什么是 DataOps？DataOps 与 DevOps 有什么区别？

导读：这篇文章将讨论什么是 Data0ps 以及 DataOps 与 DevOps 的区别，并探讨它们与 DataSecOps 的区别。

用于应用程序部署的 DevOps 一直是 IT 工作方式转变的主要催化剂，它有助于使公司更加灵活并对客户做出响应。DevOps 原则已在软件开发领域被广泛采用，但与 DataOps 相比也被广泛采用。虽然这是一个常见的误解，但 DevOps 和 DataOps 是两个截然不同的追求。

在这里，我们将看看 DataOps 与 DevOps，以及它们之间的主要区别。我们还将探讨它们与 DataSecOps 的区别，DataSecOps 是在整个生命周期中管理数据的另一个关键举措。

一、什么是 DataOps？

​DataOps 是一个相对现代的术语，由 Lenny Liebmann 于 2014 年首次提出。 ​从本质上讲，DataOps 是一种面向流程的方法，用于提高分析和数据团队使用的数据分析的质量和缩短周期时间。DataOps 将数据分析和运营团队统一起来，更快、更准确地提供分析解决方案和产品。

数据从来没有像今天的环境中那样成为一种更有价值的商品，这就是为什么企业愿意采取极端措施来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 最初是一组最佳实践，但它已经发展成为一种独特的数据处理、准备和分析方法。

二、为什么 DataOps 对于数据驱动的企业很重要？

DataOps 对于数据驱动的企业至关重要，因为它有助于提高数据分析的质量和速度，或数据项目的“价值实现时间”。DataOps 有助于优化从数据采集到分析的整个数据管道。质量和速度的改进可以带来几个好处，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 可以帮助提高整体数据质量。这是因为它将数据管道中的所有利益相关者聚集在一起，包括数据科学家、工程师和其他人。通过协作，他们可以在问题引起下游问题之前及早发现和解决问题。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。

随着企业的成长和成功，它需要更多的数据来做出明智的决策。因此，数据摄取正在以越来越快的速度加速。随着时间的推移，DataOps 的形成需要具有更高可靠性的高质量数据和分析解决方案。

三、DataOps vs.DevOps

虽然两者都基于旨在加快工作周期的敏捷结构，但 DevOps 专注于产品开发。相比之下，DataOps 专注于数据管理和交付速度。此外，DevOps 以应用层为中心，而 DataOps 则涵盖了从获取到消费的整个数据供应链。

此外，DevOps 强调开发和运营团队之间的协作，这在企业中通常是孤立的。相比之下，DataOps 强调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。这对于确保产品开发各个方面的数据完整性至关重要。

DataOps 不是针对数据的 DevOps，但 DevOps 为 DataOps 奠定了基础。DevOps 方法通过敏捷性、持续交付、专注于自动化等来帮助实施和支持数据运营。因为 DevOps 专注于通过打破功能孤岛来使 IT 更加敏捷，它也有助于该领域的 DataOps。

1、DataOps 和 DevOps 之间的相似之处

支持 DataOps 的许多原则都源自 DevOps 中的类似原则。公司需要 DevOps 来生成高质量、统一的软件和功能开发框架。在数据驱动方面，公司依靠这些特征来进行敏捷的数据工程和分析。

由于 DataOps 使用相同的 DevOps 工具链，因此对于拥有 DevOps 框架的企业来说，利用它非常简单。以下是 DataOps 从 DevOps 中获得的一些主要思想：

快速增长

重用和自动化

专注于提供市场价值

自动测试和代码推广

持续集成和持续交付 (CI/CD)

2、DevOps 和 DataOps 之间的差异

尽管 DevOps 和 DataOps 的基础有相似之处，但还是有几个显着的区别。

方法：DataOps 和 DevOps 的活动具有相当的交互特征。但是，后者具有实时和交互的数据管道和分析开发过程；前者包括软件开发和交付方法。

编排：应用程序源代码不需要在 DevOps 方法中进行广泛的编排。在 DataOps 中，数据管道和分析开发编排是必需的组件。尽管编排数据流一直在发生（例如，ETL/ELT 流程），但在应用程序开发和 DevOps 过程中通常没有这样的管道协调。

数据管理：在 DevOps 中，数据模式、管理和授权更改是微不足道的。在 DataOps 中，他们是前台。

人的因素：DataOps 和 DevOps 用户的个性和技能是多种多样的。DevOps 主要与工程师打交道，而 DataOps 与许多角色打交道，其中一些角色技术含量较低。

Instruments：DataOps 的诞生是由 DevOps 带来的，而支持它所需的工具仍处于早期阶段。虽然 DevOps 中的测试主要是自动化的，但 DataOps 并没有相同的奢侈——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的软件。

四、DataSecOps 为什么很重要

如果您认为 DataOps 和 DevOps 只是用于开发和管理数据，那么您会大吃一惊。DataSecOps 是 DataOps 和信息安全或网络安全的结合。可以想象，这个联盟对于希望迈向更加数据驱动的未来的企业至关重要。

就像 DataOps 和 DataSecOps 的可比性在于它们专注于数据分析以改善安全状况一样，它们在安全标准、思想和程序方面的侧重点不同。随着时间的推移，与数据相关的实践发生了巨大的变化，DataSecOps 帮助企业保持领先地位。这是一种动态的、包罗万象的思维方式，用于将数据解决方案与快速变化的数据相集成，并支持数据治理、隐私和安全。

在 DataSecOps 方法中将安全作为首要优先事项包含在内，可确保所有数据项目和操作都保持安全。这也意味着在流程的每个阶段都包含安全性，而不是通过数据项目或审计在最后实施。这种方法旨在确保快速数据项目不会带来额外的安全风险。因此，从设计到交付的整个过程都强调安全性。

如果您查看 DataOps 与 DataSecOps，很明显后者是前者的子集，安全性不断集成到数据操作中。由于数据安全性和完整性对于每个企业的开发流程都至关重要，因此将“Sec”组件整合到 DataOps 可以帮助您避免在整个数据生命周期中出现任何数据安全问题。

结论：DevOps 和 DataOps 是数据驱动型企业的关键方法，但它们之间存在显着差异。DataOps 不是针对数据的 DevOps，但它是一种敏捷方法，对于拥有许多数据消费者、数据生产者和其他数据利益相关者的以数据为中心的企业来说尤其重要。

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