作者：Satori，来源：Satori官网
编译：石秀峰
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技术和 IT 专家表示，数据是世界上最有价值的商品，它可以立即成就或破坏业务。除了数据之外，最重要的是数据的准确性和及时性，这有助于您做出更明智和及时的决策。
在过去的几十年里，数据采集和处理在信息技术的发展和创新中发挥了重要作用。此外，数据环境也在迅速转变，这需要以更精简的方式理解数据。这就是 DataOps 的用武之地。在本文中，我们将讨论：
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什么是 DataOps？
DataOps 是“数据操作”的缩写，是最新、最先进的数据管理方法。DataOps 可以将组织中的技术和流程整合在一起，同时将它们与业务流程和原则相融合，以实现数据的管理和组织的自动化。DataOps 将几个组件封装到其方法论中，包括敏捷开发、人员、数据管理技术，甚至开发运营，通常称为 DevOps。这些合并成一个完整的数据框架，为任何企业的利益相关者提供有价值的见解。数据处理和管理是任何企业的主要内容，营销和销售人员必须在数据的支持下推动更好的结果和决策。DataOps 通过为他们提供完整而全面的框架来帮助他们满足不断增长的期望。简单来说，DataOps 向特定业务的客户提供相关的高质量数据，加速自动化数据工作流的构建和实施。实际上，DataOps 的定义更为广泛和复杂，其应用可能因组织而异。02
为什么要实施 DataOps？
在当今快节奏和数据驱动的环境中，企业必须管理多个数据流。由于数据流入量越来越大、速度越来越快，数据管理也变得越来越复杂，公司需要促进这一过程。如果您仍在考虑是否为您的公司使用 DataOps，这里有一些理由可以说服您。1. 提升数据流畅度
在过去的几年里，数据流畅度有了显着提高，而且由于企业软件的升级，更是如此。 商业软件对最终用户的理解和学习变得越来越容易，这给数据和分析软件提供商带来了开发难以使用的工具的压力。此外，组织内的人员也已经精通使用 DataOps 工具来做出数据驱动的合理决策。2. 连接数据的软件
早些时候，科技行业的重点是为每个行业构建新软件，但现在重点已经转移到利用每个行业的数据并彻底改变流程的软件上。 这导致公司越来越需要实施 DataOps，以便能够以更好的方式利用数据，从而引领市场并成为变革的推动者。3. 人工智能和机器学习
您应该考虑投资 DataOps 的最大原因之一是因为企业向云的大规模转移，这使他们增强了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 操作的能力。 由于高质量的数据是 AI 和 ML 运营成功的关键，因此您的公司还需要投资于准确和广泛的数据源。
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DataOps 解决的问题
DataOps 让您可以完全控制组织的流程和运营。此外，它还消除了阻碍快速数据管理的障碍，从而提高了团队的生产力。因此，您能够在通常所需时间的一小部分内推出新产品、服务、解决方案等。DataOps 解决了数据团队以及销售和营销团队通常面临的各种挑战和问题。其中一些挑战包括：1.修复错误
DataOps 在事件管理过程中发挥着重要作用。识别和修复产品和服务中的错误不仅仅需要 DevOps 团队的投入。相反，数据专家在这个过程中也扮演着重要的角色，两个团队之间的沟通大大加快了错误修复系统的速度。2. 生产力的提升
DataOps 还可以优化任何企业的生产力和效率。传统的开发实践涉及通过多个分层结构进行绩效报告。但是，当您切换到 DataOps 时，公司的开发和数据派系都是实时工作的，从而促进了信息交流。3. 目标的设定
通过 DataOps，数据和开发团队都可以获得有关数据系统性能的见解。来自团队的数据可以通过一组业务流程进行操作，以实时确定和更新他们的业务目标。4. 有效的合作
DataOps 要求数据管理和开发之间的协作水平是平稳运营所需的。它可用于两个团队之间的无缝沟通和协作。两个团队可以一起工作并确定他们的数据采集之旅的方向。5. 迅速的反应
一般来说，公司在管理开发请求方面会遇到很多麻烦，这主要导致数据和开发团队之间来回索赔和请求。然而，DataOps 可以帮助改变这一点，因为它允许两个团队协作开发和升级应用程序和产品。
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DataOps 方法论
DataOps 方法涉及多个步骤，这些步骤负责简化数据交付的设计、实施和管理，同时保持政策和程序受到检查。这对于优化动态环境中的数据使用非常重要。DataOps 流程从数据管道开始，它描述了通过项目内部不同阶段的数据流。该项目从从各种来源提取数据开始，并在将数据转换为供业务主管或经理使用的可视化表示时达到高潮。整个数据管道由 DataOps 自动化和管理，因此可以根据 DevOps 中使用的 CI/CD 实践将数据用于生产。DataOps自动化过程包括三个主要步骤。1.沙盒
第一步被称为沙盒，它涉及数据分析的第一次迭代。它是由数据管理团队完成的，他们从数据中寻找可以从中获得的价值。在这个阶段，数据清理和后续步骤不是优先事项。2. 预生产
