自2015 年DataOps 术语出现以来，受到了数据科学家、分析师和数据经理以及从事数据使用和数据价值工作的人员的欢迎。通过将敏捷方法应用于数据处理管道来驱动数据价值，是 DataOps 方法的主要目标。
在本文中，我将解释 DataOps 究竟是什么、DevOps 和 DataOps 之间的区别以及现在实施 DataOps 模型的主要原因。
什么是DataOps数据运营？
DataOps是将 DevOps 实践与数据工程和数据科学洞察力和专业知识协同结合的过程。它涉及根据 DevOps 环境的要求准备好用于测试的数据和内部系统。
DevOps 专注于改进软件开发管道，而 DataOps 则专注于优化数据分析能力和数据编排。它基于这样一个假设，即无论数据位于何处，都需要对其进行管理和保护，将敏捷和协作技术应用于数据交付。
因此，该模型简化了数据处理管道中的不同活动，例如数据采购、准备、清理、加载、测试、部署、分析和科学，以加速数据交付。最终很明显， 在您的企业中投资 DataOps 实践有 许多好处。
通过加快交付时间，该模型有助于提高业务价值。作为 DevOps，强调运营透明度，将数据视为一种资产以及用于交付和保护数据的严格协议。
如今，数据科学团队需要处理来自不同来源的大量数据，其交付率必须跟上 DevOps 模型。通常没有时间每季度发布一次，您需要每周赶上并发布。因此，您需要将 DevOps 原则应用于数据处理。它解决了速度、质量和安全问题。由于必须在整个管道中保护数据，因此应用包括自动化流程在内的DevOps 安全原则似乎是合乎逻辑的。
需要在从采购到交付的整个 DataOps 流程中集成安全实践和控制。
DataOps 的常见用例包括共享操作数据库以及公司将数据移至云端。
DataOps 与 DevOps 和 DevSecOps 有何不同？
DataOps首先不同于DevOps，因为 DevOps 专注于改进软件开发过程，而 DataOps 旨在简化数据科学家的工作。两位专业人士都有非常不同的工作方法。开发人员拥抱技术，对代码创建、集成和部署的细节感兴趣，并发现复杂性是一个受欢迎的挑战。
另一方面，数据科学在简化中蓬勃发展，乐于使用一两个工具，因此 DataOps 可以满足数据专业人员对简化流程的需求。
DataOps 模型的一个好的实现应该集成 DevSecOps 实践，因为目标不仅是加快数据的交付，而且在管道中保护它。因此，实施 DevOps 安全控制对于交付安全数据至关重要。
实施 DataOps 的 5 个理由
在采用 DataOps 解决方案时可以利用的主要优势可以在以下方面恢复：
- 增强数据分析——DataOps 结合了多种分析方法，帮助数据科学家收集、处理、分析数据并将其交付到最终目的地。这允许关注整个过程中的数据，从而改进分析。
- 促进应用数据解决问题——由于数据的快速增长，有时数据科学家没有时间赶上并有效地应用数据。一个更敏捷的过程，在几个任务的自动化的帮助下，可以更容易地应用数据洞察力。
- 提高对市场变化的反应能力——由于DataOps改变了公司的整个工作流程，各部门的协同提高了反应速度，从而更好地适应市场的突然变化。
- 能够处理大数据——这使得采用人工智能和机器学习解决方案变得更容易，从而增强数据编排。实施 DataOps 战略使公司能够有效地处理大数据、提取有价值的信息并最终获得竞争优势。
- 实现持续的战略数据管理实践——实施 DataOps 解决方案涉及自动化所有可能的流程、提高数据完整性和防止人为错误。这反过来又增加了通过管道的数据的安全性。