动将新数据添加到数据流水线中，并为所有用户提供访问从多个可用来源收集的数据的权限。

• 通过集中数据来消除数据孤岛。

• 自动执行流水线数据更新。

DataOps 使用统计过程控制来提高数据质量和数据处理 (SPC)。为了确保流水线的整体质量在可接受的范围内，SPC 利用统计技术来监控数据和数据流水线。如果发生异常，它会通知数据分析师。

DataOps 主要旨在解决哪些问题？

• 速度 - 随着数据量和数据源数量的增加，数据环境变得更加复杂。操作流程的多个接触点都会生成新数据。企业必须开发一种快速的方法来摄取和组织数据。DataOps 是一种敏捷策略，旨在缩短数据分析周期时间。DataOps 自动化和监控数据生命周期。它增强了用户集成和公司内部数据流的自动化。

• 质量 - 大量数据可能会导致数据一致性问题。DataOps 的目标是提高数据的实用性和质量。DataOps 提供有关数据来源、谁可以访问数据、如何更新数据等信息，以确保数据准确性和透明度。

• 减少人力需求 DataOps 通过自动化从数据准备到报告的整个数据生命周期，增强了所有数据活动敏捷性。

• 协作 DataOps 使协作成为可能，促进了多个团队之间同步工作。这带来了更好的见解和更准确的分析。

DevOps、MLOps 和 AIOps 与 DataOps 有何不同？

在数据分析和机器学习模型的创建方面，DataOps 和 MLOps 可以被视为 DevOps 的扩展。

• MLOps 是一组旨在标准化和加速机器学习系统开发和部署的流程。MLOps 包含在 DataOps 中。MLOps 包括：

• 机器学习流水线开发和模型训练，以自动重新训练现有模型

• 监控生产环境中模型的输出

• 流水线自动化

• 模型部署将经过训练和验证的模型作为预测服务集成到生产操作中。

• AIOps - 另一方面，AIOps 将人工智能 (AI) 集成到 IT 运维中，包括事件关联、异常检测和因果关系确定。它解决了诸如分析海量数据或识别根本问题等挑战。它通过提供 AI 支持的建议来帮助 DataOps。

• DevOps -

• 由工程师和技术专家执行的持续软件开发。

• 更短的开发周期。

定义 DataOps 背后的角色和个人？

为了启动公司内部的数据驱动文化，推动变革的高管必须明确每个员工执行的职责以及他们的贡献将如何影响为成功实施 DataOps 实践而设定的目标。

数据贡献可能来自公司内部各个级别的团队。但是，在 DataOps 技术中发挥关键作用的个人，从收集原始数据到将其转化为有意义的见解，包括数据架构师、数据工程师、数据分析师和业务用户。

结论

您已经通读了本文，以更深入地了解 DataOps 技术。随着数据源数量的增加，有效管理数据而不产生瓶颈变得越来越困难。需要一个强大且灵活的数据管理方法，以实现可扩展性和可重复性。称为“DataOps”的敏捷协作方法鼓励业务和 IT 团队之间高效且持续的数据流。

为了对您的公司进行彻底的性能审查，必须统一您在多个应用程序和数据库中收集和管理的数据。但是，持续监控数据连接器是一项耗时且需要大量资源的工作。您必须分配一些技术带宽来集成来自所有来源的数据，并对其进行清理和转换。