什么是DataOps?

根据维基百科，DataOps被定义为:

一个自动化的, 分析和数据团队使用的面向过程的方法，以提高数据分析的质量并缩短数据分析的周期时间. DataOps适用于从数据准备到报告的整个数据生命周期，并认识到数据分析团队和信息技术运营的相互关联性质.

DataOps借用了很多 DevOps 概念, 是什么将软件开发和IT操作结合起来带来速度, 质量, 可预测性, 并扩展到软件开发.  DataOps在此基础上为数据分析带来了相同的属性.

DataOps的核心是用于分析的连续数据流 数据管道.  在DataOps, 数据团队创建, 部署, 监控, 并控制提供分析的数据管道.  其目的是减少创建和部署数据管道的时间, 产生更大的分析数据集输出, 生成更高质量的数据集, 有可靠的, 可预测的数据传输.

在许多方面，DevOps和DataOps都借鉴了 精益生产 概念.  对于所有三个, 目标是更快的生产, 更大的输出, 更高质量的输出, 以及完全的可靠性和可预测性.

更加复杂的数据环境和数据流给数据团队带来了巨大的压力.  当分析和业务团队继续等待分析所需的新数据时，项目积压已经增加，并且通常对他们收到的数据缺乏信任.  弗雷斯特研究公司的一项研究发现 缺乏对数据的信任这样的企业数据未被使用(见下文).

DataOps旨在改善困扰当今数据团队的五个关键痛点:

• 速度 -通过敏捷方法实现增长, 无代码的工具, 组件重用, 协作, 分析师自力更生.
• Output -扩展数据生产线的能力,这是许多组织在安全环境下难以克服的问题, 治理, 和消耗性方式.
• 质量 -通过改进数据清理，提高数据管道输出质量，建立对数据的信任, 数据可用性, 数据完整性, 和透明度.
• 治理 -通过更好的安全性和监控数据在组织中分布和使用的方式和位置来改善整体数据治理.
• 可靠性 -确保可靠, 连续的数据流，并且在发出请求或检测到问题时具有可预测的响应时间.

交付DataOps功能改进, 数据平台需要支持几个促进DataOps流程的关键功能.  以下是十大网赌正规网址下载在前一节中列出的五个改进领域所组织的功能:

• 速度:
  • 无代码数据管道定义
  • 重用
  • 协作
  • 自助服务用户体验
  • 容易productionizing
• Output (所有的速度能力，加上):
  • 灵活的交付和消费
  • 可扩展的执行引擎
  • 性能优化
  • 可伸缩的治理
• 质量:
  • 机器学习辅助的数据质量功能
  • 数据质量分析
  • 数据可用性
  • 数据完整性
  • 端到端、细粒度数据沿袭
• 治理:
  • 完整的、细粒度的目录和元数据
  • 企业级安全
  • 端到端、细粒度数据沿袭
  • 详细审计
• 可靠性:
  • 自动操作
  • 数据保留和归档
  • 端到端、细粒度数据沿袭
  • 数据管道监控
  • 细粒度的日志
  • 改变审计
  • 问题警报

Datameer谱它 是一个功能齐全的etl++数据集成平台，具有广泛的提取功能, 探索, 集成, 准备, 交付, 并管理可扩展的数据, 安全的数据管道.  Spectrum支持分析师和数据科学家自助数据准备和数据工程用例, 为跨企业的所有数据准备启用单个集线器.  数据管道可以跨越各种方法和需求, 包括ETL, 英语教学, 数据准备, 数据科学.

Spectrum的点击式操作简单，便于分析师和数据科学家使用, 即使是非程序员, 创建任何复杂程度的数据集成管道.   超过300个函数的大数组使您能够进行转换, 净化, 形状, 组织, 并以任何可以想象的方式丰富数据, 200多个连接器允许您使用任何数据源.  一旦集成数据流准备好了, Spectrum的企业级操作化, 安全, 并且治理特性支持可靠, 自动化, 和安全的数据管道，以确保一致的数据流.

速度

无代码数据管道定义 - Spectrum提供了一个完全图形化的用户体验，无需编码即可创建和定义数据管道，以加快数据工程过程.

重用 数据管道组件是可重用和可扩展的, 使团队能够共享经过审查的逻辑组件，从而进一步加快数据管道的创建速度.

