DataOps和DevOps：統(tǒng)一共同的目標(biāo)。科技作家凱拉·馬修斯（Kayla Matthews）討論了DataOps和DevOps如何相互受益以及他們共同的努力。

當(dāng)軟件公司意識(shí)到隔離的工作方式（開發(fā)人員和IT運(yùn)營團(tuán)隊(duì)的成員分別履行職責(zé)）時(shí)，效率非常低，并且不支持快速啟動(dòng)，因此，現(xiàn)在非常流行的DevOps流程誕生了。

而且，開發(fā)和生產(chǎn)環(huán)境經(jīng)常不同，這會(huì)減慢項(xiàng)目速度，并在出現(xiàn)問題時(shí)尤其令人沮喪。

因此，兩個(gè)共同的目標(biāo)是使項(xiàng)目進(jìn)展更快，并有可能在沒有不必要的延遲的情況下將產(chǎn)品推向市場，兩個(gè)部門聯(lián)合起來，DevOps誕生了。

最近，分析師一直對另一種雙重部門工作（稱為DataOps）感到熱議。

與DevOps一樣，DataOps強(qiáng)調(diào)部門之間的協(xié)作。該誰專門DataOps專業(yè)人士專注于澆在數(shù)據(jù)不斷提供的分析見解。

這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)通常會(huì)突出顯示客戶行為或需求的趨勢，從而使公司可以輕松地適應(yīng)它們。

DataOps和DevOps團(tuán)隊(duì)可以相互學(xué)習(xí)，從而改善各自的工作流程。

DataOps可以教DevOps如何更廣泛地應(yīng)用其原理

盡管DevOps原理具有廣泛的應(yīng)用，但傳統(tǒng)上它們是軟件開發(fā)和交付所獨(dú)有的。

DataOps專家可以掌握DevOps原理，并提出將其介紹給更多受眾的方法。發(fā)生這種情況時(shí)，公司的其他領(lǐng)域可以采用DevOps原則以實(shí)現(xiàn)不同的有益用途。

DevOps可以引入特定于開發(fā)的自動(dòng)化技術(shù)

自動(dòng)化是DevOps團(tuán)隊(duì)的標(biāo)志性原則之一。他們知道，他們能夠使流程自動(dòng)化的越多，就越容易節(jié)省時(shí)間而不犧牲質(zhì)量。

分析人士斷言，DataOps團(tuán)隊(duì)的主要任務(wù)之一是消除數(shù)據(jù)摩擦，這也被稱為阻礙人們有效使用數(shù)據(jù)的障礙。

如果處理不當(dāng)，數(shù)據(jù)摩擦也將成為創(chuàng)新的障礙，使公司更難以與強(qiáng)大的競爭對手抗衡。

DevOps和DataOps團(tuán)隊(duì)都將依賴自動(dòng)化，但是DataOps專業(yè)人員可能不熟悉DevOps使用的工具或技術(shù)。

這就是為什么DevOps團(tuán)隊(duì)可以通過解釋他們?nèi)绾我揽孔詣?dòng)化來執(zhí)行日常任務(wù)來減少數(shù)據(jù)摩擦的原因。然后，DataOps員工可以獲取這些信息，并以以前從未考慮過的方式研究潛在使用自動(dòng)化的方法。

DataOps專業(yè)人員可以解釋收集的見解如何應(yīng)用于DevOps

DevOps團(tuán)隊(duì)主要關(guān)注交付應(yīng)用程序。因?yàn)樗鼈兺ǔ２皇褂脭?shù)據(jù)，所以他們甚至可能不熟悉數(shù)據(jù)生命周期的各個(gè)階段。但是，DataOps在應(yīng)用程序及其他方面可能變得越來越重要。

例如，數(shù)據(jù)使促進(jìn)零售商與實(shí)時(shí)分析平臺(tái)合作成為可能。然后，他們可以了解最適合營銷活動(dòng)的方法并進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，而不僅僅是事后回顧。

即使DevOps員工可能不定期使用數(shù)據(jù)，與DataOps專業(yè)人員的對話也可以幫助他們認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)見解可以使開發(fā)過程與客戶的需求，期望和期望更加緊密地契合。

畢竟，每個(gè)應(yīng)用程序要么累積數(shù)據(jù)，要么傳遞數(shù)據(jù)。仔細(xì)查看統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示的內(nèi)容可以幫助DevOps團(tuán)隊(duì)改善其流程并從編譯的數(shù)據(jù)中收集有用的知識(shí)。

DevOps團(tuán)隊(duì)將分析應(yīng)用于研究生產(chǎn)中的項(xiàng)目

那些希望將分析概念應(yīng)用于DevOps的人們提倡使用數(shù)據(jù)分析來更好地了解開發(fā)項(xiàng)目如何在該環(huán)境中提高生產(chǎn)績效。

大多數(shù)DevOps團(tuán)隊(duì)都在努力不斷改進(jìn)，即使是成熟的團(tuán)隊(duì)也總是有成長的空間。數(shù)據(jù)可能是照亮問題區(qū)域并指出存在最大改進(jìn)空間的因素。

從DataOps團(tuán)隊(duì)收到信息或獲得有關(guān)如何獨(dú)立提取信息的指導(dǎo)后，DevOps專家可以及時(shí)了解生產(chǎn)中出現(xiàn)的問題，并迅速推出最終改善最終版本的修復(fù)程序。

另一方面，如果新產(chǎn)品的某些元素在生產(chǎn)環(huán)境中表現(xiàn)出色，則有力地表明，相同的功能可能會(huì)在將來的產(chǎn)品中很好地發(fā)揮作用。

兩個(gè)團(tuán)隊(duì)都必須學(xué)習(xí)他們的角色如何相似

顯然，DevOps和DataOps團(tuán)隊(duì)可以通過熟悉彼此的實(shí)踐來學(xué)習(xí)很多知識(shí)。但是，各個(gè)團(tuán)隊(duì)專注于相似性也至關(guān)重要。

例如，DevOps和DataOps團(tuán)隊(duì)都希望讓客戶滿意。他們只是以略有不同的方式實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)。同樣，人們相互之間也認(rèn)為孤立的工作環(huán)境并不是提高生產(chǎn)力的理想選擇。進(jìn)行協(xié)作時(shí)，避免瓶頸和獲得新見解將變得更加容易。

最后，對團(tuán)隊(duì)共同點(diǎn)的了解使他們共同的努力變得更加有價(jià)值。

通過花費(fèi)時(shí)間真正了解每個(gè)團(tuán)隊(duì)中的人員執(zhí)行的任務(wù)以及他們?nèi)绾问菇M織受益，DevOps和DataOps團(tuán)隊(duì)可以和諧地成長。