DataOps如何扩大数据和分析业务价值？

来源 | Gartner

翻译 | June

DataOps技术可以为构建和管理数据管道提供一种更加灵活和协作的方法。

数据时代加速了数据和分析领导者在面对不断变化时，要以更高的质量和更快的弹性来提供数据和分析见解的需求。企业需要做出更明智更快的决策，重点关注自动化、实时风险评估和缓解、持续价值交付和灵活性。

“DataOps的目的是改变人们围绕数据进行协作的方式以及在企业中的使用方式”

因此，数据和分析领导者越来越多地应用DataOps技术，这些技术为构建和管理数据管道提供了更灵活、更协作的方法。

||  什么是DataOps？

Gartner将DataOps定义为一种协作数据管理实践，专注于改善整个企业中数据管理者和数据消费者之间的数据流通信、集成和自动化。

Gartner副总裁分析师Ted Friedman表示：“DataOps的目的是改变人们围绕数据的协作方式以及在组织中的使用方式。”

使用DataOps将“我们能做到这一点吗？”转变成“我们如何提供优化的、受管理的数据驱动产品”

“数据管道和产品的开发不是简单地把数据扔到虚拟墙上，成为别人的问题，而是一种对价值主张有着共同理解的合作活动。”

||  成功的DataOps实践

为了成功实施DataOps，数据和分析领导者必须使DataOps与数据的消费方式相一致，而不是与企业中数据的创建方式相一致。

如果这些领导者使DataOps适应三个核心价值主张，他们将从数据中获得最大价值。

1、将数据视为一种实用工具。专注于在访问和管理数据移除存储和手动工作，从而使你的DataOps战略适应实用工具的价值主张。因此，所有关键角色都可以随时获得数据和分析。由于有许多相关角色，而不是数据的单一所有者，因此需要指定一名数据产品经理，以确保满足数据消费者的需求。

2、使用DataOps来支持数据作为业务推动者的使用。对于这一价值主张，数据和分析支持特定的用例，如欺诈检测、供应链优化分析或企业间数据共享。DataOps必须推动与业务部门利益相关者的合作，这些利益相关者是为其用例服务的特定产品的客户。

3、支持数据和分析驱动程序的价值主张。使用数据和分析来创建新的产品和服务，产生新的收入流或进入新市场。例如，一个新的互联产品的想法来自您的实验室，必须发展成为供客户使用的生产质量产品。使用DataOps将“我们能做到这一点吗？”转变成“我们如何向消费者提供优化、受管理的数据驱动产品？”

你可能会问，“哪种类型的DataOps价值主张与我的企业最相关？”没有单一的答案。每个企业都将拥有这三种部署模式，无论是集中式部署模式还是去中心化部署模式。

使用每个价值主张交付DataOps，将促进利益相关者和数据实施者之间的合作，在正确的时间用正确的数据交付正确的价值主张。

现在，你应该知道扩大数据与业务的价值非DataOps不可了。不过如何使用DataOps作用于企业数据呢？智领云联合创始人兼CTO宋文欣曾在采访中表示，DataOps涉及的技术和方法论非常复杂，相关的开源软件生态非常庞大，涉及领域包括数据集成、数据开发、数据质量、数据安全、数据门户等。而智领云提出云原生DataOps，则采用做减法的方式，通过云原生的方式集成相关软件生态，搭建中间层BDOS，让用户能够不直接面对复杂的DataOps技术。

也就是说，智领云正将复杂的问题简化，所有企业都可以借助DataOps，轻松地进行数据开发和数据管理，从而实现数据驱动。

- FIN -       

更多精彩推荐

• 谁在勇闯Kubernetes大数据平台的“无人区”？

• “拿捏”Kubernetes，智领云让数据应用标准化
  

• 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，了解更多详情