协作 数据工程和分析团队可以围绕数据管道定义进行交互协作，以确保需求得到适当满足，分析师可以创建自己的扩展以审查数据管道.

自助服务用户体验 - Spectrum有一个类似excel的电子表格风格的UI，分析师可以很容易地使用指向和点击功能，促进分析师自力更生.

容易productionizing -频谱数据管道可以通过图形化方式设置生产作业参数，并可以在开发之间移动, 测试, 生产服务器.

Output

灵活的交付和消费 - Spectrum支持将数据管道数据集交付给大量分析数据存储，并直接交付给许多领先的BI工具, 方便消费.

可扩展的执行引擎 - Spectrum在后台运行自己的基于spark的弹性计算集群，自动为作业提供所需的规模和性能.

性能优化 - Spectrum采用专利的Smart ExecutionTM 优化器，智能地分解和并行作业，以及最小化数据移动.

可伸缩的治理 - Spectrum包含一套完整的数据治理功能，以确保数据治理流程随着数据管道数量和多样性的增长而扩展.

质量

机器学习辅助的数据质量功能 - Spectrum包含集成的ml辅助过滤功能, 减少重复, 取代, 并对数据进行清理，保证数据质量.

数据质量分析 - Spectrum提供简单, 高度可访问的可视化数据分析和数据统计驱动的工作簿运行状况检查可以检测脏数据, 腐败的, 或无效数据的早期和自动检测和量化计算错误.

数据可用性 - Spectrum提供了丰富的数据整形阵列, 组织, 和聚合功能，有效地组织数据，产生高可用性的数据集.

数据完整性 -频谱深度集统一和数据丰富功能，允许不同数据集的组合，并插入增值计算列，以产生高度完整的数据集.

端到端、细粒度数据沿袭 - Spectrum捕获数据管道的完整数据谱系，可以一直深入到每个转换，从而建立对结果的信心和信任.

治理

集成的、全面的治理 —Spectrum包含一个完整的, 集成的数据治理功能套件，允许团队确保适当的数据安全性, 治理, 和隐私.

完整的目录和元数据 - Spectrum提供了关于数据管道和数据集的详细信息目录，以帮助驱动治理.

企业级安全 —Spectrum提供细粒度的访问控制, 企业安全集成, 端到端加密, 并使用安全协议进行数据传输.

端到端、细粒度数据沿袭 - Spectrum完整的数据谱系功能有助于围绕数据隐私进行全面的治理和监管控制.

详细审计 - Spectrum中所有相关的用户和系统事件都自动透明地记录下来，并完全可审计.

可靠性 & 可预测性

自动操作 —Spectrum包含一个完整的, 自动化作业执行座舱和引擎，确保数据管道的顺利执行和数据的持续交付.

数据保留和归档 —Spectrum支持灵活的数据保留规则和策略，易于配置.

端到端、细粒度数据沿袭 -确保可靠性和可预测性, Spectrum的数据沿袭可以用来隔离和修复数据管道中的问题.

数据管道监控 - Spectrum作业执行座舱允许数据团队持续监控数据管道作业，以确保其持续运行.

细粒度的日志 —Spectrum提供细粒度作业执行日志, 哪些可以用来快速识别, 往下钻, 纠正问题.

改变审计 - Spectrum详细记录数据管道中逻辑的任何更改，并允许团队审计这些更改日志，以隔离和修复潜在的错误和问题.

问题警报 -用户可以在数据管道作业中指定各种可检测错误的通知，以提醒数据团队注意问题，以便迅速解决问题.

Datameer谱它包含一套深度功能 ,促进 强大而有效的数据操作流程 :

• 更快地创建和生成数据管道，
• 向分析团队提供更多的输出数据集，
• 实现最高的数据质量、有用性和完整性;
• 随着数据的增长和多样化，促进综合治理;
• 确保可靠和可预测的数据交付给分析和业务团队.

Spectrum是唯一一个拥有如此全面的DataOps功能的ETL和数据管道平台, 所有这些都集成在同一个平台中，并与IT和数据生态系统的其余部分一起工作.  这消除了购买和维护单独的DataOps平台或Data Observability工具的需求和额外成本.