数据运维：采用敏捷方法论的数据管理未来。.

在组织中实施数据运营（DataOps）不仅仅是采用技术工具，而是从结构上改变对数据的思考和操作方式。这是因为该方法论需要迭代式的实施，与业务需求保持一致，专注于在保证数据质量和效率的同时快速交付价值。

为了成功实施，遵循结构化的阶段和最佳实践至关重要，同时还需要选择支持自动化和协作的工具。了解更多信息，请继续阅读。

实施阶段和最佳实践

DataOps 的实施分为四个基本阶段，每个阶段都有具体的做法来最大限度地发挥其作用：

1. 战略规划和初步诊断：

数据运营的基础在于清晰了解当前数据状态和现有工作流程。初步诊断有助于识别瓶颈以及可以解决这些瓶颈的方案。

该怎么办：

• 绘制管道（从收集到交付）图；
• 找出常见问题，例如数据不一致、集成延迟和返工；
• 协调技术、数据和业务团队之间的期望，确保每个人都朝着相同的目标努力。.

最佳实践：

• 组织研讨会利益相关者的需求；
• 制定清晰可衡量的目标，例如，将数据准确率提高 20%，或将报告交付时间从几周缩短到几天；
• 制定路线图，以清晰的步骤指导数据运维的实施。

预期结果：

• 对优先事项有清晰的认识；
• 识别数据流中的关键点；
• 加强团队与领导层之间的协调。.

2.流水线和工作流

数据运维的核心在于自动化。因此，用自动化工作流取代人工任务对于确保效率和可扩展性至关重要。

该怎么办：

• 配置涵盖整个数据生命周期（摄取、转换、分析和交付）的管道
• 整合现有系统和平台，消除冗余；
• 采用持续交付方式进行流程更新和改进。.

最佳实践：

• 优先考虑流程，以便于未来的调整和扩展；
• Apache Airflow 、 AWS Glue或Dagster等强大的工具来管理和协调工作流程；
• 自动进行数据质量检查，确保只有可靠的信息才能用于分析。.

预期结果：

• 流水线执行时间；
• 速度更快、不易出错的流程；
• 团队可以腾出精力专注于战略举措。.

3. 持续监控和质量验证

一旦管道其保持高效和所提供数据的可靠性至关重要。

该怎么办：

• 实施实时监控解决方案以跟踪管道；
• 执行自动化验证，以确保数据的一致性和完整性；
• 管道执行时间和失败率。

最佳实践：

• Great Expectations等工具创建自动化数据质量测试；
• 配置主动警报，以便在故障影响最终用户之前检测并纠正故障；
• 定期审查管道和流程，以确定需要改进和调整的地方。

预期结果：

• 更可靠、更高质量的数据；
• 减少可能影响战略决策的问题；
• 更好地了解管道。

4. 文化采纳与业务目标的契合
数据运营成功的最大障碍之一并非技术，而是文化。因此
，团队整合和目标一致性对于将该方法论融入组织基因至关重要。

该怎么办：

• 培训团队采用数据运维实践并使用相关工具；
• 技术团队和业务利益相关
• 倡导协作文化，重视公开沟通和快速解决问题。.

最佳实践：

• 制定明确的成功指标，并与整个组织分享你所在领域的成果；
• 采用框架，例如Scrum或Kanban ，来管理数据管道相关的迭代
• 建立反馈机制，以便不断调整流程，满足不断变化的需求。

预期结果：

• 提高团队参与度；
• 技术目标与战略目标更好地协调一致；
• 提供更多相关且可操作的数据，以支持关键业务决策。.

