DataOps 提供了一种在组织内设计、构建、移动和利用数据的整体方法。 它旨在最大限度地提高本地和云端数据及其底层基础设施的商业价值。 DataOps 对于云迁移、DevOps、开源数据库采用和数据治理等数字化转型计划至关重要。
但是,不应将 DataOps 与数据操作混淆,后者指的是管理和维护组织数据基础架构所需的例行任务和活动。 数据运营是任何数据战略的重要组成部分,但 DataOps 超越了这些基本任务,而是专注于使用数据通过持续改进和自动化来推动业务价值。
通过采用 DataOps 思维方式和方法,组织可以提高数据驱动决策的质量和速度,变得更加敏捷,能够响应不断变化的业务需求。 让我们先全面了解一下 DataOps,这样我们才能看到更大的图景。
什么是DataOps?
DataOps 是一种迭代技术,用于构建和管理可以运行各种开源应用程序的分布式数据架构。 DataOps 的使命是从大型数据集中为企业获取价值。
它“是一种协作数据管理实践,专注于改善整个组织中数据管理者和数据消费者之间数据流的通信、集成和自动化。 DataOps 的目标是通过创建数据、数据模型和相关工件的可预测交付和变更管理来更快地交付价值。 DataOps 使用技术通过适当的治理级别自动化数据交付的设计、部署和管理,并使用元数据来提高动态环境中数据的可用性和价值。” Gartner公司.
DataOps 方法从 DevOps 范式转变中汲取灵感,专注于提高软件开发速度,以供大型数据处理框架使用。 DataOps 还鼓励业务线利益相关者与数据工程、数据科学和分析团队协作,以努力减少 IT 运营和软件开发团队之间的孤岛。 这确保可以以最具适应性和最有效的方式利用组织的数据,为业务运营提供理想的结果。
DataOps 集成了 IT 的许多方面,例如数据开发、数据转换、数据提取、数据质量、数据治理、数据访问控制、数据中心容量规划和系统操作,因为它涵盖了数据生命周期的大部分内容。 通常,公司的首席数据科学家或首席分析官领导着一个由数据工程师和分析师等专家组成的 DataOps 团队。
存在框架和相关工具集来支持 DataOps 协作方法和更高的敏捷性,但与 DevOps 不同的是,没有专门用于“DataOps”的软件解决方案。 用于此目的的工具包括提取-转换-加载 (ETL) 程序、日志分析器和系统监视器。 除了使应用程序能够结合结构化和非结构化数据的开源软件之外,支持微服务架构的工具也通常与 DataOps 运动相关联。
数据操作不是DataOps
借助 DataOps,决策者和决策软件可以从加强合作以及快速提供数据和见解中受益。 DataOps 的一个关键组成部分是程序的自动化,类似于 DevOps 中的程序,可促进数据共享和透明度。 “DataOps”一词并不意味着任何类型的辅助硬件或软件。
相比之下,数据操作分析大局。 数据和数据管道是这幅图的一部分,数据可用性、完整性和性能的操作要求,以及数据所在的混合基础设施也是如此。 数据运营的目的是最大化数据和管道的商业价值。 需要测试、监控、分析、调整、保护等的是管道内的基础设施。
DataOps 如何运作?
DataOps 寻求通过集成 DevOps 和敏捷方法来管理符合业务目标的数据。 例如,如果提高潜在客户转化率是目标,DataOps 将以一种可以做出更好的营销产品推荐的方式来安排数据。 DevOps 技术用于优化代码、产品构建和交付,而敏捷流程用于数据治理和分析开发。
DataOps 不仅仅是编写新代码; 它还与简化和改进数据仓库有关。 DataOps 受到精益制造的启发,使用统计过程控制 (SPC) 来确保分析管道始终受到监控和验证。 使用 SPC,您可以放心,您的统计数据始终在合理范围内,同时还能提高数据处理的速度和准确性。 通过使用 SPC,如果发生意外事件或错误,可以立即通知数据分析师。
DataOps 即服务提供什么?
DataOps 即服务将用于收集和处理数据的托管服务与多云大数据/数据分析管理平台相结合。 借助其组件,它提供了可扩展的、专门构建的大数据平台,这些平台遵循数据保护、安全和治理方面的最佳实践。
提供实时数据洞察是数据操作即服务的定义。 它有助于改善团队和团队成员之间的沟通和团队合作,并减少数据科学应用程序的周期时间。 通过使用数据分析来预见可能发生的任何情况来提高透明度至关重要。 在可行的情况下,流程旨在重用代码并确保提高数据质量。 一个单一的、可互操作的数据中心是一切的结果。
数据运营在企业中的作用是什么?
