DataOps
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从数据到价值，DataOps 精益数据运营概述
DataOps业界目前尚缺少统一的、细化的定义和实践，本文将分享一些个人的看法，希望可以抛砖引玉，让大家对DataOps有个初步认识。
联通 DataOps 和 MLOps：将机器学习推理作为新的数据源
数据是AI开发生产的重要元素，在数据驱动的AI时代，割裂的DataOps和MLOps是否依然能满足企业数据挖掘和AI应用的需求? 带着这个疑问，IDP和大家一起跟随资深AI从业者Debmalya Biswas的实践分享，一探“如何将DataOps嵌入到MLOps中”
数据中台的终点是 DataOps 还是 DaaS？
要说近些年企业服务圈的顶流明星，非数据中台莫属。可七八年过去了，数据中台还是没有成为类似数据仓库和数据湖一样的数据基础架构。
落地 DataOps，必须克服的挑战有哪些？
导读：DataOps 是一种最新的高效使用数据和改进数据驱动决策的新工具。企业应该为迎接DataOps带来的挑战做好准备，并学习如何克服它们。
DevOps 与 DataOps 相关吗？
与 DevOps 如何改变我们开发软件的方式类似，DataOps 正在改变我们创建数据产品的方式。通过利用 DevOps 方法，团队通过使用交付管道和反馈循环来创建和维护软件产品，实现了速度、质量和灵活性。DataOps 采用类似的工作流程来为构建数据产品的团队实现相同的
DataOps 核心理念是什么？包括哪些模块？
近几年，DataOps（数据开发治理一体化）在一些领先的企业中，将原本相互鼓励的数据治理、管理、开发和应用等环节打通，形成一个无缝衔接的大闭环，去破解企业在数据应用中的挑战，例如数据驱动文化的未普及、开发效率的低下、工具链的不完善以及数据链路的不
什么是 DataOps？DataOps 与 DevOps 有什么区别？
导读：这篇文章将讨论什么是DataOps以及DataOps与DevOps的区别，并探讨它们与DataSecOps的区别。
DataPipeline：让数据生产力的历史进程，再前进一步
明论资本对话DataPipeline:让数据生产力的历史进程,再前进一步。
