Định nghĩa DataOps là gì?
DataOps là DataOps. Đây là nghĩa tiếng Việt của thuật ngữ DataOps - một thuật ngữ thuộc nhóm Technology Terms - Công nghệ thông tin.
Độ phổ biến(Factor rating): 5/10
Cách tiếp cận DataOps tìm cách áp dụng các nguyên tắc của lập trình linh hoạt và DevOps (kết hợp phát triển và hoạt động) để phân tích dữ liệu, để phá vỡ silo và phát huy hiệu quả, sắp xếp hợp lý dữ liệu xử lý qua nhiều phân đoạn. DataOps được phục vụ bởi các công cụ, công nghệ và kỹ thuật mà kết hợp nhiều giai đoạn của một quá trình để cải thiện và tăng cường công tác quản lý dữ liệu để sử dụng doanh nghiệp dàn dựng.
Xem thêm: Thuật ngữ công nghệ A-Z
Giải thích ý nghĩa
Nhiều loại khác nhau của các khuôn khổ có thể tạo điều kiện cho một cách tiếp cận DataOps. Việc sử dụng Apache Oozie để xử lý các dự án Apache Hadoop có thể được gọi DataOps, vì vậy việc sử dụng của các quá trình ETL trong một dữ liệu sắp xếp hợp lý có thể chảy. Nói chung, DataOps thay thế một “thác nước” hay chiến lược tuần tự cho phân tích với một trong đó liên quan đến “nắm tay” trên khắp các đội và các cơ quan: Ví dụ, một thỏa thuận toàn cầu về ngữ nghĩa của dữ liệu và siêu dữ liệu là một bước trên con đường DataOps ứng dụng. Ý tưởng này đã thực sự chỉ được thực hiện vào năm 2015 và sau đó, và một số chuyên gia thấy 2017 như mở ra nhiều hơn một tập trung vào DataOps cho doanh nghiệp CNTT và phân tích dữ liệu.
What is the DataOps? - Definition
The DataOps approach seeks to apply the principles of agile software development and DevOps (combining development and operations) to data analytics, to break down silos and promote efficient, streamlined data handling across many segments. DataOps is served by tools, technologies and techniques that combine multiple stages of a staged process to improve and enhance the management of data for enterprise use.
Understanding the DataOps
Many different types of frameworks can facilitate a DataOps approach. The use of Apache Oozie to handle Apache Hadoop projects could be called DataOps, so could the use of ETL processes in a streamlined data flow. In general, DataOps replaces a “waterfall” or sequential strategy for analytics with one that involves “hand-holding” across teams and departments: For example, a universal agreement on semantics of data and metadata is a step on the road to applied DataOps. This idea was really only implemented in 2015 and later, and some experts see 2017 as ushering in more of a focus on DataOps for enterprise IT and data analytics.
Thuật ngữ liên quan
- Data
- Data Management
- Data Analytics
- Agile Software Development
- DevOps
- AIOps
- Data
- Destructive Trojan
- Burst Mode
- Expansion Bus
Source: DataOps là gì? Technology Dictionary - Filegi - Techtopedia - Techterm