Оглавление:
Определение - Что означает DataOps?
Подход DataOps направлен на применение принципов гибкой разработки программного обеспечения и DevOps (объединение разработки и операций) в аналитике данных, для разрушения разрозненных систем и содействия эффективной, оптимизированной обработке данных во многих сегментах. DataOps обслуживается инструментами, технологиями и техниками, которые объединяют несколько этапов поэтапного процесса для улучшения и улучшения управления данными для корпоративного использования.
Техопедия объясняет DataOps
Много различных типов структур могут облегчить подход DataOps. Использование Apache Oozie для обработки проектов Apache Hadoop можно назвать DataOps, так же как и использование процессов ETL в упорядоченном потоке данных. В общем случае DataOps заменяет «водопадную» или последовательную стратегию для аналитики на стратегию, которая подразумевает «ручное удержание» между группами и отделами: например, универсальное соглашение о семантике данных и метаданных является шагом на пути к применению DataOps. Эта идея была реализована только в 2015 году и позже, и некоторые эксперты считают, что в 2017 году больше внимания уделяется DataOps для корпоративных ИТ-систем и анализа данных.
