DataOps（数据操作的缩写）将 DevOps 数据工程师和数据科学家聚集在一起，提供工具、流程和技术来实现基于数据的公司。

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什么是数据运营？
DataOps 是一种敏捷的、面向流程的方法，用于开发和交付分析。它将 DevOps 团队、数据工程师和数据科学家聚集在一起，并提供工具、流程和组织结构来支持数据驱动的企业。市场研究公司 Gartner 将 DataOps 描述为一种专注于“改善整个组织内数据管理者和数据消费者之间数据流的通信、集成和自动化”的方法。

数据运营目标 据Dataversity称 DataOps的目标是简化基于数据

和数据分析的应用程序 老挝 WhatsApp 号码数据 的设计、开发和维护。改进管理数据和生产产品的方式，并使这些改进与业务目标保持一致。据 Gartner 称，DataOps 的目标还包括“通过数据、数据模型和相关工件的可预测交付和变更管理来更快地交付价值。”

数据运营和开发运营
DevOps 是一种软件开发方法，它将开发和运营团队合并为一个负责产品或服务的单元，并将持续交付的概念融入到系统开发生命周期中。基于这个理念，DataOps增加了数据专家（数据分析师、数据开发人员、数据工程师和数据科学家），专注于整个组织内数据流的协同开发和数据的持续使用。

DataKitchen 是 DataOps 可观察性和自动化软件专家

他认为 DataOps 不仅仅是 EK 线索 数据的 DevOps”。这两种方法都侧重于加快软件开发速度（对于 DataOps，即利用分析的软件），但 DataOps 还必须管理数据操作。

数据运营原则
数据运营与 DevOps 一样，都是从敏捷方法论开始的。这种方法重视提供持续的分析见解，其主要目标是客户满意度。