一提到大數(shù)據(jù)我們就知道是海量數(shù)據(jù)，但是我們并不了解需要從哪些維度去考慮這些數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。比如 數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市，以及數(shù)據(jù)自動(dòng)化應(yīng)用DataOps有哪些實(shí)現(xiàn)方式和實(shí)際應(yīng)用，這篇文章將淺顯的做一次介紹。?

數(shù)據(jù)湖

數(shù)據(jù)湖是一種以自然/原始格式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)或存儲(chǔ)庫， [ 1 ]通常是對(duì)象blob或文件。數(shù)據(jù)湖通常是單一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，包括源系統(tǒng)數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)等的原始副本[ 2 ] ，以及用于報(bào)告、可視化、高級(jí)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等任務(wù)的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)湖可以包括來自關(guān)系數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（行和列）、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（CSV、日志、XML、JSON）、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（電子郵件、文檔、PDF）和二進(jìn)制數(shù)據(jù)（圖像、音頻、視頻）。[ 3 ]數(shù)據(jù)湖可以建立在“本地”（組織的數(shù)據(jù)中心內(nèi)）或“云端”（使用云服務(wù)）上。

背景

時(shí)任Pentaho首席技術(shù)官的 James Dixon在 2011 年創(chuàng)造了這個(gè)術(shù)語[ 4 ]，以將其與數(shù)據(jù)集市進(jìn)行對(duì)比，數(shù)據(jù)集市是一個(gè)較小的存儲(chǔ)庫，其中包含來自原始數(shù)據(jù)的有趣屬性。[ 5 ]在推廣數(shù)據(jù)湖時(shí)，他認(rèn)為數(shù)據(jù)集市有幾個(gè)固有的問題，例如信息孤島。普華永道(PwC) 表示，數(shù)據(jù)湖可以“終結(jié)數(shù)據(jù)孤島”。[ 6 ]他們?cè)跀?shù)據(jù)湖研究中指出，企業(yè)“開始提取數(shù)據(jù)并將其放入基于 Hadoop 的單一存儲(chǔ)庫中進(jìn)行分析”。

示例

許多公司使用云存儲(chǔ)服務(wù)，例如Google Cloud Storage和 Amazon S3，或分布式文件系統(tǒng)，例如 Apache Hadoop分布式文件系統(tǒng) (HDFS)。[ 7 ]學(xué)術(shù)界對(duì)數(shù)據(jù)湖的概念逐漸產(chǎn)生興趣。例如，卡迪夫大學(xué)的 Personal DataLake是一種新型數(shù)據(jù)湖，旨在通過提供收集、組織和共享個(gè)人數(shù)據(jù)的單一點(diǎn)來管理個(gè)人用戶的大數(shù)據(jù)。 [ 8 ]

早期的數(shù)據(jù)湖（例如 Hadoop 1.0）功能有限，因?yàn)樗鼉H支持面向批處理的處理（Map Reduce）。與其交互需要 Java、map Reduce 和更高級(jí)工具（例如Apache Pig、Apache Spark和Apache Hive，它們最初也是面向批處理的）方面的專業(yè)知識(shí)。

批評(píng)

管理不善的數(shù)據(jù)湖被戲稱為“數(shù)據(jù)沼澤”。[ 9 ]

2015 年 6 月，David Needle 將“所謂的數(shù)據(jù)湖”描述為“管理大數(shù)據(jù)的最具爭(zhēng)議的方法之一”。[ 10 ] 普華永道在其研究中也謹(jǐn)慎地指出，并非所有數(shù)據(jù)湖計(jì)劃都能取得成功。他們引用了Cambridge Semantics首席技術(shù)官 Sean Martin 的話：

我們看到客戶創(chuàng)建大數(shù)據(jù)墓地，將所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲(chǔ)到Hadoop 分布式文件系統(tǒng)(HDFS) 中，并希望將來能有所作為。但隨后他們就忘記了那里有什么。主要的挑戰(zhàn)不是創(chuàng)建數(shù)據(jù)湖，而是利用它提供的機(jī)會(huì)。[ 6 ]

他們描述說，構(gòu)建成功數(shù)據(jù)湖的公司在弄清楚哪些數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)對(duì)組織很重要時(shí)，會(huì)逐漸成熟他們的數(shù)據(jù)湖。

另一個(gè)批評(píng)是，“數(shù)據(jù)湖”一詞沒什么用，因?yàn)樗挠梅ㄌ嗔?。[ 11 ]例如，它可能被用來指代：任何不是數(shù)據(jù)倉庫的工具或數(shù)據(jù)管理實(shí)踐；特定的實(shí)施技術(shù)；原始數(shù)據(jù)儲(chǔ)存庫； ETL卸載的中心；或自助分析的中央樞紐。

