DataOps：拥塞数据管道的解药

DataOps 是一组新兴的敏捷实践、流程和技术，用于构建和增强数据和分析管道以更好地满足业务需求。

数据每天都在不断增加，为我们提供了一个潜在的信息宝库，可供我们选择用于分析目的。但是，由于各种数据问题，分析停滞不前的次数比我们愿意承认的要多。我们不确定我们可以访问哪些数据，数据来自哪里，或者它是否值得信赖。

在一个理想的世界里，我们可以对手头的数据进行按需访问和信心，无论是整体企业分析还是特定项目洞察力，以做出使我们领先于竞争对手的业务决策。现实情况是，越来越多的数据源、平台和应用程序在大多数组织中造成了严重的数据拥塞和障碍。

产生、收集和管理的大量数据应该创造一个健康的数据环境，以更好地了解客户、产品和市场——但我们一直做不到。

一种新的数据处理方法

面对这一挑战，企业需要一剂解毒剂，帮助打破现有的信息孤岛和数据拥塞。需要一种全面的方式来理解和使用适当的工具、技术和技能组合，以应对数据的不断变化。 DataOps 只是要采取的方法。

DataOps 包含数据的动态特性，使企业能够发现更好的方法来开发和提供实时分析。跟随 DevOps 方法的脚步，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和分析管道以更好地满足业务需求。

另请参阅： DataOps 经验丰富的数据管道工程师对流式分析至关重要

虽然一些公司声称存在单一的技术解决方案，但 DataOps 承认仅通过订购一定数量的席位或许可证才能找到答案。这是一种完整的学科方法，由一种以不同方式看待和管理数据的心态驱动。 DataOps 的核心是一种方法论，旨在简化影响数据运营的所有元素，以增加业务产出、实施流程和支持这种新前景和数据原则的各种技术。

以变化的速度前进

企业现在可以即时访问来自互联网和社交媒体的新闻和信息，企业用户希望像在家一样在工作中进行操作——即时访问数据。这一要求需要一种更集成和更有效的数据方法，而不是许多企业围绕其构建的半常规、批处理方法。

很明显，想要或开始以变化的速度运营的公司可以通过在正确的时间获得正确的信息和分析来取胜。企业试图赶上数据移动的速度并管理自己环境的复杂性，但提高数据可用性变得更加困难。越来越多的瓶颈是采用 DataOps 的主要驱动力。原始数据源和各种传入数据源需要进行整形和格式化，并且需要减少提供数据的人和使用数据做出决策的人之间的摩擦。

DataOps 通过支持以数据为中心的企业、加快洞察时间以及解决与数据访问和使用相关的许多挑战来改变游戏规则。该方法主要侧重于改进整个组织中数据流的通信、集成和自动化。它将敏捷性、持续集成和测试结合在一起，同时添加了一个通信层，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。结果最终获得了实时数据，将使整个组织受益。

进步的企业正在使用现代数据架构来帮助管理不断扩大的数据量。利用云等平台为企业提供敏捷性、灵活性和更高的效率，这是与数据集成工具结合使用时，可以以适当的安全性、质量和元数据级别自动化数据交付和流程的基础。当 DataOps 被添加到组合中时，组织创建了内部对齐，使用正确的技术支持实时数据分析和协作数据管理方法。

DataOps 的采用有助于加快获得洞察力的时间，并解决如何处理数据的多样性和速度问题。然而，从本质上讲，该方法会引发一些问题，例如在变革的速度下成功运作需要什么？

DataOps 成功的关键

DataOps 在其转换数据流程的能力方面具有很大的潜力。 DataOps 要取得成功，企业必须遵循一些技术要求。

第一个要求是持续数据集成。它是现代数据平台的基础，是实现实时数据分析的关键。与传统的 ETL 方法和以每周或有时每月的方式移动数据的批处理视图不同，DataOps 需要不断集成增量数据更改。这意味着应用变更数据捕获 (CDC) 等技术，正确完成后无需安装源系统。这是一种非侵入性的方式，可以从事务系统、关系数据库、大型机系统和应用程序中捕获数据和元数据的变化，并将这些变化流式传输到数据管道流程中它们需要的位置。

对于企业而言，选择一种通用解决方案至关重要，该解决方案将支持各种平台，并允许变更数据捕获过程从源和目标的角度进行操作，这将有助于根据需要在何处交付和改进数据。这允许复制数据库，从而能够迁移到基于云的数据仓库和数据湖，从而节省成本和提高敏捷性，同时提供数据管道以支持实时迁移。

DataOps 要想成功，自动化也是必不可少的。云和数据湖等现代平台的实施正在企业中进行，数据管道自动化可确保数据的高效生成、交付和细化，同时将分析子集交付给不同的业务用户。通过自动化异构和分布式工作负载，我们为用户提供可信信息，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需要考虑敏捷性。解决方案必须在需要的地方运行，无论是在云端、本地还是在混合环境中，以保持“动态架构”的步伐，即平台和数据格式的不断变化。灵活的 CDC 提供敏捷、现代的基础架构，让企业为未来做好准备，提供正确的数据负载来满足业务用户的需求。

最后要考虑的是信任，这是 DataOps 最重要的方面之一，它来自元数据。用户应该能够知道数据来自何处、如何转换以及何时以及谁更改了数据。这是通过数据目录等技术实现的，可帮助用户快速找到数据。它还提供数据沿袭，这一点至关重要，因为它为用户提供上下文以帮助了解数据的捕获位置、转换方式以及确认验证。此类信息使用户确信所有数据移动都已成功正确记录。

清除前方的数据道路

尽管它还处于起步阶段，但采用 DataOps 将缓解许多与数据相关的拥塞问题，这些问题使组织无法在竞争中脱颖而出，同时有助于减少向更多分析用户提供分析就绪数据的时间和成本。

成功执行后，DataOps 使企业能够提高生产力、简化和自动化流程、增加数据输出，并在团队之间建立更好的协作，使企业能够以变化的速度运营。