DataOps对您的企业数据管理任务如此重要？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-11
与DevOps崛起来帮助公司交付高质量软件的方式类似
DataOps的出现是为了帮助公司解决端到端的数据交付，DataOps使人员，流程和技术与企业中的数据流保持一致，从而解决了慢速，过时，高风险和低质量数据的问题，这些问题在软件交付中造成了巨大瓶颈，并阻碍了业务创新，借助现代化的DataOps技术，可以在几分钟内实现数据传输的自动化，更安全和更易于管理（自助式），从而弥合了保护数据和保持法规遵从性与使用数据满足不断变化的需求之间的鸿沟-不断增长的业务需求，DataOps的核心是克服在新的数据驱动的世界中管理数据以满足现代业务需求的成本，复杂性和风险。
您激动并且认为潜力的一项新兴技术是什么？这项技术有什么特别之处？
新的几年将通过IoT设备，区块链，增强现实，语音计算等重塑计算的面貌，但是没有什么技术比人工智能和机器学习更有希望（或令人生畏）了，如今，科技巨头使用实时数据来改善消费者体验并推动整个行业的变革，这些类型的应用程序需要访问干净，安全和有代表性的数据集以进行培训和执行。但是，对于大多数组织而言，太多重要数据仍被锁定在不同的企业系统中，无法使用，他们不知道他们有多少数据，数据在哪里，如何处理或如何保护数据，那些准备利用AI创新的公司将是可以管理即将散布在多个环境中的数据爆炸，从而为其机器学习算法提供快速，高质量数据的公司。
今天企业面临的挑战是什么？大多数企业如何响应（并且有效）？
对于当今的大多数企业而言，数据既是其重要的资产，也是的挑战，这是释放新见解，技术和运营效率的关键，尽管具有重要意义，但许多公司仍在努力应对数据基础。大多数尚未掌握数据管道-数据和服务的交付方式。即使在《财富》 500强公司中，我们也经常发现，将数据转移到正确的环境中需要数月才能使用。他们还必须考虑数据的安全性，隐私和法规遵从性元素，在许多情况下，这些公司没有人明确负责数据。为了解决这个问题，组织必须寻求DataOps的支持，组建灵活而自给自足的数据团队，这些团队可以衡量数据管道指标，设定目标并投资于现代流程和技术。
数据和分析中是否有一项新技术正在带来比大多数人意识到的更多的挑战？企业应如何调整其方法？
随着数据在大小，数量和复杂性方面的不断增长，它也越来越分散在不同的环境中，从物理数据中心到托管服务提供商，SaaS供应商和多个公共云，大多数组织都有支持业务的数据源的拼凑而成。对于寻求降低成本，扩展业务和提高性能的组织而言，这种新的混合，多云现实以及企业如何对其进行管理是一个巨大的挑战，大多数数字应用程序和服务都无法承受停机时间，因此企业必须弄清楚如何有效地（甚至实时地）跨环境同步和迁移实时数据，他们需要能够跨越物理数据中心，主机托管设施和所有主要公共云的技术，DataOps技术解决了这些问题。正确的技术可以极大地提高组织根据需要从任何地方和任何数据源提供新鲜，安全的数据的能力。
您如何看待2020年及以后的分析和数据管理方向？我们还没有听说过什么呢？
无论他们是否知道，今天的每个公司都是一家数据公司，随着诸如DataOps之类的新兴学科不断发展，越来越多的组织开始关注数据及其数据实践，数据是软件开发的命脉。但是，大多数公司，开发人员和分析师都无法访问强大的，有代表性的或的数据。相反，它们处理过时的，部分的和综合的数据，这些数据会导致错误，错误以及错误的肯定和否定。这将改变，您将开始看到DataOps技术，这些技术是超轻便的便携式数据环境，专门为开发人员设计，可在几分钟内实现自我管理，自动化和安全的访问，作为当今数字创新背后的商业之王，数据管理的未来将赋予开发团队所需的一切，使他们能够更快，更高效地做出明智的决策和更好的产品。
告诉我们您的产品/解决方案及其为企业解决的问题
