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DataOps“devops deves for data”？

应用程序部署的Devops一直是转变如何完成的主要催化剂，它有助于使公司更加灵活和对客户的响应。Devops原则已被广泛采用软件开发世界，但与其广泛相比 dataops.。虽然这是一个常见的误解，Devops和DataOps是两个急剧不同的追求。

在这里，我们将看看DataOps与Devops，以及它们之间的主要差异。我们还将探讨它们与DataSecops的不同之处，在整个生命周期中管理数据的另一个关键运动。

什么是dataops？

dataops是一个相对现代的术语， 首次创造于2014年由Lenny Liebmann。在其核心，DataOps是一种以过程为导向的方法，用于提高质量并降低分析和数据团队使用的数据分析的循环时间。 DataOps统一数据分析和运营团队，更快速准确地提供分析解决方案和产品。

数据从来没有比今天的环境更有价值的商品，这就是为什么企业愿意通过极端措施获取可用于提供数据驱动的解决方案和商品的数据。虽然Dataops从一系列最佳实践开始，但它已经发展成为数据处理，准备和分析的独特方法。　

为什么Dataops对于数据驱动的组织很重要？

DataOps对于数据驱动组织至关重要，因为它有助于提高数据分析的质量和速度，或者数据项目的“时间值”。 DataOps有助于从数据采集到分析中优化整个数据流水线。质量和速度改进可能导致几个好处包括：

• 更可靠和及时的见解
• 提高效率和生产力
• 降低成本

此外，DataOps可以有助于提高整体数据质量。这是因为它将所有利益相关者汇集在数据管道中，包括数据科学家，工程师和其他人。通过协作工作，他们可以在造成下游问题之前提前识别和解决问题。 DataOps还旨在不断改进和更改数据模型，可视化，报告和仪表板以满足公司目标。

随着组织的增长并享有成功，它需要更多的数据来提出明智的决策。结果，数据摄取以越来越快速的速度加速。随着时间的推移，DataOPS形成需要高质量的数据和分析解决方案，随着时间的推移，具有更大可靠性的分析解决方案。

dataops与devops.

虽然两者都是基于敏捷结构，旨在加快工作周期，Devops专注于产品开发。相比之下，Dataops专注于数据管理和速度交付。此外，Devops围绕应用层居中，而Dataops则包含整个数据供应链，从获取到消费。

此外，Devops强调了开发和运营团队之间的合作，这些团队通常可以在组织中抵押。相比之下，DataOps突出显示所有数据消费者之间的关系，这可能意味着更多的数据利益相关者。这对于在产品开发的所有方面来保护数据完整性至关重要。

DataOps不是DevOps数据，但Devops为DataOps奠定了基础。 Devops方法有助于实现和支持敏捷性，连续交付，关注自动化等数据操作等。因为DevOps专注于通过分解功能筒仓更加灵活，但它还有助于该区域中的DataOps。

Dataops和Devops之间的相似之处

权力DATAOPS的许多原则来自Devops中的类似原理。公司要求Devops生产出高质量，统一的软件和功能开发框架。当涉及数据驱动时，公司依靠这些特征来制作敏捷数据工程和分析。

随着Dataops使用相同的DevOps Toolchain，利用Devops框架的组织很简单。以下是DataOps从Devops采取的一些主要思想：

• 快速增长
• 重用和自动化
• 专注于提供市场价值
• 自动测试和代码促销
• 连续集成和连续交付（CI / CD）

Devops和Dataops之间的差异　

尽管Devops和Dataops的基础之间存在相似之处，但有几个显着的区别。

• 方法：Dataops和Devops的活动具有可比的交互式特性。但是，后者具有数据管道和实时和交互的分析开发过程;前者包括软件开发和交付方法。
• 编排：应用程序源代码在Devops方法中不需要广泛的编排。在Dataops中，数据流水线和分析开发编程是必需组件。通常不会在应用程序开发和Devops程序中提供这样的管道协调，尽管始终进行协调数据流（例如，ETL / ELT过程）。
• 数据管理：在Devops中，数据模式，管理和授权变更是边缘的。在DataOps中，它们是前级。
• 人体元素：DataOps和Devops用户的个性和技能是多元化的。 Devops主要与工程师交往，而Dataops处理许多角色，其中一些人的技术较低。
• 仪器：DATAOPS的诞生由Devops迎来了，并且支持它所需的工具仍处于早期阶段。在Devops中的测试主要是自动化的，而DataOps没有相同的奢侈 - 大多数用户必须修改测试自动化软件或从头开始开发自己。

DataSecops，以及为什么重要

如果您认为Dataops和Devops只是关于开发和管理数据，您就会出现惊喜。 DataSecops是Dataops和信息安全的婚姻，或网络安全。正如您可以想象的那样，这个联盟对于寻求走向更具数据驱动的未来的组织至关重要。

以同样的方式使数据和DataSecops相当的方式，因为他们专注于提高安全姿势的数据分析，它们的重点是对安全标准，想法和程序不同。随着时间的推移，数据相关的做法已经发生了显而易见，DataSecops艾滋病企业继续前进。它是一种动态，全包括用于集成数据解决方案的动态态度，用于快速移位数据，并启用数据治理，隐私和安全性。

将安全性作为DataSecops方法中的主要优先级纳入确保所有数据项目和操作都保持安全。这也意味着安全性包含在过程的每个阶段，而不是通过数据项目或审核来放入结尾。这种方法旨在确保快速数据项目不附加安全风险。因此，在整个过程中强调安全性，从设计到交付。

如果您查看Dataops与DataSecops，很明显后者是前者的子集，安全性被连续地集成到数据操作中。由于数据安全性和完整性对​​每个组织的开发过程至关重要，因此将“秒”组件结合到DataOps中，有助于您避免在整个数据生命周期中的任何数据安全问题。

结论

Devops和DataOps是数据驱动组织的关键方法，但它们有显着差异。 DataOps不是Devops数据，但它是一种敏捷的方法，对于具有许多数据消费者，数据生产商和其他数据利益相关者的数据为中心的组织尤为重要。