關於 DataOps 你需要知道的一切

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在軟體和應用程式開發領域，DevOps 已經獲得了廣泛關注。但是，您聽說過 DataOps 嗎？如果您不知道 DataOps 是什麼，那麼您來對地方了，因為我們即將深入探討它，並解釋為什麼它在當今的開發環境中如此重要。

什麼是 DataOps？

“DataOps”（“資料運維”的簡稱）指的是一種方法，它將 DevOps 團隊、資料科學家和資料工程師整合在一起，為整個流水線過程提供速度和敏捷性，從資料收集到交付。它結合了精益製造、DevOps 和敏捷方法。

DataOps 提供了以下優勢：

• 資料整合

• 資料確認

• 元資料控制

• 可觀察性

DevOps 和 DataOps 的區別是什麼？

主要區別在於範圍。首先，DevOps 促進 IT 開發和運維團隊之間的溝通。僅涉及一個從程式碼到執行的交付流水線。

另一方面，DataOps 培養並需要整個組織的合作，從 IT 團隊到資料專業人員再到資料消費者。DataOps 中的多個流水線執行資料流並開發資料模型。

DevOps 提高了 IT 部門的效率，而 DataOps 則提高了整個公司的效率。

解釋資料生命週期

• 資料生成 - 您、您的客戶或其他方可能會生成資料。有三種生成資料的方式：

• 資料錄入 - 手動輸入的新資料。

• 資料捕獲 - 從任何文件中提取資料並將其轉換為計算機可用的形式的過程。

• 資料採集 - 收集外部來源生成的資料的過程。

• 資料處理 - 資料處理是指將原始資料清理、清洗和轉換為更有用的形式。

• 資料儲存 - 資料在收集和處理後，必須進行保護並儲存以備將來使用。

• 資料管理 - 從資料生成到不再需要資料為止，對資料進行組織、維護和跟蹤的過程。

DataOps 如何影響資料生命週期？

DataOps 使企業能夠：

• 查詢所有資料來源並收集它們。

• 自動將新資料新增到資料流水線中，併為所有使用者提供訪問從多個可用來源收集的資料的許可權。

• 透過集中資料來消除資料孤島。

• 自動執行流水線資料更新。

DataOps 使用統計過程控制來提高資料質量和資料處理 (SPC)。為了確保流水線的整體質量在可接受的範圍內，SPC 利用統計技術來監控資料和資料流水線。如果發生異常，它會通知資料分析師。

DataOps 主要旨在解決哪些問題？

• 速度 - 隨著資料量和資料來源數量的增加，資料環境變得更加複雜。操作流程的多個接觸點都會生成新資料。企業必須開發一種快速的方法來攝取和組織資料。DataOps 是一種敏捷策略，旨在縮短資料分析週期時間。DataOps 自動化和監控資料生命週期。它增強了使用者整合和公司內部資料流的自動化。

• 質量 - 大量資料可能會導致資料一致性問題。DataOps 的目標是提高資料的實用性和質量。DataOps 提供有關資料來源、誰可以訪問資料、如何更新資料等資訊，以確保資料準確性和透明度。

• 減少人力需求 DataOps 透過自動化從資料準備到報告的整個資料生命週期，增強了所有資料活動敏捷性。

• 協作 DataOps 使協作成為可能，促進了多個團隊之間同步工作。這帶來了更好的見解和更準確的分析。

DevOps、MLOps 和 AIOps 與 DataOps 有何不同？

在資料分析和機器學習模型的建立方面，DataOps 和 MLOps 可以被視為 DevOps 的擴充套件。

• MLOps 是一組旨在標準化和加速機器學習系統開發和部署的流程。MLOps 包含在 DataOps 中。MLOps 包括：

• 機器學習流水線開發和模型訓練，以自動重新訓練現有模型

• 監控生產環境中模型的輸出

• 流水線自動化

• 模型部署將經過訓練和驗證的模型作為預測服務整合到生產操作中。

• AIOps - 另一方面，AIOps 將人工智慧 (AI) 整合到 IT 運維中，包括事件關聯、異常檢測和因果關係確定。它解決了諸如分析海量資料或識別根本問題等挑戰。它透過提供 AI 支援的建議來幫助 DataOps。

• DevOps -

• 由工程師和技術專家執行的持續軟體開發。

• 更短的開發週期。

定義 DataOps 背後的角色和個人？

為了啟動公司內部的資料驅動文化，推動變革的高管必須明確每個員工執行的職責以及他們的貢獻將如何影響為成功實施 DataOps 實踐而設定的目標。

資料貢獻可能來自公司內部各個級別的團隊。但是，在 DataOps 技術中發揮關鍵作用的個人，從收集原始資料到將其轉化為有意義的見解，包括資料架構師、資料工程師、資料分析師和業務使用者。

結論

您已經通讀了本文，以更深入地瞭解 DataOps 技術。隨著資料來源數量的增加，有效管理資料而不產生瓶頸變得越來越困難。需要一個強大且靈活的資料管理方法，以實現可擴充套件性和可重複性。稱為“DataOps”的敏捷協作方法鼓勵業務和 IT 團隊之間高效且持續的資料流。

為了對您的公司進行徹底的效能審查，必須統一您在多個應用程式和資料庫中收集和管理的資料。但是，持續監控資料聯結器是一項耗時且需要大量資源的工作。您必須分配一些技術頻寬來整合來自所有來源的資料，並對其進行清理和轉換。