DataOps的出现是为了帮助公司解决端到端的数据交付，DataOps使人员，流程和技术与企业中的数据流保持一致，从而解决了慢速，过时，高风险和低质量数据的问题，这些问题在软件交付中造成了巨大瓶颈，并阻碍了业务创新，借助现代化的DataOps技术，可以在几分钟内实现数据传输的自动化，更安全和更易于管理（自助式），从而弥合了保护数据和保持法规遵从性与使用数据满足不断变化的需求之间的鸿沟-不断增长的业务需求，DataOps的核心是克服在新的数据驱动的世界中管理数据以满足现代业务需求的成本，复杂性和风险。
您激动并且认为潜力的一项新兴技术是什么？这项技术有什么特别之处？
新的几年将通过IoT设备，区块链，增强现实，语音计算等重塑计算的面貌，但是没有什么技术比人工智能和机器学习更有希望（或令人生畏）了，如今，科技巨头使用实时数据来改善消费者体验并推动整个行业的变革，这些类型的应用程序需要访问干净，安全和有代表性的数据集以进行培训和执行。但是，对于大多数组织而言，太多重要数据仍被锁定在不同的企业系统中，无法使用，他们不知道他们有多少数据，数据在哪里，如何处理或如何保护数据，那些准备利用AI创新的公司将是可以管理即将散布在多个环境中的数据爆炸，从而为其机器学习算法提供快速，高质量数据的公司。
今天企业面临的挑战是什么？大多数企业如何响应（并且有效）？
对于当今的大多数企业而言，数据既是其重要的资产，也是的挑战，这是释放新见解，技术和运营效率的关键，尽管具有重要意义，但许多公司仍在努力应对数据基础。大多数尚未掌握数据管道-数据和服务的交付方式。即使在《财富》 500强公司中，我们也经常发现，将数据转移到正确的环境中需要数月才能使用。他们还必须考虑数据的安全性，隐私和法规遵从性元素，在许多情况下，这些公司没有人明确负责数据。为了解决这个问题，组织必须寻求DataOps的支持，组建灵活而自给自足的数据团队，这些团队可以衡量数据管道指标，设定目标并投资于现代流程和技术。
数据和分析中是否有一项新技术正在带来比大多数人意识到的更多的挑战？企业应如何调整其方法？
随着数据在大小，数量和复杂性方面的不断增长，它也越来越分散在不同的环境中，从物理数据中心到托管服务提供商，SaaS供应商和多个公共云，大多数组织都有支持业务的数据源的拼凑而成。对于寻求降低成本，扩展业务和提高性能的组织而言，这种新的混合，多云现实以及企业如何对其进行管理是一个巨大的挑战，大多数数字应用程序和服务都无法承受停机时间，因此企业必须弄清楚如何有效地（甚至实时地）跨环境同步和迁移实时数据，他们需要能够跨越物理数据中心，主机托管设施和所有主要公共云的技术，DataOps技术解决了这些问题。正确的技术可以极大地提高组织根据需要从任何地方和任何数据源提供新鲜，安全的数据的能力。
您如何看待2020年及以后的分析和数据管理方向？我们还没有听说过什么呢？
无论他们是否知道，今天的每个公司都是一家数据公司，随着诸如DataOps之类的新兴学科不断发展，越来越多的组织开始关注数据及其数据实践，数据是软件开发的命脉。但是，大多数公司，开发人员和分析师都无法访问强大的，有代表性的或的数据。相反，它们处理过时的，部分的和综合的数据，这些数据会导致错误，错误以及错误的肯定和否定。这将改变，您将开始看到DataOps技术，这些技术是超轻便的便携式数据环境，专门为开发人员设计，可在几分钟内实现自我管理，自动化和安全的访问，作为当今数字创新背后的商业之王，数据管理的未来将赋予开发团队所需的一切，使他们能够更快，更高效地做出明智的决策和更好的产品。
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使企业能够通过数据加速创新，动态数据平台使创建产品和更快，更有效地决策所需的数据自由流动，同时管理数据风险和安全性，安全和自助式数据环境-为DataOps提供了一种全面的方法，使公司可以轻松地交付，管理和保护数据（无论存在于何处），使组织可以更快地访问数据，以推动其重要的数字计划，而不会增加风险，复杂性，成本或时间。
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