雖然對(duì)數(shù)據(jù)湖的批評(píng)是有道理的，但在很多情況下，這些批評(píng)也適用于其他數(shù)據(jù)項(xiàng)目。[ 12 ]例如，“數(shù)據(jù)倉庫”的定義也是不斷變化的，而且并非所有數(shù)據(jù)倉庫工作都取得了成功。針對(duì)各種批評(píng)，麥肯錫指出[ 13 ]，數(shù)據(jù)湖應(yīng)被視為一種在企業(yè)內(nèi)部提供業(yè)務(wù)價(jià)值的服務(wù)模式，而不是技術(shù)成果。

數(shù)據(jù)湖屋

數(shù)據(jù)湖屋是一種混合方法，可以像數(shù)據(jù)湖一樣提取各種原始數(shù)據(jù)格式，同時(shí)提供ACID事務(wù)并像數(shù)據(jù)倉庫一樣強(qiáng)制執(zhí)行數(shù)據(jù)質(zhì)量。[ 14 ] [ 15 ]數(shù)據(jù)湖屋架構(gòu)試圖通過添加數(shù)據(jù)倉庫功能（例如事務(wù)支持、模式實(shí)施、治理和對(duì)不同工作負(fù)載的支持）來解決對(duì)數(shù)據(jù)湖的幾項(xiàng)批評(píng)。據(jù) Oracle 稱，數(shù)據(jù)湖屋結(jié)合了“數(shù)據(jù)湖中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的靈活存儲(chǔ)以及數(shù)據(jù)倉庫的管理功能和工具”。[ 16 ]

數(shù)據(jù)倉庫

在計(jì)算領(lǐng)域，數(shù)據(jù)倉庫( DW或DWH )，也稱為企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫( EDW )，是一種用于報(bào)告和數(shù)據(jù)分析的系統(tǒng)，是商業(yè)智能的核心組成部分。[ 1 ]數(shù)據(jù)倉庫是從不同來源集成的數(shù)據(jù)的中央存儲(chǔ)庫。它們以有組織的方式存儲(chǔ)當(dāng)前和歷史數(shù)據(jù)，以便于創(chuàng)建報(bào)告、查詢和從數(shù)據(jù)中獲取見解。[ 2 ]與數(shù)據(jù)庫不同，它們旨在供分析師和管理人員使用，以幫助做出組織決策。[ 3 ]

數(shù)據(jù)倉庫的基本架構(gòu)
倉庫中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是從運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)（如營(yíng)銷或銷售）上傳的。數(shù)據(jù)可能會(huì)經(jīng)過運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，并且可能需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清理以進(jìn)行其他操作，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，然后才能在數(shù)據(jù)倉庫中用于報(bào)告。

構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的兩種主要方法是提取、轉(zhuǎn)換、加載（ETL）和提取、加載、轉(zhuǎn)換（ELT）。

數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的環(huán)境包括以下內(nèi)容：

• 數(shù)據(jù)源系統(tǒng)（通常是公司的操作數(shù)據(jù)庫，例如關(guān)系數(shù)據(jù)庫[ 3 ]）
• 數(shù)據(jù)集成技術(shù)和流程，從源系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，并將其加載到數(shù)據(jù)集市或倉庫中[ 3 ] ;
• 在倉庫或集市中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的架構(gòu)；
• 適合不同用戶的工具和應(yīng)用程序；
• 元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量和治理流程。元數(shù)據(jù)包括數(shù)據(jù)源（數(shù)據(jù)庫、表和列名）、刷新計(jì)劃和數(shù)據(jù)使用情況指標(biāo)。[ 3 ]

通過使用數(shù)據(jù)庫規(guī)范化和實(shí)體關(guān)系模型，操作數(shù)據(jù)庫針對(duì)數(shù)據(jù)完整性的保存和業(yè)務(wù)交易記錄速度進(jìn)行了優(yōu)化。操作系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員通常遵循Codd 的 12 條數(shù)據(jù)庫規(guī)范化規(guī)則來確保數(shù)據(jù)完整性。完全規(guī)范化的數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)（即滿足所有 Codd 規(guī)則的設(shè)計(jì)）通常會(huì)導(dǎo)致業(yè)務(wù)交易信息存儲(chǔ)在數(shù)十到數(shù)百個(gè)表中。關(guān)系數(shù)據(jù)庫可以有效地管理這些表之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)庫的插入/更新性能非?？?#xff0c;因?yàn)槊總€(gè)事務(wù)僅影響這些表中的少量數(shù)據(jù)。為了提高性能，會(huì)定期清除舊數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)倉庫針對(duì)分析訪問模式進(jìn)行了優(yōu)化，通常涉及選擇特定字段，而不是操作數(shù)據(jù)庫中常見的所有字段。由于這些訪問方面的差異，操作數(shù)據(jù)庫（大致為 OLTP）受益于使用面向行的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (DBMS)，而分析數(shù)據(jù)庫（大致為 OLAP）受益于使用面向列的 DBMS。操作系統(tǒng)維護(hù)業(yè)務(wù)快照，而倉庫通過 ETL 流程維護(hù)歷史數(shù)據(jù)，該流程定期將數(shù)據(jù)從操作系統(tǒng)遷移到倉庫。

聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP) 的特點(diǎn)是事務(wù)率低，查詢復(fù)雜且涉及聚合。響應(yīng)時(shí)間是 OLAP 系統(tǒng)的有效性能衡量標(biāo)準(zhǔn)。OLAP 應(yīng)用程序廣泛用于數(shù)據(jù)挖掘。OLAP 數(shù)據(jù)庫將聚合的歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多維模式（通常是星型模式）中。OLAP 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)延遲通常為幾個(gè)小時(shí)，而數(shù)據(jù)集市延遲更接近一天。OLAP 方法用于分析來自多個(gè)來源和角度的多維數(shù)據(jù)。OLAP 中的三個(gè)基本操作是匯總（合并）、下鉆和切片與切塊。

聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP) 的特點(diǎn)是大量短聯(lián)機(jī)事務(wù)（INSERT、UPDATE、DELETE）。OLTP 系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)快速查詢處理和在多訪問環(huán)境中維護(hù)數(shù)據(jù)完整性。對(duì)于 OLTP 系統(tǒng)，性能是每秒的事務(wù)數(shù)。OLTP 數(shù)據(jù)庫包含詳細(xì)和當(dāng)前數(shù)據(jù)。用于存儲(chǔ)事務(wù)數(shù)據(jù)庫的模式是實(shí)體模型（通常是3NF）。[ 4 ]規(guī)范化是該系統(tǒng)中數(shù)據(jù)建模技術(shù)的規(guī)范。

預(yù)測(cè)分析是指使用復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型查找和量化數(shù)據(jù)中的隱藏模式，并預(yù)測(cè)未來結(jié)果。相比之下，OLAP 側(cè)重于歷史數(shù)據(jù)分析，并且是被動(dòng)的。預(yù)測(cè)系統(tǒng)也用于客戶關(guān)系管理(CRM)。

數(shù)據(jù)集市是一種簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)倉庫，專注于單一主題或功能領(lǐng)域。因此，它從有限數(shù)量的來源（如銷售、財(cái)務(wù)或營(yíng)銷）提取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集市通常由組織中的單個(gè)部門構(gòu)建和控制。來源可能是內(nèi)部操作系統(tǒng)、中央數(shù)據(jù)倉庫或外部數(shù)據(jù)。[ 5 ]與倉庫一樣，存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)通常未標(biāo)準(zhǔn)化。?

數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市之間的區(qū)別

屬性	數(shù)據(jù)倉庫	數(shù)據(jù)集市
數(shù)據(jù)范圍	企業(yè)	部門
學(xué)科領(lǐng)域數(shù)量	多種的	單身的
建造難度有多大	難的	簡(jiǎn)單的
所需內(nèi)存	更大	有限的

數(shù)據(jù)集市的類型包括依賴數(shù)據(jù)集市、獨(dú)立數(shù)據(jù)集市和混合數(shù)據(jù)集市。

典型的基于提取、轉(zhuǎn)換、加載(ETL) 的數(shù)據(jù)倉庫使用暫存層、數(shù)據(jù)集成層和訪問層來容納其主要功能。暫存層或暫存數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)從每個(gè)不同的源數(shù)據(jù)系統(tǒng)提取的原始數(shù)據(jù)。集成層通過轉(zhuǎn)換來自暫存層的數(shù)據(jù)來集成不同的數(shù)據(jù)集，通常將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在操作數(shù)據(jù)存儲(chǔ)(ODS) 數(shù)據(jù)庫中。然后，將集成的數(shù)據(jù)移至另一個(gè)數(shù)據(jù)庫（通常稱為數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫），在該數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)被排列成層次結(jié)構(gòu)組（通常稱為維度）以及事實(shí)和聚合事實(shí)。事實(shí)和維度的組合有時(shí)稱為星型模式。訪問層幫助用戶檢索數(shù)據(jù)。[ 6 ]

