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在这个快速变化的数字世界里，企业要想跟上潮流，就得不停地调整和升级，这就是为什么像DevOps和DataOps这样的概念变得越来越受欢迎了。

在大数据领域，以前都是先开发后治理，现在推行数据开发治理一体化的DataOps。那么，DataOps具体是什么，应该怎么做呢？DataOps是一个比较新的概念，但是它的孪生兄弟DevOps却是一个很成熟的概念，并且DevOps还是借鉴DevOps演化而来的。为此，我们将这两个概念放在一起来进行对比讨论，将是一件有意思的事情。

先来看看DevOps。

DevOps这个词儿第一次出现是在2009年，当时的目标很明确——让软件开发（Dev）和运维（Ops）的小伙伴们能更好地合作。在那个年代，软件开发和运维常常是两拨人马，各干各的，沟通少，摩擦多。

DevOps的出现，就像是给这两个团队搭了座桥，让他们能顺畅交流，共同努力，把软件快速且高质量地推向市场。

DevOps的核心原则包括自动化、持续集成、快速反馈和持续改进，通过这些原则，DevOps改变了软件开发的面貌。自动化让重复性的工作减少了，团队可以把精力用在更有创意的地方。持续集成意味着代码经常被合并到共享仓库中，问题可以早发现早解决。快速反馈让开发团队知道他们的工作是否符合用户的需求，而持续改进则保证了软件产品能不断变得更好。

DataOps借鉴了DevOps的思想，并应用于数据开发治理领域。

DataOps，这个词可能没那么响亮，但它在数据界的地位可一点不比DevOps低。DataOps的想法大概是在2014年左右开始流行，当时数据科学和大数据技术迅速发展，企业发现他们急需一种方法来高效地处理大量数据。DataOps就是在这样的背景下应运而生的，它借鉴了DevOps的很多思想，目的是让数据分析和数据管理的流程更加高效和协调。

DataOps的核心原则也围绕着自动化、持续集成和快速反馈，但它更侧重于数据的质量、访问和分析。

需要指出的是，DevOps和DataOps这两个概念有密切的联系：最开始，是DataOps借鉴DevOps的思想来发展自己的技术体系；后来，随着DataOps的发展，尤其是随着数据要素的价值越来越重要，DataOps反过来又推动了DataOps的更新迭代。并且，这两个领域有比较明显的融合趋势，接下来，我们就进行更详细的分析。

我们可以说，DataOps是DevOps的一个自然延伸。

例如，DevOps中的自动化原则在DataOps中变成了自动化数据处理流程，从而减少手动错误，加快数据准备和分析的速度。而DevOps的快速迭代和持续集成原则，则在DataOps中体现为快速整合新的数据源和不断优化数据分析模型的能力。这种从DevOps到DataOps的转化，极大地促进了数据分析和管理的高效性和准确性。

而反过来，DataOps的实践也为DevOps的发展提供了新的视角和策略。在DataOps实践中积累的经验，比如高效的数据处理和复杂的数据管道管理，反过来又促进了DevOps方法论的发展。

以数据驱动的决策为例，DataOps的实践强调了数据的价值和数据洞察对于业务决策的重要性。这种理念被应用回DevOps中，导致了更加重视数据和度量在软件开发过程中的角色。比如，在持续集成/持续部署（CI/CD）的流程中，通过更精细的数据分析，可以进一步优化软件交付的质量和效率。

需要指出的是，很多时候，软件开发和数据开发治理是同时进行的，企业既需要开发运维软件，也需要处理大量的数据。这种情况下，就需要团队能够融合DataOps和DevOps。这种融合不仅涉及技术层面，还深刻影响着组织文化和流程。

技术上，DataOps和DevOps共享许多相似的工具和平台。比如，自动化工具如Jenkins和Docker在两个领域都非常关键。在DevOps中，它们用于自动化软件的部署和测试；而在DataOps中，这些工具用于自动化数据的处理和分析流程。同样，云平台像阿里云、腾讯云、华为云、百度云、京东云、金山云等提供了灵活的基础设施，支持两者的快速扩展和弹性需求。

技术融合带来的优势显而易见，它不仅提高了效率，还降低了成本，因为使用通用工具减少了学习曲线和技术堆栈的复杂性。然而，这也带来了挑战，特别是在技术选型和技术团队技能的匹配上。企业需要确保他们的技术栈既能满足DevOps的快速软件迭代需求，又能支持DataOps的大规模数据处理和分析需求。

