了解如何利用 DataOps 而不是 DevOps 最大限度地提高效率并推动成功，并释放数据驱动型环境的真正潜力。
随着时间的推移，DevOps 已被证明可以成功地简化产品交付流程。当世界各地的公司都采用数据驱动的战略时，必须建立一个结构良好的框架，以最大化企业数据的价值。这些数据驱动的洞察力使消费者能够根据可验证的证据做出明智的决策，而不是依赖不正确的假设和预测。
为了更好地理解 DataOps 和 DevOps 之间的区别，首先定义一个明确的定义是有意义的。
DevOps代表了开发和软件团队有效交付输出的能力的范式转变。同时，DataOps 主要围绕通过数据分析师和数据工程师的专业知识优化和完善智能系统和分析模型。
什么是 DataOps？
只有在 DataOps 的帮助下，您的数据分析和决策过程才能充分发挥其潜力。降低数据管理成本是数据运营的主要目标之一。
通过自动化手动数据收集和处理过程，您可以最大限度地减少对劳动密集型操作的需求并释放宝贵的资源。它不仅可以节省资金，还可以让您的团队腾出时间专注于更具战略意义的项目。
此外，提高数据质量是数据运营的核心。通过使用持续监视，可以实时发现并修复数据管道中的任何问题或异常情况。通过确保您所依赖的见解和信息的可靠性和准确性，可以做出有根据的判断。
什么是 DevOps？
DevOps 是一种软件开发方法，专注于使事情顺利运行并不断改进。它类似于敏捷开发方法，但它通过让 IT 运营和质量保证团队参与进来而更进一步。因此，现在，开发团队专注于创建产品及其在部署后的性能。
DevOps的重点是使协作更好，并减少开发过程中的任何障碍。这一切都是为了提高效率。最棒的是，它带来了一些好处，例如产品团队之间更好的沟通、省钱、变得更好以及快速响应客户反馈。
DataOps 和 DevOps：相似之处
DataOps 和 DevOps 在敏捷项目管理方面有着共同的基础。后续部分将深入探讨突出这一共同背景的具体方面。
敏捷方法论
敏捷方法是称为DevOps和DataOps的扩展的基础，它们分别是专门为软件开发和数据分析领域量身定制的。
敏捷方法非常强调适应性思维和快速调整，以有效满足不断变化的业务需求并利用新兴技术和机会。DevOps 和 DataOps 秉承这一理念来优化各自的管道。
迭代周期
这两种方法都采用简短的迭代周期来有效地产生结果，并从利益相关者那里收集意见以指导他们的后续行动。增量开发使用户能够迅速从可交付成果中受益，并评估其与基本要求的一致性。随后，DevOps 或 DataOps 团队可以开始构建产品的后续层或根据需要更改其轨迹。
协作
DataOps 和 DevOps 都是关于团队合作和协作的！在 DataOps 中，我们出色的数据工程师和科学家与业务用户和分析师合作，发现符合我们业务目标的宝贵见解。
同时，在DevOps方面，我们的开发、运营和质量保证团队联手打造出客户喜爱的一流软件。最好的部分？这两种模式都非常重视收集最终用户的反馈，因为我们相信他们的满意度是衡量成功的最终标准。
DataOps 和 DevOps：差异
结果
在取得成果方面，DataOps 就是要创建无缝的数据流，并确保有价值的信息到达最终用户手中。为了最大限度地提高效率，这包括开发尖端的数据转换应用程序和优化基础设施。
另一方面，DevOps 采用了一种略有不同的策略，强调快速向客户交付优秀的软件。DevOps 旨在通过分发更新并根据有洞察力的消费者输入进行增量调整来尽快交付最小可行产品 （MVP）。不过，最好的事情是什么？在随后的开发周期中，可以增加和改进其功能，为客户提供最佳体验。
测试
在 DataOps 中，验证测试结果非常重要，因为真实值或统计数据是未知的。这可能会导致有关数据相关性和最新信息使用的问题，这需要验证以确保分析的可信度。
在DevOps中，结果是明确定义和预期的，使测试阶段更简单。主要关注的是应用程序是否达到预期的结果。如果成功，则该过程继续;如果没有，则进行调试和重新测试。
工作流程
用于决策的实时数据处理和确保通过数据管道始终如一地提供高质量数据是数据运营领域的主要目标。由于数据集的不断发展和扩展，为新用例构建管道只是维护和改进底层基础设施的一个重要方面。
相比之下，DevOps在优先考虑效率的同时，在其管道中遵循结构化的阶段序列。一些组织采用 DevOps 和持续集成/持续部署 （CI/CD） 来频繁引入新功能。但是，DataOps 管道的速度超过了 DevOps，因为它可以及时处理和转换新收集的数据，从而根据数据量每秒进行多次交付。
反馈
DataOps 非常重视征求业务用户和分析师的反馈，以确保最终的可交付成果符合他们的特定要求。这些利益相关者拥有有关数据生成业务流程的宝贵上下文知识，以及他们根据所提供的信息得出的发现。
相比之下，DevOps并不总是需要客户反馈，除非应用程序的特定方面无法满足他们的需求。如果最终用户满意，则他们的反馈将成为可选的。尽管如此，团队应积极监控应用程序和DevOps指标的使用情况，以评估整体满意度，确定需要改进的领域，并保证产品满足所有预期的用例。
哪一个更适合你？
虽然它们听起来像是花哨的流行语，但DevOps和DataOps正在彻底改变软件开发和数据工程领域。这两种技术可能有一些相似的概念，例如效率、自动化和协作，但它们的侧重点也不同。
让我们从 DevOps 开始。这种方法旨在优化软件交付和 IT 运营。软件的顺利开发、测试和部署就像拥有一台运转良好的机器。您可以结束过去使用 DevOps 使开发过程陷入困境的烦人的延迟和瓶颈。这一切都是为了简化流程，让一切无缝运行。
另一方面，我们有 DataOps。这种方法将数据管理提升到一个全新的水平。它不再只是存储和组织数据。DataOps 的目标是改进您的分析和决策流程。这类似于拥有一个水晶球，可以根据您的数据提供见解和预测。通过使用 DataOps 做出更明智的数据驱动型决策，您可以在市场上获得竞争优势。
