DataOps,即Data和Operations组合。是在数据分析过程中,提升数据质量,减少数据分析的周期时间,提高效率的一系列实践,现在逐渐发展成了一门方法论。DataOps适用于从数据准备到报...
但Gartner也指出,DataOps虽然可以降低数据分析的门槛,但并不会让数据分析变成一项简单的工作,与DevOps的落地一样,实施成功的数据项目也需要做大量的工作,比如深入了解数据和业...
由于DataOps建立在DevOps之上,因此跨职能团队跨越诸如运营,软件工程,体系结构和计划,产品管理,数据分析,数据开发和数据工程之类的“技能行会”是必不可少的,因...
与DevOps 一样,DataOps 的使用与发展也是一个需要正确工具和正确思维加持的持续过程。DataOps 的目标是以正确的方式更容易地实现大数据项目,以达到用更少的工作量从数据中获得最大...
DataOps 是 data operationalization(数据操作化)的缩写,是一种协作数据管理方法,强调组织内数据管道的通信、集成和自动化。与数据存储管理不同,DataOps 并不主要关注“存储...
DataOps(数据操作)源于敏捷哲学。它严重依赖自动化,注重提高计算机处理的速度和准确性,包括分析、数据访问、集成和质量控制。DataOps开始时是作为一个最佳实践系统,但逐渐成熟为处理...
在这篇文章中,我们将讨论DataOps与DevOps的区别,并探讨它们与数据管理的另一个关键方面DataSecOps的区别。 DevOps 对于应用的部署是实现方式转变的主要催化剂,它有助于使公司更加灵...
DataOps,即Data和Operations组合,在企业数据能力构建中,帮助企业提升数据质量,减少数据分析的周期时间,提高效率方法,DataOps适用于数据源到数据洞察分析整个数据生命周期。本文主要...
DataOps 的核心任务是提高数据分析的质量并缩短数据分析的周期,是高效打造数据中台的必经之路,因此可以将 DataOps作为数据中台建设必须参考的一个方法论。要建设一个高效的业务 IT ...
DataOps 是一种数据工程方法,旨在为分析和数据科学快速、可靠和可重复地交付生产就绪数据。除了速度和可靠性之外,DataOps 还通过支持数据版本控制、数据转换和数据沿袭的工程学科(专...
收录于:2022-11-28 22:10:19