一个好的数据分析程序依赖于好的 DataOps
如果您的 DataOps 流程没有被很好地理解，可能会导致您的数据和分析结果不一致。
对强大的 DataOps 流程的需求通常被低估，并且在应用于数据分析项目时会被误解。简而言之，DataOps 是针对数据的 DevOps（将工具和 IT 运营相结合的一组实践）——并且是操作数据并解决核心思想的过程，即每次进行部署或进行更改时，都需要注意已经存在的数据以及正在推广的更改的潜在影响。
在未对基础 DataOps 流程给予适当关注的情况下，挑战在于可能会出现许多问题，最终导致一些严重的影响。
另见： DataOps：如何将数据转化为可行的见解
您推动的更改会破坏生产中的某些内容
这是每个数据团队最糟糕的噩梦。然而，更糟糕的是，没有一个流程可以知道 1）引入了哪些更改以及 2）如何消除问题。如果您不了解正在部署的更改，您将无法快速解决新引入的问题。这是一个开发问题，但它很快就会变成一个业务问题，因为您可能会开始失去业务受众。如果您的客户群不信任您的系统和底层流程（并且他们开始实时看到损坏的数据），那么您的整个数据程序的可信度就会受到质疑——并且它会因为某些事情而受到质疑可以通过一个清晰、经过测试和记录的过程来解决。
增强功能的交付速度
如果您没有可靠的流程，并且您看到的数据不准确，那么您解决问题和提供增强功能的时间将非常长。结果？您将更长时间地查看不良（或不完整）数据。部署过程本身需要被视为整个数据程序的一部分。实施零代码更改以简单地测试部署过程。流程本身是否按应有的方式工作？或者该流程实际上是什么将错误的东西引入生产？
您已移除进行热修复的功能
问题出现了，这是不可避免的，开发团队需要能够快速介入并执行热修复来解决眼前的问题。但问题是，如果您没有适当的 DataOps 流程，您可能会在下一次部署中重新引入相同的错误。
另见： 上市时间就是一切——借助 DataOps 实现这一目标
人为错误和成本
人再谨慎，也会犯错。 DevOps 流程旨在从您的数据分析程序中消除尽可能多的人为错误。人为错误越少，您的数据和程序就越准确。人是昂贵的，而流程可以帮助降低成本。参与部署的人员越多，该过程的成本就越高。删除数据分析程序的手动方面，您将拥有一个更好、更便宜、更快的程序。
如果您不确定 DataOps 流程的当前状态，请向您的团队询问这些问题。答案会告诉你你需要知道的一切。
- 我们目前将数据更改投入生产的流程是什么？是否一致且有据可查？
- 是否有正在完成工作的独立开发和测试环境？
- 人们是否拥有对生产环境进行更改的管理员权限？是否有适当的流程来防止人们将自己的更改推送到生产中（即，开发和部署之间的治理是什么）？
如果您的 DataOps 流程没有被很好地理解，它可能会导致您的数据不一致。数据中的不一致会导致客户对他们的信息质量产生怀疑，并且他们不能真正相信他们所看到的事实来源。建立一个更好的流程，你会走得更快，在客户眼中仍然值得信赖，你会知道你已经建立了一个单一版本的事实，可以依靠它来做出关键的业务决策。
物联网技术