ОтвечаетНиколай Попов
DataOps — это практика повышения качества и скорости предоставления данных, а также сокращения времени и усилий, необходимых для создания и поддержки конвейеров данных. В ней особое внимание уделяется сотрудничеству, автоматизации, непрерывной интеграции и доставке задач и процессов, связанных с данными. Основная цель DataOps — обеспечить надежность, безопасность и масштабируемость данных и систем, которые их хранят и обрабатывают.
Разница между DevOps и DataOps заключается в их направленности. DevOps фокусируется на улучшении взаимодействия и автоматизации разработки программного обеспечения и ИТ-операций, в то время как DataOps фокусируется именно на данных и их жизненном цикле. И DevOps, и DataOps нацелены на повышение скорости и качества доставки и сокращение времени и усилий, необходимых для выполнения задач, но DevOps шире по охвату и включает более широкий спектр действий и процессов.
ОтвечаетДарья Прохорова
DataOps — это автоматизированная, ориентированная на процессы методология, используемая аналитическими группами и группами обработки данных для повышения качества и сокращения времени цикла анализа данных.
Заимствуя методы DevOps, DataOps стремится внести те же улучшения в аналитику данных.