在一个个性化体验驱动消费的时代，企业如何通过各种渠道收集消费者数据，然后利用这些数据形成见解，进而创造一种超个性化的体验是至关重要的，所以仅仅收集数据是不够的。如何获取数据、如何规范化、如何检查数据的准确性、如何管理数据以及如何将数据提供给组织同样重要。
DataOps是使用正确的工具、流程和行为来处理数据的策略。它将数据科学和数据架构等与企业文化相结合，真正把数据放在第一位。
在处理数据时，成功与否很大程度上取决于是否拥有强大的数据处理工具，这些工具是管理整个数据生命周期所必需的。拥有完善的工具是至关重要的，不仅可以获取和存储数据，而且还可以规范、清洗、集成和稽核数据，还必须为机器学习建模做准备，并提供强大的安全性。根据个人信息安全规范，个人数据采集是一种受到高度监管的做法。组织有责任避免不当使用或发布个人身份信息。DataOps定义了围绕数据使用的流程，以及保护数据集和个人敏感信息的策略。
了解风险并确保数据安全只是遵从性的一部分。企业还必须确保政策在全公司范围内得到有效的沟通和执行。正确的DataOps策略有助于提高风险意识。
数据的平民化将最终使你的公司真正改变它的运作方式。一位著名的数据科学家曾经告诉我：“与数据打交道，最重要的事情就是知道该问什么问题。”在许多情况下，没有真正理解这些数据，也没有清楚地了解通过收集和分析这些数据希望获得什么样的知识。
洞察人性是DataOps的一个重要目标。处理数据的最终目标不是创建指标、图表或仪表板——而是改变行为。洞察人性意味着突破技术和流程，真正考虑我们要改变谁的行为以及为什么要改变。我发现，使用行动学习设计的研讨会是一个非常好的方法，无论你选择在一个互动的研讨会中进行这些对话，还是在一个非正式的利益相关者讨论中进行这些对话，最重要的是要进行这些讨论，都有助于实现处理数据的最终目标。
除非所有利益攸关方探索并理解数据中的人性化因素，否则数据行动战略就不会成功。除了知道要问什么问题之外，还必须知道如何以对每个人都有意义的方式将结果可视化，并且知道应该根据数据学习采取什么行动。负责管理、解释和行动的人员之间的这些讨论将开始在整个组织中形成一种以数据为中心的文化，从而改变业务决策的制定方式。
