大数据帮助成都软件开发公司了解哪些功能在应用程序中有效，哪些功能无效。它可以建立模式并发现如何使产品适应目标受众的线索。IT团队也意识到他们可以使用大数据来改进应用程序开发。这就是DataOps出现的方式（DevOps模型之一）。这两种做法有何不同？哪个更好——DataOps还是 DevOps？
DevOps理念将开发人员和IT运维人员整合为一个团队。它提供了实践和工具，允许项目参与者在整个开发过程中进行交互。持续的接触和互助消除了不团结。一个团队快速解决问题并发布产品。
它将构建-测试-发布周期与CI/CD管道集成在一起。
该管道自动将新代码集成到主代码中，测试构建，部署并将产品交付给市场。开发周期的各个阶段（从规划到监控）都包含在CI/CD中，并沿着管道不断“循环”，直到项目完成。
每个SDLC成员还参与持续集成和交付管道。开发人员创建工作代码，对其进行测试，并将其集成到新的构建中。QA专家接管工作并运行自动化和手动测试，以确保产品运行时没有错误。项目经理控制流程并确保开发流程按计划进行。DevOps工程师设置代码的物流，以便完成的软件顺利到达用户手中。
在SDLC的所有阶段，团队都会降低产品发布时可能出现的风险。专业人士在反馈上花费的时间更少，因此软件解决方案可以毫不拖延地交付。
DevOps自动执行重复性任务。
DevOps旨在减少产品设计、开发、测试、部署、交付和监控中的重复过程。DevOps工程师为程序员和测试人员的工作创造了一个环境，以便这些专家更快地完成任务并减少错误。
自动化有助于设置基础设施并进行单元、烟雾和 UI 测试。DevOps组织对基础设施可用性和安全性以及应用程序日志的自动监控。
DevOps中的自动化不会阻碍团队沟通，它允许专家快速识别软件中的问题并共同努力解决这些问题。自动化结构工作并实现高效协作。
DevOps将基础设施视为代码。
DevOps服务和解决方案改进了基础设施的工作。操作员管理它的方式与开发人员管理代码的方式相同。工程师不必手动设置机器。相反，他们编写存储在版本控制中的配置代码。要配置机器，运行文本文件——清单就足够了。这些脚本将自动设置构建服务器以及测试和生产环境。这加快了代码的编译和产品的发布，因为人为错误的风险很小。
软件解决方案一直在生成大量数据。据 Statista 称，到 2025 年，全球信息量将增长到 180 ZB，是 2020 年的三倍。然而，并非所有组织都可以使用大数据（收集、处理、分析和熟练应用它） . 普华永道估计组织只使用了 0.5% 的数据。甚至 Gartner 认为，80% 的 AI 项目就像是巫师驱动的炼金术。
如果一家汽车厂在没有数据分析的情况下运营，它最终会输给竞争对手。企业将无法识别生产瓶颈、消除瓶颈、预测需求或控制产品质量。许多公司在工作中依赖数据并希望“驯服”连续的非结构化信息流，这就是DataOps的用武之地。
有些人认为DataOps是一种处理数据的新格式。其他人认为这是DevOps的逻辑发展，旨在将所有SDLC参与者聚集在一起：开发人员、DevOps工程师、测试人员和数据科学家。该方法用于依赖使用大数据的企业的项目。
持续提供分析知识。
DataOps在DevOps流程中运行并为其添加热情。数据工程师自动从来源收集信息并将其加载到数据仓库中。他们监控、分析和过滤数据流，以便企业从一系列非结构化数据中接收有价值的分析信息。他们创建了用于存储、移动和应用信息的基础架构。
分析的定性来源。
信息进入组织并加载到数据库中，进行处理和结构化。然后以表格和图表的形式将其可视化，并进行预测。使用DataOps，这些过程是自动化的。只需单击一个按钮即可测试新分析并将其发布到生产管道。
测试检查通过管道的信息并确认其可靠性、正确性以及与业务逻辑的合规性。开始测试在初始测试阶段识别过程漂移。退出测试发现处理不正确的数据。它们不会进入纯数据流，也不会破坏预测模型。
如果管道中的特定位置发生异常，平台会向数据科学家发出警报。测试结果在仪表板上可见，分析信息可以根据需要快速收集，且错误极少。
DataOps和DevOps的相似之处在于它们支持敏捷项目、改善团队沟通并依赖自动化和CI/CD管道。他们有一个相似的目标：改进SDLC并生产出高质量的产品。
实现目标的方法。
DevOps旨在缩短软件开发周期。DataOps收集数据以分析产品的性能和改进方式。
各种流程的自动化。
DevOps自动配置虚拟机、版本和服务器。DataOps可自动收集、集成和交付数据。
团队的组成。
DevOps将开发人员、测试人员和系统管理员聚集到一个团队中。使用DataOps还需要业务领导者、程序员和数据科学家的参与。
DevOps服务和解决方案用于频繁更新的项目。数据是优先业务价值的组织采用DataOps。这些企业希望在流程中实施 ML 和 AI，并利用预测分析在市场上取得进步。
世界各地的企业都在意识到DevOps和DataOps的价值和经济利益。2022 年，81%的成都软件开发公司表示DataOps对其组织的工作非常重要或极其重要。在北美，追随者的人数略少——34%。从那时起，他们的人数一直在增长。数据运维还是开发运维？第一个可能会取代或至少补充DevOps服务和解决方案，以促进公司的数据文化。
