IBM DataOps实践：加速业务就绪数据的交付

"IBM提供的关于DataOps的资料，讨论了如何使用DataOps快速交付业务就绪数据，强调了DataOps在数据访问、准备、集成和交付中的效率提升作用，以及IBM DataOps实践如何通过自动化、AI技术和专业服务促进数据整理、元数据管理、数据治理、主数据管理及自助交互。资料中还提到了DataOps研讨会作为评估和规划DataOps成熟度的工具，并提供了DataOps试点计划模板。" IBM DataOps方法与实践详解： DataOps是一种全面的方法，它整合了人员、流程和技术，旨在迅速为业务用户提供可靠且高质量的数据。这个方法的核心在于自动化，它有助于克服数据访问、准备、集成和交付过程中的低效问题。IBM DataOps实践利用高级自动化技术，在数据整理服务、元数据管理、数据治理、主数据管理以及自助式交互等关键领域创造显著且可量化的改进。 IBM DataOps计划采用了规范性方法，结合人工智能（AI）自动化，旨在帮助企业实现这一目标。IBM DataOps卓越中心（Center of Excellence）提供专业知识和指导，支持企业实施DataOps实践。此外，IBM Cloud Garage方法与DataOps相结合，为企业提供了一条实现DataOps的途径，确保数据管理策略与企业的业务目标相吻合。 DataOps研讨会是IBM提供的一种服务，作为DataOps成熟度评估和试点项目规划的一部分。通过研讨会，组织可以理解自身的DataOps现状，识别改善领域，并设计出执行试点项目的战略。这种参与式的方法有助于确保企业在数据管理上的投资能够产生实际的业务价值。 面对数据管理的挑战，如Experian 2019年全球数据管理研究中指出的那样，89%的企业在管理数据时遇到困难，导致洞察延迟和数据信任度下降。因此，理解企业的业务目标对于构建有效的数据分析和AI策略至关重要。通过DataOps，企业可以创建集成的业务就绪数据管道，提供一致且完整的业务视图，以满足不断增长的快速获取成果的期望。尤其在面临众多数据孤岛的情况下，DataOps成为了优化运营效率和决策质量的有力工具。