暂存步骤涉及清理分析的数据，然后是文档和建模。这些步骤被迭代重复以提高数据质量，最终迭代导致验证适合生产的模型。3.生产
最后一步涉及在生产阶段使用分析数据模型，从而为最终消费者提供有效和准确的数据。公司可以使用这些数据来制定业务决策并产生更高的投资回报率 (ROI)。
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DataOps 的原则
DataOps 定义包含一组可供个人和组织使用的原则，这些原则源自：这些原则对于企业做出数据驱动的决策至关重要。
敏捷 与 DataOps
敏捷方法在软件开发团队中非常流行，它允许他们在几个小时内推出新的应用程序，而且质量也无可挑剔。数据团队可以利用敏捷原则进行实时业务决策。没有它，数据团队可能需要很长时间才能实施任何业务变更，这会大大延迟生产过程。但是，有了 DataOps 和敏捷原则，您可以快速获得正确的数据并将分析的数据模型投入生产。这不仅会加速产品开发过程，还会使开发和数据管理团队之间的沟通更加顺畅。DevOps 与 DataOps
DevOps 充当公司开发和运营团队之间的桥梁。众所周知，加速软件开发和部署。此外，数据团队可以利用 DataOps 中的 DevOps 原则与开发团队更好地协作。无论您的数据科学家需要数据分析、建模还是部署机器学习算法，他们都必须依赖 IT。但是，当 DataOps 和 DevOps 原则制定到位时，数据团队可以部署自己的模型并快速执行分析，从而减少时间。我们将在下一节详细讨论 DevOps 和 DataOps 之间的区别。精益制造 与 DataOps
精益制造是一种优化开发团队的产品质量和效率的方法，同时也减少了过程中收集的任何类型的浪费。数据团队构建管道，促进数据从提取到报告和可视化中的流动，供利益相关者和决策者使用。传统模型将涉及数据科学家构建数据模型和数据工程师弄清楚如何将它们转移到生产阶段。但是，当使用精益制造原则实施 DataOps 时，您可以体验到更快的周转时间。如您所见，DataOps 利用 DevOps、敏捷和精益制造的组合原则来改进数据管理，包括简化流程和提高团队生产力。
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DataOps vs DevOps
到目前为止，您可能已经了解 DataOps 不仅仅是 DevOps 的一部分，它具有数据管道。事实上，两者之间存在不少差异。
DataOps 和 DevOps 的主要区别在于后者包含软件开发和 IT 运营，同时确保自动化部署。另一方面，DataOps 涉及数据工作流的采集、转换和编排。DevOps 通常在具有软件生产流程的公司中实施。它将软件开发和 IT 运营结合在一起，以加快优质软件的发布时间。它提供了一个结合了构建、测试和部署过程的自动化包。尽管 DataOps 不是 DevOps 的扩展，但它的名称确实来源于此。它与自动化软件部署无关，更多地与数据工作流及其管理有关。公司可以从使用 DataOps 和 DevOps 原则获得几个优势，包括完整数据采集过程的集中存储库和版本控制系统上的数据交付监控。此外，它将开发人员代码与实时数据管道的实时数据集成自动化。DataOps 的另一个好处是它允许数据和开发团队在测试过程中评估数据管道，以便在 QA 和诊断过程之后所做的更改可以在数据模型投入生产之前实施到代码中。最后但并非最不重要的一点是，它提供了持续交付的灵活性，以及自动将源代码与存储库同步，只需单击一下即可将更新的数据管道推送到生产环境中。
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DataOps 与 MLOps
就像 DataOps 和 DevOps 一样，有几个不同的部门依赖于 IT 运营。几年前，公司通常将 IT 运营与业务运营分开，但现在情况发生了变化。除了 DataOps，还有一个非常接近它的过程：MLOps，它基本上将 IT 操作与机器学习结合起来。它帮助数据科学家和 IT 专业人员就机器学习模型生命周期的生产进行协作和交流，这涉及六个不同的步骤。MLOps 的六个步骤
问题理解
数据采集
数据注释
数据整理
模型开发、训练和评估
与 DataOps 类似，MLOps 专注于促进更多的自动化并以更高的质量和效率生成机器学习生命周期，同时还遵守业务法规和法律。DataOps 和 MLOps 的共同点是它们都专注于更快的项目部署和优化的质量。MLOps 还借鉴了 DevOps 的一些实践，比如持续集成和持续部署，应用于机器学习。它促进了数据模型的训练，同时也为它们提供了新数据。如果您在业务中实施 MLOps，您的数据科学家将负责推动结果并为您的组织创造价值。随着时间的推移，数据的数量、频率和多样性都在增加。这也意味着越来越需要结构化数据来制定关键业务决策，而组织无法利用现有的基础设施自行完成。因此，DataOps 革命将继续存在，并且只会随着时间的推移而继续发展。原文地址：https://satoricyber.com/dataops/a-comprehensive-guide-to-dataops/Satori 公司简介：Satori 创建了第一个 DataSecOps 平台，该平台在自动化访问控制、安全性和合规性的同时简化了数据访问，并不断发现数据中的敏感数据。