简化 ETL 流程以实现敏捷数据交付
来源：medium.com 在当今快节奏的商业环境中，组织面临着越来越大的压力，需要快速有效地从数据中提供见解和价值。 传统的提取、转换、加载 (ETL) 流程通常具有开发周期长和手动干预的特点，已不足以满足现代数据驱动组织的需求。 了解数据操作 资料来源：orbitanalytics.com DataOps 是一种协作且敏捷的方法，用于管理整个数据生命周期，涵盖从数据采集和集成到分析和交付的所有内容。 受到以下原则的启发 开发运营DataOps 通过强调协作、自动化和持续交付，为数据管理带来了新的范例。 通过培养协作文化，DataOps 打破了数据工程师、数据科学家、分析师和业务利益相关者之间的隔阂，确保各方无缝协作，实现共同目标。 数据运营的关键原则 DataOps 遵循几个关键原则，这些原则使其有别于传统的数据管理方法： 合作： DataOps 促进协作和沟通 跨职能团队，包括数据工程师、数据科学家、分析师和业务利益相关者。 通过打破孤岛和促进协作，DataOps 可以更快地制定决策并协调业务目标。 自动化： 自动化是 DataOps 的核心，使组织能够自动执行重复性任务，例如数据摄取、转换和部署。 通过自动化手动流程，DataOps 可以减少错误、加速交付并提高效率。 持续交付： DataOps 强调持续交付，使组织能够及时、迭代地从数据中提供见解和价值。 通过采用持续集成和部署实践，组织可以缩短开发周期并快速响应不断变化的业务需求。 使用 DataOps 简化 ETL 流程 DataOps 通过应用协作、自动化和持续交付的原则来转变 ETL 流程： 合作： DataOps 鼓励数据工程师、数据科学家和业务利益相关者在整个 ETL 过程中进行协作。通过在流程早期让利益相关者参与并反复征求反馈，DataOps 可确保 ETL 工作流程满足业务需求并提供可付诸行动的见解。 自动化： 自动化在简化 DataOps 中的 ETL […]