随着企业成为人工智能就绪企业,高效的数据管理在确保成功方面获得了前所未有的作用。数据管道中的瓶颈可能导致巨额收入损失,同时对声誉和品牌价值产生负面影响。因此,在数据准备、分析和实现方面,对敏捷性和弹性的需求日益增长。

一方面,数据分析团队从传入数据中提取价值,为生产周期准备和组织价值。另一方面,它们有助于反馈循环,从而实现新想法的持续集成和部署 (CI/CD)。

通过将 DevOps 原则应用于数据管理,DataOps 优化了此价值创新管道,简化了该管道以确保更好的 ROI。

数据管理挑战和 DataOps 解决方案

首先,数据分析垂直业务涉及多个角色,使得以数据为中心的内部通信和传输极其复杂。此外,团队无法达到满足快速变化的个性化和专业化需求所需的速度、耐用性和灵活性。

其次,传统的数据管理流程高度孤立,互操作性低。除了阻碍关键角色之间的无缝协作外,这还妨碍了公司层面的创新,这主要是由于瓶颈和惰性。

为大数据、AI 和 ML 集成的企业做准备,三大类 DataOps 解决方案可以解决这些问题。

  • Apache 气流或 Saagie 等编排解决方案打破了多环境和多平台交互的障碍。
  • 自动测试和监控解决方案( 如 iCEDQ),以确保持续的 QA 和反馈。
  • 环境和部署解决方案, 如 Git、Docker 和 Jenkins,有助于版本控制、模块化和 CI/CD。

实现数据操作的步骤

增量实现对于确保有效的 DataOps 转换至关重要。数据分析领导者必须从确定最易受瓶颈影响的业务方面开始。

下图提供了快速启动 DataOps 练习的步骤,以便您可以快速开始交付业务就绪数据。

实施数据操作的结果

有一些直接和实际的好处

  • 它使数据分析团队更可靠、更适应、更快速。连续的 QA、反馈、测试、集成和部署为数据管理提供适合时间的灵活性。此外,它使这些流程更具可扩展性和直观性。
  • 它通过实现跨所有主要角色的无缝数据流,增强了跨垂直的协作。反过来,这又为团队提供了更大的弹性,缩短了生产周期,延长了产品的生命周期,最重要的是,消除了瓶颈。

确定干预范围

DataOps 转换的成功取决于执行过程的有效性。

  • 数据分析领导者必须彻底了解其业务状态和干预范围。DataOps 的实施必须从各个流程的级别进行,而不是同时实现整体变革。
  • 规划、创建和监视可视为 DataOps 实现的三个广泛阶段。
  • 规划阶段涉及准确确定业务目标。基于此,数据分析领导者可以隔离价值创新链中减缓其余流程的方面。
  • 任何连续的过程都需要严格的监控,DataOp 也不例外。设置强大的监控检查点对于循环过程至关重要。

将数据与专业知识集成

选择合适的 IT 合作伙伴,可以指导您的业务完成整个现代化过程,并完成托管的 DataOps 实施和监控,以提高整体 ROI 和相关性,这一点非常重要。

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