在文化和流程层面，DataOps和DevOps的结合，促使组织更加重视跨职能团队的协作和沟通。DevOps文化鼓励快速反馈和持续改进，而DataOps则强调数据驱动的决策。将这两种文化融合在一起，可以帮助企业更快地从数据中学习和适应，同时保持软件和服务的高质量和快速交付。

然而，这种文化和流程的融合并非没有挑战。组织需要打破传统的壁垒，促进不同背景（如工程师、数据科学家、业务分析师）的团队成员之间的理解和协作。此外，推动这种文化转变需要时间和耐心，特别是在那些习惯了传统运作模式的企业中。只有通过不断的实践和学习，企业才可以在这两个领域中找到最佳的结合点，实现真正的数字化转型。

需要注意的是，随着企业数字化转型步入深水区，DataOps和DevOps的融合应用，将从可选项变成必选项。接下来，我们以一个具体的例子，来说明DataOps和DevOps融合应用的场景。

有某个知名的金融科技公司，这家公司的核心业务依赖于其软件开发和数据处理能力，不仅需要快速开发和维护其金融交易平台，还要实时分析庞大的交易数据，以优化交易算法和客户体验。面对这一双重挑战，该公司采取了将DevOps和DataOps策略相结合的方式。

在实践中，需要软件工程师和数据科学家紧密合作，共同设计和优化系统。使用DevOps的方法，实现自动化测试和持续集成，确保软件更新可以快速且频繁地推出，同时保持高可靠性。与此同时，DataOps的实践使得数据流从实时交易中无缝地捕获、处理并反馈到系统中，以实时调整交易策略和风险管理模型。

例如，在开发一个新的风险评估工具时，团队使用DevOps的快速迭代能力，将新算法迅速集成到现有平台中。同时，DataOps方法确保了从交易系统收集的数据可以实时分析并用于不断调优算法性能。这种快速迭代和实时数据分析的结合，不仅提升了风险评估工具的准确性，也增强了公司对市场动态的响应能力。

这种DataOps和DevOps的融合实践，为公司带来了显著的竞争优势：软件开发的敏捷性提高了市场响应速度，而数据分析的深度和广度又为决策提供了更为丰富的洞见。这不仅加强了公司的市场地位，也为客户提供了更高效、更安全的服务。

这个例子清晰地展示了，在当今数据驱动和快速变化的商业环境中，DataOps和DevOps的融合不仅是可行的，而且是必要的。它们共同构建了一个既灵活又强大的框架，支持企业在创新和效率之间找到完美的平衡点。

目前，DevOps已经比较成熟，也有不少大数据企业在践行DataOps理念。

比如，数据猿专访了网易数帆，在《网易数帆余利华：DataOps改写数据治理规则，数据资产“iPhone时刻”将临》这篇文章中，详细分析了他们的DataOps实践。数据猿还专访了阿里瓴羊，在《企业数据治理的抉择：阶段速赢与长期主义》一文中，分享了他们对于数据治理的思考。

此外，爱数、袋鼠云、滴普科技、科杰科技、数澜科技、Kyligence等厂商也在探索DataOps。阿里云、腾讯云、火山引擎等综合云厂商，由于其业务线较多，在探索DataOps和DevOps的融合应用方面走在行业前列。

展望未来，AI、云计算等技术，将与DataOps和DevOps进一步深度融合。例如，AI能在DevOps中自动搞定那些重复的测试工作，甚至还能预测哪里会出问题。而DataOps，有了AI的加持，数据分析就变得更加简单，业务人员也能实现自助式数据分析。这些技术的应用，将部分消除软件开发人员、软件运维人员、数据开发工程师、数据分析师、业务人员之间的界限，让他们能更好的协同工作。

而且，随着云计算越来越普及，公司不用再自己搞一大堆服务器，可以随时根据需要扩展或缩减资源，无论是软件还是数据，都将在云端聚合、集成，这对DataOps和DevOps都将带来深远的影响。

再说说行业应用，金融、医疗、零售、制造等，这些行业都开始意识到，快速的数据处理和软件开发能力对他们来说多么重要。比如说，金融公司用这技术快速分析市场，医疗行业用它们加速研发新药，零售商通过它们更懂消费者。这些行业通过DataOps和DevOps的结合，不仅能做事更快，还能做得更聪明。

总之，DataOps和DevOps的未来一定是精彩的，企业要是能跟上这波潮流，那竞争力就能大大提升。

文：一蓑烟雨 / 数据猿
责任编辑：凝视深空 / 数据猿