78%的数据工程师压力大到想要找心理医生？不妨试试DataOps…

作者 | ChrisBergh

翻译 | June

数据工作有时是一项复杂且繁琐的工作，并让很多数据工作者感到不知所措，源源不断的新信息可能会带给工程师带来不小的压力，也很难知道从哪里开始工作。比如很多数据团队无法回答一些基本问题：

• 数据管理工作是否按时顺利完成？

• 我的输出数据正确吗？

• 是否正在使用仪表板、报告或数据集？

• 这个过程消耗了哪些资源？

• 我的源数据是否按时到达？

• 我的源数据是最新的吗？数据质量是否如预期？

• 作业X是否在组A中的所有作业完成后运行？

• 昨天有多少工作在做；花了多长时间？

• 今天将运行多少作业；需要多长时间？

• 是否存在频繁或间歇性错误的管道？

现在这方面的问题都不用担心了，因为这些难题中大部分都可以用DataOps来解决，本文讨论了DataOps的可观察性和自动化如何缓解团队压力，并向你介绍如何开始。

DataOps旨在使团队能够在组织和部门之间更高效地合作，以不断加强彼此的工作并更快地获得见解；这有助于最大限度地提高团队的生产力，同时将风险降至最低。最后，它是关于帮助组织创建一种实验文化，在这种文化中，失败是被允许的，因为你知道你将拥有适当的数据基础设施、流程和策略来快速识别和缓解任何问题。有了DataOps，数据团队可以更快、更自信地交付数据分析系统。

最终，希望组织中的每个人——从分析师和工程师到商业领袖再到最终用户——都能够将数据作为推动可操作见解的资产；这使得DataOps如此强大，并将其与传统的数据工程实践区分开来。不少提供商专注于消除数据管理的复杂性，并确保数据在流程的每一步都能带来价值。重点是将如何使数据在各种规模的组织中取得成功。

数据工程师尤其面临着巨大的压力，要求他们在不断发展的数据环境中保持相关性。随着数据操作越来越普遍，数据工程师现在的任务是寻找数据见解并保持数据管道的高效运行。这一事实导致了压力水平的增加，根据data.world去年的数据调查，78%的人希望有治疗师跟随其工作。在应对数据源或客户需求带来的不断变化和挑战的同时，很难平衡数据工程对速度和准确性的需求。因此，数据工程师必须具备强大的解决问题的技能和出色的技术知识，才能成功驾驭这一具有挑战性的形式。DataOps是帮助数据工程师管理这些压力的完美工具。

 《数据工程师古斯塔夫·克利姆特的尖叫》

总的来说，我们使用DataOps的目标是创建一个高性能的工作场所，让每个人都能享受自己的工作，使用最好的工具，并共同努力实现数据价值的最大化。使数据成为一种商业资产，每个人都可以使用它，无论他们的技术技能如何，来推动强大的见解，并创建一种数据驱动的文化。有了DataOps，每个人都可以有效地使用数据，快速做出更好的决策。通过实现跨团队协作和优化流程，DataOps使组织能够更快地移动，同时保持数据分析，产生值得信赖的洞察力和快速变化。

最终，这将使企业能够利用大量信息，并在实时分析功能的支持下创造动态的客户体验。DataOps的潜力巨大，不少人期待着看到它能为世界各地的组织到底能做些什么。

在智领云，我们正努力为用户提供工具和最佳实践，以帮助他们在数据方面取得成功，不仅让他们能够愉快的工作还会有所回报。我们希望用户能够专注于推动发展的事情，比如让模型投入生产，更好地了解客户，或者更快地做出决策。所有这些都可以通过DataOps实现。

践行DataOps，可以解决目前繁杂的数据工作问题，在实践中降低数据工作门槛。这就是由智领云智领云自主研发的，市场上首个可完全在Kubernetes上部署的容器化云原生大数据平台--Kubernetes Data Platform (简称KDP)。其体系完整、功能强大，充分发挥了云原生技术的优势，适应用户不同的云原生大数据场景的需求，既可以快速从零开始打造一套企业级云原生大数据底座平台，同时也可以支持渐进式地对现有大数据系统进行云原生改造和迁移，助力企业更高效地进行数字化创新和数字化转型。点击阅读原文，全面了解云原生DataOps与该工具的功能和价值，让我们开始使用DataOps的数据之旅吧！

- FIN -       

更多精彩推荐

• 一文读懂：什么是DataOps可观察性？

• 和ChatGPT聊了聊BDOS Online，结果……
  

• Kubernetes使用现状，直面数据管理问题和挑战

• 真正的云原生大数据平台，让Kubernetes又牛了一把

• 国家数据局成立，为云原生大数据平台提供新机遇

点击阅读原文，详细了解DataOps 能力