什么是DataOps?

DataOps是数据分析领域中一个新兴的过程,它将DevOps概念应用到数据分析管理中.  下游分析和数据科学团队, DataOps承诺提供这种速度, 效率, 质量, 以及根据他们的分析需求将数据交付产品化.  让十大网赌正规网址下载来看看什么是DataOps, 范围, 数据管道工具和平台需要哪些关键功能.

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DataOps定义

根据维基百科,DataOps定义为:

一个自动化的, 分析和数据团队使用面向过程的方法来提高数据分析的质量和减少周期时间. 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的本质.

DataOps借很多 DevOps 概念, 将软件开发和IT运营结合在一起来提高速度, 质量, 可预测性, 并扩展到软件开发.  DataOps利用这一点将这些相同的属性引入数据分析.

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, 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, 生成高质量的数据集, 和可靠的, 可预测的数据交付.

 

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数据ops的驱动因素和目标

在许多方面,DevOps和DataOps都借鉴了 精益生产 概念.  所有三个, 目标是加快生产速度, 更大的输出, 高质量的输出, 完全的可靠性和可预测性.

更复杂的数据场景和数据流给数据团队带来了巨大的压力.  项目积压不断增加,而分析和业务团队仍在等待分析所需的新数据,而且往往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 缺乏对数据的信任大量企业数据未被使用(见下文).

 

DataOps解决的痛点

DataOps旨在改善困扰当今数据团队的五个关键问题:

  • 速度 ——通过敏捷方法增加, 无代码的工具, 组件重用, 协作, 和分析师自力更生.
  • Output -能够规模化的数据“生产线”,这是许多机构在安全的环境中难以克服的一个问题, 治理, 和消耗品的方式.
  • 质量 -通过改进的数据清理,提高数据管道输出质量,以建立对数据的信任, 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对数据在组织内如何以及在何处分布和使用的监控,改善整体数据治理.
  • 可靠性 -确保可靠, 当发出请求或检测到问题时,连续的数据流和可预测的响应时间.
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数据管道工具中的数据操作能力

交付DataOps功能改进, 数据平台需要支持几个关键功能,以促进数据ops处理.  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能力:

  • 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):
    • 配送和消费灵活
    • 可伸缩的执行引擎
    • 性能优化
    • 可伸缩的治理
  • 质量:
    • ml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,粒度数据沿袭
  • 治理:
    • 完整的、粒状的目录和元数据
    • 企业级安全
    • 端到端,粒度数据沿袭
    • 详细审计
  • 可靠性:
    • 自动操作
    • 数据保存和存档
    • 端到端,粒度数据沿袭
    • 数据管道监测
    • 细粒度的日志
    • 改变审计
    • 问题警报
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Datameer谱它

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, 管理可伸缩的数据, 安全数据管道.  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, 为整个企业的所有数据准备启用一个中心.  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, 和数据科学.

Spectrum的“指向-点击”功能使得分析人员和数据科学家可以轻松使用它, 甚至非程序员, 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就绪, 光谱的企业级操作化, 安全, 而且治理特性支持可靠性, 自动化, 和安全的数据管道,以确保一致的数据流.

Datameer频谱数据ops能力

速度

无代码数据管道定义 - Spectrum为创建和定义数据管道提供了完全图形化的用户体验,而无需编码来加快数据工程流程.

重用 —数据管道组件具有可重用性和可扩展性, 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.

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

自助服务用户体验 - Spectrum拥有类似excel的电子表格式UI,并带有易于分析人员使用的指向点击功能,从而帮助分析人员自力更生.

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

Output

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

可伸缩的执行引擎 - 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采用智能执行专利技术TM 优化器,以智能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能力,以确保随着数据管道数量和多样性的增长,数据治理流程的规模.

质量

ml辅助的数据质量功能 - Spectrum集成了ml辅助滤波功能, 减少重复, 取代, 并清理数据,确保高数据质量.

数据质量分析 -频谱提供简单的, 高度可访问的可视化数据概要分析和数据统计驱动的工作簿运行状况检查可以检测脏操作, 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提供丰富的数据整形, 组织, 和聚合函数,以有效地结构数据和产生高度可用的数据集.

数据完整性 -谱深集统一和数据丰富功能,允许不同的数据集结合,插入增值计算列,生成高度完整的数据集.

端到端,粒度数据沿袭 - Spectrum捕捉数据管道的完整数据沿袭,可以一直向下钻取到每个转换,以建立信心和信任的结果.

治理

集成的、综合治理 —Spectrum包含完整的, 数据治理功能的集成套件,允许团队确保适当的数据安全, 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,以帮助推动治理.

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,粒度数据沿袭 - Spectrum完整的数据沿袭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 -所有相关的用户和系统事件在Spectrum是自动和透明的记录和完全可审计的.

可靠性 & 可预测性

自动操作 —Spectrum包含完整的, 自动化的作业执行座舱和引擎,以确保数据管道的顺利执行和数据的持续传递.

数据保存和存档 —Spectrum支持灵活的数据保留规则和策略,易于配置.

端到端,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.

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

细粒度的日志 —Spectrum提供作业执行粒度日志, 哪些可以用来快速识别, 深入到, 和正确的问题.

改变审计 - Spectrum在数据管道中详细地记录逻辑上的任何更改,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 -用户可以指定数据管道作业中各种可检测到的错误的通知,以提醒数据团队注意这些问题,从而能够迅速解决这些问题.

把一切都整合在一起

Datameer谱它包含了一套很深的功能 ,促进 强大而有效的数据ops流程 :

  • 更快地创建和生成数据管道,
  • 为分析团队提供更多的输出数据集,
  • 使数据具有最高的质量、可用性和完整性,
  • 随着数据的增长和多样化,促进全面治理,
  • 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数据ops能力的ETL和数据管道平台, 所有这些都集成在同一个平台上,并与IT和数据生态系统的其他部分一起工作.  这消除了购买和维护单独的DataOps平台或数据可观察性工具的需要和额外成本.

轻松转换和分析雪花数据!

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