運營的未來是什么樣的？本文研究了DataOps的實際用途，其優(yōu)勢以及如何解決關鍵問題。DataOps集成了開發(fā)流程和數(shù)據管理功能，改善了以數(shù)據為中心的通信，并使您的業(yè)務達到更高的效率水平。

數(shù)據操作（DataOps）是一種將數(shù)據工程集成到操作流程中的新興方法。它旨在確保DevOps團隊可以輕松訪問數(shù)據工程師和數(shù)據科學家已經使用的見解和監(jiān)視工具，并最終為以數(shù)據為中心的企業(yè)建立必要的組織結構。

如果您不熟悉此概念，可能會造成混淆。在許多業(yè)務中，作為一組離散的業(yè)務功能的“操作”已經消失或包含在DevSecOps中。在這種情況下，將另一種規(guī)則添加到組合中似乎是過大的。但這是業(yè)務發(fā)展的方式。正如我們先前所論證的那樣，可能是在未來幾年中，作為一個獨立部門的運營將完全消失，并且與數(shù)據管理和安全流程變得難以區(qū)分。

在本文中，我們將研究DataOps的實際含義，并指出它可以為您的業(yè)務提供的特定優(yōu)勢。

DataOps原則

DataOps的基本原理非常簡單。該學科以敏捷方法論為基礎，旨在將連續(xù)的實時數(shù)據分析集成到DevOps流程中。從實際的角度來看，這意味著將DevOps和數(shù)據管理人員組合成一個完全協(xié)作的團隊。

過去幾年中，DevOps和數(shù)據管理的技術進步也為這種工作方式提供了信息。在產品生命周期的各個階段中，快速，負擔得起的云存儲解決方案以及機器學習和AI工具的興起，意味著許多DataOps團隊都是圍繞支持Ai和ML系統(tǒng)的端到端需求而建立的。實際上，這些團隊中的許多人都認為他們的分析管道類似于精益或敏捷的工業(yè)生產線，而AI系統(tǒng)代替了機械。

網絡安全意識的極大提高也是DataOps方法開發(fā)背后的驅動力。在過去的幾年中，提高DevOps的安全性一直是企業(yè)關注的主要問題之一，而訪問和響應實時分析的能力是實現(xiàn)這一目標的主要資產。

在更實際的水平上，DataOps提供了一種新穎的方法來解決DevOps工作流程中的長期問題。讓我們看看它是如何做到的。

DataOps解決的問題

盡管DataOps無法聲稱完全“解決”了困擾DevOps工作流程的問題，但它可以通過多種方式顯著改善結果。

協(xié)作有限

實施DataOps工作流程可增強以數(shù)據為中心的團隊與以開發(fā)為中心的團隊之間的協(xié)作。實際上，DataOps最好是消除這兩個業(yè)務功能之間的區(qū)別。

但是，實現(xiàn)這一目標的關鍵是目標設定的基本過程。開發(fā)人員和數(shù)據團隊都需要共同開發(fā)整個組織中數(shù)據采集過程的概述，以便雙方都能看到對方的工作可用于改進自己的工作。

錯誤修復

盡管通常將DataOps視為提高開發(fā)過程的效率和敏捷性的一種方式，但在事件管理方面它也具有很大的實用性。修復產品中的錯誤和缺陷可能包括數(shù)據和開發(fā)專家的意見，這也是對時間至關重要的業(yè)務功能。

通過這兩個工作人員小組之間更高程度的溝通和協(xié)作，可以大大減少響應錯誤和缺陷的時間。這在技術層面上很有用-因為最早可能的機會就將數(shù)據團隊包括在錯誤修復流程中-而且在聲譽管理方面也是如此-因為開發(fā)團隊可以迅速利用自己的位置指出已修復了錯誤。

反應慢

當今組織面臨的最大挑戰(zhàn)之一可能是響應用戶和高級管理層的發(fā)展要求。從歷史上看，合并新功能的請求涉及在數(shù)據科學家和開發(fā)團隊之間來回發(fā)送相同的請求。

由于DataOps團隊同時包含這兩個功能，因此員工可以根據新要求一起工作。這使開發(fā)團隊可以查看新功能對通過組織的數(shù)據流有什么影響，還可以幫助數(shù)據團隊更好地將其處理重點放在企業(yè)的實際目標上。

目標設定

如果正確實施，DataOps可以為開發(fā)團隊和管理人員提供有關其數(shù)據系統(tǒng)性能的實時數(shù)據。但是，這些數(shù)據不僅僅用于監(jiān)視業(yè)務目標的成功，而且還沒有用：如果有足夠適應性強的業(yè)務流程，則這些數(shù)據還允許管理層實時調整和更新績效目標。

效率

以上所有問題都會降低組織的效率。在舊的DevOps模型中，每個團隊都將編輯其工作的報告，這些報告將在多個層次結構，垂直組織的結構之間傳遞。

借助DataOps，數(shù)據人員和開發(fā)人員可以并肩工作，因此信息流是水平的。信息交流不是每天在會議上進行比較，而是每天進行。這大大提高了組織的效率。

運營的未來

所有這些問題長期以來阻礙了開發(fā)團隊實現(xiàn)敏捷性和適應性。通過集成開發(fā)流程和數(shù)據管理功能，DataOps有望大大改善業(yè)務的這兩個部分之間的通信，從而改善兩者。

最終，DataOps的基礎是對于現(xiàn)代業(yè)務而言，數(shù)據為王。當代公司執(zhí)行的幾乎每個流程都（或應該）以數(shù)據分析為基礎。結果，將數(shù)據團隊隔離開來不再有意義，而僅在絕對需要時才召集他們。相反，將您的數(shù)據科學家?guī)肽臉I(yè)務核心。