在一个万物皆可数据化的时代,数据积累的速度超过大多数企业能够处理的速度,使得企业疲于应对海量数据带来的压力。虽然组织内的数据意识已逐渐成熟,丰富的数据场景需求也明显增多。但受制于技术引擎的动力略显不足,数据项目的成本高,数据准备的时间长,数据需求的响应不及时等问题的制约,企业推进数智化进程受阻。在此情况下,DataOps以破局者的身份破解数据管理困境,为企业的数据引擎换挡。
事实上,DataOps并非新事物,DataOps的概念最早出现于2014年,由Lenny Liebmann提出,到2018年被Gartner正式纳入到技术成熟度曲线,这意味着DataOps正式被业界接受。
为推动DataOps能力标准化建设进程,中国信通院牵头启动了DataOps成熟度模型系列标准的制定工作,科杰科技作为领先的数据能力构建商深入参与标准编写,以最佳实践形成标准范式,引领行业发展。
在科杰科技看来,DataOps强调的是实践、流程、工具、技术、可持续,核心是提高数据工作的质量、速度和协作。要沉淀完整的DataOps能力,离不开长期围绕数据各生命周期和环节的实践积累,以及具备极高的实践过程中方法论的抽象能力。
以DataOps方法论为支撑,并基于其在超大规模企业十多年产品技术实践积累,科杰科技打造的数据底座湖仓一体数据智能平台(KeenData lakehouse),产品内置DataOps 流程模型和思维模型,通过支持数据集成、数据版本控制、数据转换、数据开发、智能识别数据关联、数据血缘解析、自动沉淀数据资产来增强和推进数据治理,为企业提供一站式数据源到数据洞察分析和数据编织的能力。
科杰科技将DataOps贯穿于数据基础设施和数据中台,将数据的设计、部署、管理和交付自动化,围绕着相对复杂的数据处理流水线,打造兼顾稳态和敏态的数据底座,从搭建基础框架到数据应用,实现以DataOps为理念的数据底座,可以为用户带来以下价值:
优化数据治理:科杰科技具备成熟完善的数据治理产品体系,通过DataOps方法论和实践可以极大的优化数据质量促进业务发展。
提升数据质量:帮助企业提升数据质量,减少数据分析周期时间。包括自动化日常任务以及引入端到端的可观察性,降低人为错误机会。业务人员可以获得质量更高的数据,并在整个组织内建立以数据驱动决策的信任。
降本增效,团队高效协同:科杰科技湖仓一体数据智能平台KeenData lakehouse具备一线互联网大数据技术工程能力性能,支持万台节点规模、数千人大规模协同开发,并将繁琐的工程任务自动化,有助于改善工作流程,屏蔽底层复杂的大数据技术,大幅度降低数据使用和部署难度。
支撑数据实时决策:持续部署可以让所有用户无缝地访问新数据,消除数据请求和数据访问间的延迟,实时更新数据以供决策。
自动化运维:系统和应用程序的可扩展性、可用性、监控、恢复和可靠性。数据应用开发人员不必担心运维,可以专注于业务逻辑。
面对瞬息万变的市场需要,科杰科技DataOps作为企业级数据底座的必备能力,为企业数智化转型提供了破局思路,基于DataOps工具和方法论可以满足用户不断变化的数据和分析需求,助力用户洞察分析数据并优化业务运营,持续为用户创造价值。
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