这些步骤确保数据运营的实施有效且可持续，并提供与业务需求相符的切实成果。

过程中常用的工具

工具在实施数据运维 (DataOps) 中扮演着核心角色，使组织能够自动化流程、验证数据质量并高效地集成系统。以下我们按功能列出一些最常用的工具：

1. 数据管道的编排和自动化

• Apache Airflow ：非常适合调度、监控和管理复杂的工作流程。它允许创建连接各种数据源和目标的管道

• AWS Glue ：一种托管解决方案，可简化数据集成和分析准备，并大力支持自动化；

• Apache NiFi ：专注于实时数据流，是需要持续数据集成的公司的理想选择。

2. 监测和验证数据质量

• Great Expectations ：一款可自动执行测试以确保数据质量和一致性的工具，能够及早发现问题；

• Datadog ：一个监控平台，可提供对管道和数据基础设施性能的实时可见性。

3. 持续集成和版本控制

• Dagster ：专为管道，有助于实现可追溯性和变更管理；

• GitHub Actions ：非常适合协作项目中的版本控制和持续集成。

4.容器和可扩展性

• Kubernetes ：广泛用于容器，它提供可扩展性和效率，尤其是在大数据；

• Docker ：有助于创建用于开发和运行数据管道的

数据运营的成功取决于能够自动化流程、集成系统并确保数据质量的。选择理想的解决方案应基于组织的具体需求，确保其具有可扩展性、高效性，并且能够轻松与现有系统集成。

现在是时候了解数据运维 (DataOps) 与敏捷方法论。在下一节中，我们将讨论这些方法之间的协同作用以及它们结合应用的实际案例。

敏捷方法论和数据运维

敏捷方法是一套实践和框架，其核心在于以增量方式交付价值、缩短工作周期并快速响应变化软件开发，其原则包括协作、灵活性和持续改进，但如今已被广泛应用于包括数据管理在内的各个领域。

当与数据运维（DataOps）相结合时，敏捷方法能够通过使交付成果与业务需求保持一致来增强数据管理。这种整合创造了一个能够快速吸收变化而不会影响数据质量或公司业绩的环境。下文将探讨这些方法如何相互补充，以及这种结合能够带来哪些实际益处。

数据运维与敏捷方法论的相似之处和融合

数据运营和敏捷方法论拥有许多共同的核心价值观，例如短反馈周期、团队协作和增量式价值交付。这些相似之处为二者的融合创造了有利条件，有助于企业在数据运营和响应战略需求方面取得更佳成果。

1. 短迭代和增量交付

• 在数据运营中，管道会不断调整，以便在短周期内交付可用于分析的数据；
• 敏捷方法（例如Scrum ）将大型项目分解成小的增量，从而便于在整个过程中进行调整和纠正。

2. 持续反馈和不断改进。

• 数据运维实时监控数据，而敏捷开发则依靠利益相关者的频繁反馈来确定优先事项。
• 这些做法确保结果符合市场和业务需求。.

3. 自动化和运营效率

• DataOps 和敏捷方法论都利用工具来自动化重复性任务，例如数据验证和管道，从而降低成本并提高生产力。

数据运营与敏捷实践的融合，使企业能够以更结构化、更高效的方式处理数据及其带来的挑战。这种结合不仅提高了运营效率，还将数据交付与业务需求直接联系起来。

实际案例

尽管数据运维 (DataOps) 与敏捷方法论之间的协同作用尚属理论上，但其实际应用却能产生切实可见的成果。以下是一些真实案例，展示了这种联系。1

数据管道进行持续调整

• 零售公司利用迭代开发来调整管道以适应新的绩效指标，并通过自动化验证确保逐步实施；
• 结果：将截止日期从几周缩短到几天。.

2.使用看板确定关键交付成果的优先级

• 金融科技公司中，看板用于组织与风险分析相关的任务，优先处理符合监管要求的数据；
• 结果：更好的控制和准时交付。.

3.企业仪表持续反馈

• 数据运营团队每周召开会议，根据高管的反馈意见审查和调整数据可视化；
• 结果：仪表盘与业务目标更加契合，交付周期更短。

4. 将自动化集成到敏捷流程中

• 一家科技公司实现了数据验证自动化，并将这些测试集成到其敏捷开发工作流程中。
• 结果：关键报告中的错误减少，交付成果更有信心。.

敏捷方法与数据运维（DataOps）的结合能够解决数据管理领域的诸多现代挑战。然而，采用这种方法也可能带来一些障碍，需要通过周密的策略来应对。在接下来的章节中，我们将探讨采用数据运维的主要挑战以及如何克服这些挑战以确保成功。

采用数据运营面临的挑战：主要障碍及克服方法。

企业在尝试采用数据运营（DataOps）时，面临各种各样的挑战并不罕见。认识到这些障碍并制定克服策略，对于确保该计划的成功至关重要。.

采用数据运营的主要障碍

采用这种方法的公司面临的挑战不仅限于技术问题：组织文化、团队之间缺乏协调以及基础设施过时是一些最常见的障碍。

1. 组织变革的阻力：团队往往难以放弃传统方法，尤其是当这些方法涉及人工流程或遗留系统时。
   

• 影响：缺乏参与可能会延迟数据运营的采用，并降低其影响；
  
• 实际例子：技术团队可能因为担心失去控制权或学习困难而不愿集成现代自动化工具。.

2. 业务利益相关者之间的持续协作缺乏沟通或目标不一致会阻碍价值交付。
   

• 影响：结果无法满足业务的战略需求，降低了数据运营的效率；
  
• 实际例子：业务分析师要求仪表板，但数据工程师交付的却是复杂的管道，预期的洞察

3. 技术限制和遗留系统：基础设施老化的公司数据运维工具（如自动化和持续验证）方面
   面临困难

• 数据
  管道扩展困难
• 实际例子：拥有传统数据库的组织在实施云解决方案时面临挑战，而云解决方案对于自动化和集成至关重要。.

