2022 数据峰会 数据运营DataOps -掌握 DataOps技术.pdf

在2022年的数据峰会上，DataOps作为数据运营的核心概念被深入探讨，旨在帮助企业更好地管理和利用数据。DataOps借鉴了DevOps的价值链理念，旨在解决传统数据处理中的低效和集成问题，推动数据分析和机器学习的加速与优化。 CTI（未在描述中明确全称）公司拥有超过25年的数据治理和分析经验，与供应商和服务提供商建立了紧密关系。他们认识到，提供建议只是价值的一部分，更重要的是确保建议的成功实施，并帮助每个客户最大化投资回报。 价值链分析（VCA）是一种企业识别增值活动并进行分析以降低成本或提高产品差异化的过程。DevOps通过协作、自动化工具以及迭代和敏捷开发部署，弥合了开发人员和运维团队之间的鸿沟，实现了和谐的工作流程。 在数据的起源阶段，即“数据创世”，传统的数据供应链是单体式的，导致效率低下且集成度差。这种模式在构建现代分析架构中长期被视为黄金标准，但随着数据量的爆炸性增长和复杂性的增加，其局限性逐渐显现。 DataOps的出现标志着新的常态，它旨在减少数据成本，加快分析速度，并促进更好的机器学习结果。DataOps的核心在于改变组织内围绕数据的合作方式以及如何利用数据。它将“我们能否做到？”与“如何提供优化、受控的数据驱动产品”相结合。 然而，DataOps并不意味着建立孤立的筒仓，也不仅仅是一系列工具的集合。生产力工具、持续集成和自动化（如基础设施即代码IaC）是DataOps实践的重要组成部分，但它们不是DataOps的全部。DataOps的真正意义在于推动跨部门协作，消除数据处理过程中的障碍，提升数据质量和用户信任。 企业选择DataOps的原因在于，传统的数据分析团队往往无法及时交付满足业务需求的洞察，数据团队交付速度慢，用户对数据本身或处理数据的团队缺乏信任。因此，DataOps的目标是建立一个高效、灵活且受控的数据生态系统，以支持快速、准确的数据驱动决策。 DataOps是当前数据管理领域的一个关键趋势，它整合了DevOps的精神，通过改进流程、工具和团队协作，提升数据的价值，助力企业在数据驱动的时代中取得竞争优势。