DataOps：优化数据管道，实现更快、更可靠的分析

DataOps：应对数据挑战的新方法

DataOps 是一套新兴的敏捷实践、流程和技术，旨在构建和增强数据与分析管道，以更好地满足业务需求。

数据每分每秒都在激增，为分析提供了潜在的宝贵信息宝库。但往往由于各种数据问题，分析工作陷入停滞：我们不确定拥有哪些数据、数据源自何处、以及数据是否可信。

在理想世界中，我们能随时访问并信任手中的数据，无论是全企业级分析还是特定项目洞察，都能支持让我们在竞争中保持领先的业务决策。现实却是，不断增长的数据源、平台和应用在大多数组织中造成了严重的数据拥堵和障碍。

海量的数据生产、收集和管理本应创造健康的数据环境，以更好地理解客户、产品和市场，但我们始终差强人意。

数据管理的新范式

面对这一挑战，企业需要一种解药来打破现有的信息孤岛和数据拥堵。需要一种全面的方式来理解并使用合适的工具、技术和技能组合，以应对数据的持续变化。DataOps 正是这种方法。

DataOps 拥抱数据的动态本质，使企业能发掘开发和交付实时分析的更好途径。借鉴 DevOps 方法论，DataOps 是一套新兴的敏捷实践、流程和技术，用于构建和增强数据与分析管道，以更好地满足业务需求。

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虽然有些公司声称存在单一技术解决方案，但 DataOps 认识到答案不能仅靠购买一定数量的席位或许可证来获得。它是一种完整的学科方法，由一种心态驱动，即以不同的方式审视和管理数据。DataOps 的核心是一种方法论，旨在简化影响数据运营的所有要素，以增加业务产出，实施支持这一新观点和数据原则的流程和各种技术。

以变革的速度前行

企业现在能即时从互联网和社交媒体获取新闻和信息，业务用户希望在工作中像在家里一样，拥有即时的数据访问能力。这种需求要求采用更集成、更高效的数据方法，而非许多企业架构所依赖的半定期批处理方式。

显然，能够或开始以变革速度运营的公司，通过在正确时间拥有正确信息和分析而获胜。随着企业试图跟上数据速度运动并管理自身环境的复杂性，提高数据可用性变得更加困难。日益增加的瓶颈是采用 DataOps 的主要驱动力。原始和多样的传入数据源需要整形和格式化，提供数据的人和使用数据做决策的人之间需要减少摩擦。

DataOps 通过支持以数据为中心的企业、加速洞察时间、解决数据访问和使用相关的许多挑战，改变了游戏规则。该方法论高度关注改善组织内部数据流的沟通、集成和自动化。它将敏捷性、持续集成和测试结合在一起，并增加了一个沟通层，以加强数据所有者、数据库管理员、构建管道和流程的数据工程师以及数据消费者之间的协作。最终结果是获得实时数据，使整个组织受益。

先进企业正利用现代数据架构来管理不断膨胀的数据量。利用云等平台为企业提供敏捷性、灵活性和更高效率，结合数据集成工具，可在适当的安全性、质量和元数据级别下自动化数据交付和流程。加入 DataOps 后，组织创造了内部一致性，配合合适的技术支持实时数据分析和协作式数据管理方法。

采用 DataOps 有助于加速洞察时间，并解决如何处理数据多样性和速度的问题。然而，该方法论本质上会引发一些问题，例如：要成功以变革速度运营需要什么？

DataOps 成功的关键

DataOps 在转变数据流程方面大有可为。要使 DataOps 成功，企业必须遵循几项技术要求。

第一项要求是持续数据集成。 它是现代数据平台的基础，也是实现实时数据分析的关键。不同于传统的 ETL 方法和每周甚至每月移动数据的批量视图，DataOps 需要持续集成增量数据变更。这意味着应用变更数据捕获（CDC）等技术，如果做得正确，可消除对源系统安装的需求。这是一种非侵入式方式，可从事务系统、关系数据库、大型机系统和应用程序捕获数据和元数据的变更，并将其流式传输到数据管道流程所需的位置。

企业选择通用解决方案至关重要，该方案需支持各种平台，并允许变更数据捕获过程从源和目标两个角度运行，这有助于在需要的地方和时间交付和优化数据。这使得数据库复制成为可能，支持向基于云的数据仓库和数据湖迁移以节省成本和提高敏捷性，同时提供数据管道以支持实时数据移动。

自动化也是 DataOps 成功的关键。 现代平台如云和数据湖正在企业中实施，自动化数据管道可确保高效生成、交付和优化数据，同时向不同业务用户交付分析子集。通过自动化异构和分布式工作负载，我们为用户提供值得信赖的信息，帮助他们在正确的时间做出最佳决策。

组织在采用新技术和实施新数据管道时必须考虑敏捷性。解决方案必须能在需要的地方运行，无论是云、本地还是混合环境，以维持“动态架构”的步伐，即平台和数据格式的持续变化。灵活的 CDC 提供敏捷、现代的基础设施，使企业面向未来，提供满足业务用户需求的正确数据加载。

最后要考虑的是信任，这是 DataOps 最重要的方面之一，源于元数据。 用户应能知道数据来自哪里、如何被转换、何时以及由谁更改。这通过数据目录等技术实现，帮助用户快速查找数据。它还提供数据谱系，这至关重要，因为它为用户提供上下文，帮助理解数据在何处被捕获、如何被转换，并确认验证。这些信息让用户确信所有数据移动都已正确记录。

前路清晰

尽管 DataOps 尚处于起步阶段，但采用它将缓解许多阻碍组织超越竞争对手的数据拥堵问题，同时有助于减少向更多分析用户交付分析就绪数据的时间和成本。

当成功执行时，DataOps 使企业能够提高生产力、简化和自动化流程、增加数据产出，并加强跨团队协作，使业务能够以变革的速度运营。