過去十年，基於數據進行決策和營運的組織數量出現了前所未有的成長。收集和處理數據並使用數據來推動決策演算法以增強未來服務的數位產品的數量也在快速增長。這就是為什麼數據和數據品質已成為從汽車到零售等幾乎每個行業的組織最有價值的資產。
多年來，這些公司使用各種專用
工具開發了新的資料管理功能。資料工程生態系統現在基於資料湖和資料管道等解決方案，可以安全且經濟高效地儲存和分析資料。
儘管數據工具和方法論取得了許多進步，但工程師仍然面臨著混亂而繁瑣的過程，這留下了很大的優化空間。
希望釋放資料價值的公司（尤其是
那些資料因快速成長而快速擴展的公司）可以透過更好地管理其資料工程營運來獲得許多好處。
隨著資料規模的擴大，開銷也會隨之擴大
資料工程是一個混合 新加坡 WhatsApp 號碼數據 角色，源自於儲存、組織和整合資料的需要。其最初的目的是支援商業智慧和資料庫維護，但隨著時間的推移，它已擴展到包括處理大型資料集和實施機器學習演算法。
資料工程師處理的資料比以往任何
時候都多，他們面臨機器性能不佳或遺留 ETL 技術的問題，並努力保持資料管道的正常運作。
以下是大多數資料工程師如今遇到的一些問題：
在資料進入資料湖之前驗證資料品質和一致性具有挑戰性- 與程式碼不同，工程師沒有資料的暫存或 QA 環境。所有東西都會流入湖中，包括潛在的蟲子。
工程師無法單獨測試和調
試新資料集——無論是在預生產階段、部署階段，還是在最終用戶面前的最終品質保證階段，資料都無法獲得其專用的 有一件事：並非銷售工具包中的所有工具都如 測試環境。全部流入一個湖。
故障排除會帶來許多問題——資料工程師沒有一種簡單的方法來檢測、分析和排除生產中的問題。
適應變化是很難實現的——工程師也缺乏一種簡單的方法來創建能夠適應數據和程式碼變化的數據管道。
缺乏版本控制－沒有有效的版本控
制工具可以在資料出現問題時回滾。工程師只能夢想自動恢復生產變更。
正如您可能知道的那樣，許多數據工程工作都是基於手動繁重的工作。與軟體開發人員不同，資料工程師無法從豐富的自動化解 加拿大數據 決方案選擇中受益，這些解決方案可以消除低階繁重工作並消除錯誤。我們不要忘記，錯誤的成本相當高，通常會阻礙組織實現速度。
有出路嗎？您可以在任何運
行基於 Git 的操作的現代軟體開發團隊中找到它。
過渡到類似 Git 的操作以大規模管理數據
好消息是，所有這些問題都已經在應用程式端得到了解決。在典型的開發團隊中，多名開發人員為一
個儲存庫做出貢獻，不會產生任何
誤解。同時，不同的使用者使用不同版本的軟體，但開發人員可以使用他們的確切版本輕鬆重現使用者錯誤。
這就是 DataOps 工具的全部意義。他們將軟體開發領域經過考驗的行業實踐引入數據。
從資料操作的角度來看
像管理程式碼一樣管理資料可以使許多任務變得更有效率：
資料分支和版本控制
從沿襲的角度來看，擁有不同的資料版本可以為您提供非常清晰的版本歷史記錄。工程師可以輕鬆追蹤其儲存庫或資料集的版本，並將客戶指向新部署的資料。