为何稳健的DataOps驱动可靠数据分析
如果您的DataOps流程不被充分理解，可能导致数据不一致，进而影响分析结果。
强大DataOps流程的必要性在数据分析项目中常被低估——且被误解。简单说，DataOps是面向数据的DevOps（结合工具和IT运营的实践集）——即将数据运营化的过程，并解决核心理念：每次部署或变更，都需留意现有数据及变更的潜在影响。
若未对底层DataOps流程给予足够关注，将出现诸多问题——最终导致严重后果。
另请参阅：DataOps：如何将数据转化为可行动洞察
推送变更导致生产环境故障
这是每个数据团队的噩梦。更糟的是没有流程知晓1）引入了什么变更，2）如何移除问题。若无法洞察部署了什么变更，就无法快速应对新问题。这是开发问题，但迅速转化为业务问题：您开始失去业务受众。若客户群不信任系统和底层流程（并开始实时看到损坏数据），整个数据计划的可信度受质疑——而这本可通过清晰、测试过、文档化的流程解决。
增强交付速度
若无稳健流程，且看到不准确数据，修复问题和提供增强的时间将极长。结果？您将更长时间面对糟糕（或不完整）数据。部署流程本身需被视为整体数据计划一部分。实施零代码变更仅测试部署流程。流程本身是否按预期工作——还是该流程实际上将错误引入生产？
您失去了热修复能力
问题不可避免，开发团队需能快速介入热修复解决即时问题。问题在于，若无DataOps流程，下次部署可能重新引入同一Bug。
另请参阅：上市时间至关重要——用DataOps实现
人为错误与成本
无论多谨慎，错误难免。DevOps流程旨在从数据分析计划中移除尽可能多的人为错误。人为错误越少，数据越准确——计划越可靠。人力昂贵，流程可降低成本。部署涉及人越多，成本越高。移除数据分析计划的手动环节，您将拥有更好、更便宜、更快的计划。
若对当前DataOps流程状态不确定，问团队这些问题。答案将告诉您一切。
- 我们将数据变更推入生产的当前流程是什么？是否一致且文档完善？
- 是否有隔离的开发和测试环境供工作进行？
- 人们是否有生产环境管理员权限进行更改？是否有流程防止人们将自己的变更推入生产（即开发与部署间的治理是什么）？
若DataOps流程不被充分理解，可能导致数据不一致。数据不一致让客户怀疑信息质量，无法真正信任所见作为单一真相来源。建立更好流程，您将跑得更快，在客户眼中保持可信，并知晓您构建了可靠的单一真相版本以支持关键业务决策。
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