2022 数据峰会 数据运营DataOps -DataOps和云之旅.pdf

数据运营DataOps，全称Data Operations，是一种新兴的、以数据为中心的运营模式，旨在提升数据处理的效率、质量和安全性。随着数据在当今商业环境中的重要性日益凸显，DataOps成为了许多公司寻求竞争优势的关键策略。2022年数据峰会上，DataOps与云之旅的主题表明，越来越多的企业正在将DataOps与云计算相结合，以应对日益增长的数据需求和挑战。 数据管道（Data Pipelines）是DataOps的核心组成部分，它们帮助企业构建和维护从数据采集到分析的整个流程，从而创造战略性的业务优势。例如，通过销售超过1亿个Alexa虚拟助手，一家公司估计覆盖了至少三分之一的美国家庭，这显示了数据驱动的产品如何渗透日常生活。此外，利用机器学习推荐系统，某企业生成了超过80%的内容浏览量，体现了数据在内容分发中的关键作用。通过模型预测主机接受度，提高了预订转化率约4%，显示了数据在优化业务决策中的价值。 然而，数据团队面临着巨大的压力。根据描述，对数据人才的需求超过了供应，每4315个开放职位对应着仅有的15位活跃求职者。这导致了技能缺口问题，特别是在数据分析、IT、移动应用、设计管理等领域。同时，LinkedIn的报告指出，人工智能专家、数据科学家、全栈工程师、数据工程师和云工程师是美国十大新兴职位，这进一步强调了数据人才的紧缺。 面对高需求和人才流失的问题，数据团队的疲劳和不满情绪逐渐累积。据2021年数据工程调查，近70%的数据工程师可能在未来12个月内离职。这种情况下，DataOps被视为解决之道，它整合了数据工程师、数据操作、数据架构师、业务单元领导等多个角色，旨在减少摩擦，提高协作效率，确保数据的高质量和高可用性。 DataOps不仅仅关注数据的流动，还包括监控、自动化、持续集成和交付，以及对数据质量的全面控制。通过采用云技术，企业能够更灵活地扩展和管理数据基础设施，降低成本，同时提升性能和安全性。例如，通过ORION路线优化系统，企业节省了大约1亿英里的驾驶里程和每年3.5至4亿美元的费用，展示了云和DataOps结合在运营优化方面的潜力。而采用 Kelvin传感器系统的油井，减少了74%的甲烷排放，产量提高了22%，这证明了数据驱动决策在环保和生产效率上的双重优势。 为了应对这些挑战，企业需要构建强大的DataOps文化，包括跨部门协作、敏捷开发、自动化测试和持续改进。同时，投资于员工培训和技能提升，以弥合技能缺口，确保团队能够跟上数据时代的步伐。此外，制定有效的数据治理策略和合规性框架也是DataOps成功实施的关键，以确保数据的安全和合规使用。 综上所述，DataOps是企业应对大数据挑战、提升业务价值的战略选择。结合云技术，DataOps能够帮助企业构建高效、可靠且具有弹性的数据基础设施，从而推动创新，优化业务流程，并在竞争激烈的市场环境中获得持久的优势。