数据操作在支持和维护组织的数据基础架构方面发挥着至关重要的作用。 作为数据操作一部分的一些常见任务和活动包括:
- 数据摄取: 将数据引入组织的数据管道或存储系统的过程。
- 数据转换: 清理、丰富和格式化数据以便有效使用数据的过程。
- 数据存储: 以安全、可扩展和可访问的方式组织和存储数据的过程。
- 数据访问: 以受控和安全的方式授予用户访问数据的过程。
- 数据备份与恢复: 为灾难恢复目的创建数据副本的过程。
通过确保高效且有效地执行这些任务,数据操作可帮助组织从其数据中获取价值并做出明智的决策。 它们还在维护组织数据基础架构的可靠性、安全性和性能方面发挥着至关重要的作用。
数据运营在企业中解决了哪些问题?
数据运营可以帮助企业解决多种问题,包括:
- 云迁移问题: 数据运营可以帮助确保准确识别性能问题的根本原因,无论是由于云环境还是其他因素。
- 反应性思维: 数据操作可以帮助企业预测性能问题而不是对其做出反应,从而改善关键业务应用程序中的用户体验。
- 技能差距: 数据运营可以帮助组织解决关键领域的短缺,例如云架构、IT 规划以及编排和自动化。
- 数据管道中断: 数据运营可以帮助企业确保数据继续顺畅且不间断地流动,即使在面临内部系统或数据摄取问题时也是如此。
- 自助流量消费: 数据运营可以帮助组织使业务线 (LOB) 用户更轻松地定位、访问和解释来自多个来源的正确数据。
- 数据库更改: 数据运营可以帮助组织应用 DevOps 实践来更快、更安全地更改其数据结构,而不会造成瓶颈或引入风险。
- 平衡高可用性和成本: 数据运营可以帮助组织在维护“始终在线”的关键任务应用程序和管理成本之间找到平衡。
- 运营团队转型: 数据运营可以帮助运营团队拥抱变化,并从数据库专家成长为数据专家,利用自主数据库、人工智能和机器学习等新技术。
数据运营工程师做什么的?
数据运营工程师负责设计、部署和维护组织的数据基础设施。 这包括以下任务:
- 设置和配置数据存储系统 例如数据库、数据湖和数据仓库。
- 设计和实现数据管道 在不同系统之间移动数据。
- 监控和故障排除数据基础架构 以确保其平稳高效地运行。
- 实施安全措施 以保护数据并防止未经授权的访问。
- 合作 数据分析师、数据科学家和其他利益相关者 了解数据要求并确保数据得到有效使用。
除了这些技术任务外,数据运营工程师还可能负责管理预算、制定数据管理策略以及与利益相关者就数据相关问题进行沟通。 他们可能在各种行业工作,包括金融、医疗保健、零售和技术。
数据运维工程师工资
数据是新金,行业需要金匠. 您是否知道德国数据中心或运营经理的平均总收入为每年 74.763 欧元,或每小时 36 欧元,据报道 薪资专家网? 此外,他们每年平均获得 5,256 欧元的奖金。 根据对德国企业及其匿名员工的调查估算工资。 入门级数据中心或运营经理(1-3 年经验)的平均薪酬为 52.556 欧元。 相比之下,高级数据中心或运营经理(8 年以上经验)的平均薪酬为 92.791 欧元。
关键外卖
数据操作;
- 指用于管理和处理企业内数据的流程和系统。 这包括数据收集、存储、处理、分析和可视化等任务。
- 对企业很重要,因为它们使组织能够根据准确和最新的数据做出明智的决策。 这可以提高效率、改善客户服务并提高盈利能力。
- 需要仔细规划和管理,以确保以安全和合规的方式处理数据。 这包括防止数据泄露和确保数据仅用于授权目的。
- 可能很复杂,尤其是对于拥有大量数据的企业或在受监管行业运营的企业而言。 在这些情况下,可能需要投资专门的工具和技术来有效地管理数据。
- 是成功数据策略的关键组成部分。 通过投资于有效的数据运营,企业可以提高其做出数据驱动决策和推动业务增长的能力。
结论
随着数据量、速度和种类的增长,需要新的洞察力提取技术和程序。 IDC预计 到 163 年,创建的数据量将增加到 2025 泽字节,其中 36% 的数据是经过组织的。 当前的技术、程序和组织结构不足以应对数据输入的巨大增长和对数据输出不断增长的价值期望。 由于越来越多的员工需要访问这些数据来执行他们的任务,因此需要转变理念以突破文化和组织障碍,以提供可扩展、可重复和可预测的数据流。
这种变化是由于 DataOps 革命而发生的。 将敦促公司采用必要的流程和技术,以避免将来出现与数据相关的麻烦。 数据操作有助于为每个用例创建可扩展、可重复和可预测的数据流。 组织可以使用数据操作为数据工程师、分析师和业务用户启用数据流的集成、自动化和监控。
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- Sumber: https://dataconomy.com/2022/12/data-operations-dataops/
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