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我们在上文中给大家简单介绍了数据管理的一些基础知识与优势分析等内容，而本文我们就再来了解一下，数据管理原则包含哪些内容。
1.持续集成
DataOps从不同来源动态识别、整理、集成并提供数据。随着团队为DataOps添加了新的数据源，新的数据将自动集成到数据管道中，并通过人工智能/机器学习工具提供给各个利益相关者。
得益于自动化，从数据发现到数据整理、转换和洞察力的定制都已经完全简化。事实上，数据交付可以直接通过实时流交付给预测算法，从而为用户，尤其是消费者提供即时的洞察力。这种优化的数据集成流程确保了数据发现和数据使用之间不会浪费时间。
2.持续交付
组织数据的价值只在于从中产生的洞察力。团队接触到的越多，从中提取的洞察力也就越多。但是，数据的可访问性也带来了数据治理的挑战。DataOps使整个组织具有可操作性的数据治理，同时使数据访问民主化，并且提高了安全性和隐私性。
为了满足内部数据质量和数据屏蔽规则，有目的地以协作的方式向内部和外部的消费者交付数据。为了达到这个目的，我们经常使用一个“智能”的数据平台。在保证数据质量、隐私和安全的情况下，各利益相关者都可以利用它，并从中获得准确的洞察力，而不用担心数据治理的影响。
3.持续部署
数字化企业依靠大量的数据驱动的应用程序，在对组织的未来有深远影响的功能上做出实时决策。诸如欺诈检测、人工智能聊天机器人、销售、供应链管理等关键任务功能需要随时更新数据以供决策使用。持续部署可以让所有用户无缝地访问新数据。
【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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