4. 缺乏技能和培训：采用 DataOps 需要团队学习新的工具和技术管道编排和敏捷实践。
   

• 影响：技能不足会延缓实施，并降低该方法的潜力；
  
• 实际例子：不熟悉Kubernetes或Apache Airflow可能会面临陡峭的学习曲线。

5. 衡量结果和投资回报率：确定数据运营的财务和运营影响可能很困难，尤其是在初始阶段。.
   

• 影响：缺乏明确的关键绩效指标，使得评估项目成功与否变得困难，并降低了领导层的支持；
  
• 实际例子：缺乏数据交付时间或错误减少等指标可能会导致人们认为数据运维没有创造价值。.

虽然
常见，但并非不可克服：通过战略规划和结构化方法，公司可以最大限度地减少挑战，并加速实现数据运营的效益。

如何克服这些挑战

克服数据运营 (DataOps) 的挑战需要采取积极主动的方法，重点关注能力建设、技术现代化和完善的组织战略。以下我们将介绍应对关键障碍和确保成功实施的最佳实践。

• 倡导数据文化和协作：定期举办培训和研讨会，使数据团队和业务团队目标一致。建立清晰的沟通渠道，鼓励目标共享。团队参与度越高、目标越一致，就越能更有效地实施数据运维 (DataOps)。
  
• 采用循序渐进的基础设施现代化方法：首先采用混合模式，允许传统系统与现代工具共存。优先在数据验证等关键领域实现自动化。逐步过渡可以降低风险，避免运营中断。
• Kubernetes 、 Apache NiFi和AWS Glue等工具的培训，使团队能够胜任实施工作。缩短学习曲线，增强团队信心。

• 定义清晰且可衡量的关键绩效指标 (KPI)：建立诸如平均数据交付时间、管道量以及从洞察。清晰的指标有助于向领导层展示数据运营的价值。
  
• 先从试点项目入手：在特定领域测试数据运维，然后再进行规模化推广。利用测试结果调整流程并验证方法论。快速取得成效有助于巩固领导层的支持，并促进数据运维的扩展。.
  

通过采用这些策略，企业可以将挑战转化为增长机遇。数据运营不仅仅是一种技术解决方案，更是一种结构性变革，需要规划、培训和协作。通过这些步骤，可以最大限度地发挥该方法的优势，并确保对整个组织产生积极影响。

Skyone 如何帮助企业实现这一目标？

克服数据运营 (DataOps) 的挑战，需要的不仅仅是技术：更重要的是拥有一个了解您企业具体需求并能以高效且定制化的方式帮助您实施解决方案的战略合作伙伴。

在Skyone ，我们随时准备为企业提供帮助：

• 传统基础设施现代化：我们将现有系统与现代平台（包括云解决方案）集成，从而确保更高的效率和可扩展性；
  
• 管道的实践培训和技术支持；
  
• 加快取得成果：我们启动了试点项目来验证该方法，并产生了快速且可衡量的成果；
  
• 我们提供持续支持：我们陪伴实施的每个阶段，确保平稳过渡并符合业务需求。.

在Skyone ，我们坚信数据运营 (DataOps) 能为追求效率和创新的企业带来变革。因此，我们愿与您携手共进，将挑战转化为机遇， 助您从数据中挖掘最大价值。

有兴趣将数据运营引入贵公司吗？请与我们的专家交流，了解我们如何帮助您克服挑战，实施敏捷、可靠且具有战略意义的数据管理！

结论

数据运营（DataOps）应运而生，成为企业应对日益增长的数据量管理挑战的战略解决方案，敏捷、高效和可靠的数据管理。通过整合敏捷实践、自动化和持续协作，该方法将数据管理转变为一个动态的、以业务为导向的过程。

本文全面探讨了数据运维（DataOps）的各个方面，从基本概念到实际应用，涵盖了其对技术团队和业务领导者的益处。我们还分析了最常见的障碍以及克服这些障碍的有效策略。显而易见，尽管采用数据运维需要文化变革、培训投入和技术现代化，但其带来的回报是值得的。越来越多的采用数据运维的公司表示，他们能够更快地做出决策、在竞争激烈的市场中更具竞争力

最后，我们还看到，实施数据运营（DataOps）不仅是一种趋势，更是企业在数据驱动型环境中追求卓越的必要条件。无论是为了提高数据质量、优化运营，还是为了使交付成果与战略需求保持一致，数据运营都是实现可持续成功的关键要素。

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作者： Skyone