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随着互联网的不断发展，越来越多的企业都引入了大数据技术，而今天我们就通过案例分析来了解一下，大数据数据管理的作用与优势分析。
大数据重要的承诺是快速、可靠的数据驱动的可操作业务洞察力，由于面临着组织、技术和人力(使用数据的人员)等方面众多的挑战，这些承诺仍未实现。DataOps通过学习和实践敏捷、DevOps和精益生产方法论来帮助克服这些挑战。
速度。现代组织依赖来自许多不同来源、不同形式的数据。清理、改进、然后使用这些数据可能是一个复杂和漫长的过程，以至于当终从中产生洞察力时，它们与快速发展的业务环境已不再相关。DataOps从根本上提高了从数据中获得洞察力的速度。
数据类型。有时候，组织收集到的数据可能是非结构化的格式，这让你很难从中获取洞察力。DataOps使组织能够从其拥有的每个数据源中识别、收集和使用数据。
数据孤岛。DataOps打破了组织内部的数据孤岛，并将所有数据集中在一起。与此同时，它构建了弹性系统，使每个需要访问数据的利益相关者都能获得自助服务。在组织内外发生变化时，这些系统也在不断发展，但是它们为“数据用户”提供了可预测的方式来寻找和使用他们所需的数据。
通过克服这些挑战，DataOps使得DataOps团队能够为工程师、数据科学家、机器学习工程师甚是客户等每一个需要的人提供数据，并且比以前更快。简单来说，DataOps可以带来以下好处：
数据利用率大化。DataOps为数据的所有“用户”解锁数据，不管是分析师、高管还是客户。可以实现数据交付的自动化，并在这一过程中让各个部门从数据中提取大价值。这样做的结果是增加了竞争力，对变化的反应能力，以及更高的投资回报率。
在正确的时间获得正确的洞察力。大数据的一个普遍问题就是在错误的时间获得正确的洞察力，迟来的洞察力是没有用的。DataOps可以快速地将数据提供给每一个需要的人，从而让他们能比以往更快地做出更明智的决策，使得组织能够快速发展，以适应市场的变化。
提高数据生产率。DataOps使用自动化工具，以自助服务的形式交付数据。这样就消除了数据请求和数据访问之间的任何固有延迟，使所有团队可以快速地作出数据驱动的决策。DataOps还使组织摆脱了手工数据管道变更管理流程。相反，对数据管道的所有更改都会简化并实现自动化，以提供快速、有针对性的更改。
针对结果优化的数据管道。DataOps在数据管道中加入了一个反馈回路，它使各种数据消费者能够确定他们所需要的特定数据，并从这些数据中获得定制的洞察力。每个团队都可以利用这些洞察力来降低成本，发现新的机会，增加收入，并提高组织的盈利能力。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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