數(shù)據(jù)的主要來源是經(jīng)過清理、轉(zhuǎn)換和分類，然后提供給管理人員和其他業(yè)務(wù)專業(yè)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、聯(lián)機(jī)分析處理、市場(chǎng)研究和決策支持。[ 7 ]但是，檢索和分析數(shù)據(jù)、提取、轉(zhuǎn)換和加載數(shù)據(jù)以及管理數(shù)據(jù)字典的方法也被視為數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的基本組成部分。許多對(duì)數(shù)據(jù)倉庫的引用都使用了這個(gè)更廣泛的背景。因此，數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展定義包括商業(yè)智能工具、提取、轉(zhuǎn)換和加載數(shù)據(jù)到存儲(chǔ)庫的工具以及管理和檢索元數(shù)據(jù)的工具。

數(shù)據(jù)集市

數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境特有的結(jié)構(gòu) / 訪問模式，用于檢索面向客戶的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉庫的一個(gè)子集，通常面向特定的業(yè)務(wù)線或團(tuán)隊(duì)。數(shù)據(jù)倉庫具有企業(yè)范圍的深度，而數(shù)據(jù)集市中的信息則屬于單個(gè)部門。在某些部署中，每個(gè)部門或業(yè)務(wù)部門都被視為其數(shù)據(jù)集市的所有者，包括所有硬件、軟件和數(shù)據(jù)。[ 1 ] 這使每個(gè)部門能夠隔離其數(shù)據(jù)的使用、操作和開發(fā)。在使用一致維度的其他部署中，此業(yè)務(wù)部門所有者不適用于客戶、產(chǎn)品等共享維度。

建立倉庫和數(shù)據(jù)集市是因?yàn)閿?shù)據(jù)庫中的信息沒有以一種易于訪問的方式組織起來。這種組織方式需要的查詢過于復(fù)雜、難以訪問或占用大量資源。

事務(wù)數(shù)據(jù)庫旨在更新，而數(shù)據(jù)倉庫或集市則是只讀的。數(shù)據(jù)倉庫旨在訪問大量相關(guān)記錄。數(shù)據(jù)集市允許用戶訪問他們最常需要查看的特定類型的數(shù)據(jù)，并以支持一組用戶的集體視圖的方式提供數(shù)據(jù)，從而縮短最終用戶的響應(yīng)時(shí)間。

數(shù)據(jù)集市基本上是數(shù)據(jù)倉庫的精簡(jiǎn)版，更集中化，反映了組織內(nèi)每個(gè)業(yè)務(wù)部門的規(guī)章制度和流程規(guī)范。[ 2 ]每個(gè)數(shù)據(jù)集市專用于特定的業(yè)務(wù)功能或區(qū)域。此數(shù)據(jù)子集可能涵蓋企業(yè)的許多或所有功能主題領(lǐng)域。通常使用多個(gè)數(shù)據(jù)集市來滿足每個(gè)業(yè)務(wù)部門的需求（可以使用不同的數(shù)據(jù)集市來獲取企業(yè)各個(gè)部門的特定信息，例如會(huì)計(jì)、營(yíng)銷、銷售等）。

相關(guān)術(shù)語電子表格市場(chǎng)是一個(gè)貶義詞，它描述了這樣一種情況：一個(gè)或多個(gè)業(yè)務(wù)分析師開發(fā)了一個(gè)鏈接電子表格系統(tǒng)來執(zhí)行業(yè)務(wù)分析，然后將其規(guī)模和復(fù)雜程度擴(kuò)大到幾乎無法維護(hù)的程度。這種情況的術(shù)語是“Excel 地獄”。[ 3 ]

數(shù)據(jù)倉庫：

• 涵蓋多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域
• 擁有非常詳細(xì)的信息
• 致力于整合所有數(shù)據(jù)源
• 不一定使用維度模型但提供維度模型。

數(shù)據(jù)集市：

• 通常只涉及一個(gè)主題領(lǐng)域 - 例如財(cái)務(wù)或銷售
• 可能包含更多匯總數(shù)據(jù)（盡管也可能包含完整細(xì)節(jié)）
• 專注于整合來自給定主題領(lǐng)域或一組源系統(tǒng)的信息
• 以使用星型模式的維度模型為中心進(jìn)行構(gòu)建。

• 星型模式——相當(dāng)流行的設(shè)計(jì)選擇；使關(guān)系數(shù)據(jù)庫能夠模擬多維數(shù)據(jù)庫的分析功能
• 雪花模式
• 活動(dòng)模式——基于時(shí)間序列的模式

• 輕松訪問常用數(shù)據(jù)
• 由一組用戶創(chuàng)建集體視圖
• 縮短最終用戶的響應(yīng)時(shí)間
• 易于創(chuàng)作
• 比實(shí)施完整數(shù)據(jù)倉庫的成本更低
• 與完整數(shù)據(jù)倉庫相比，潛在用戶的定義更為明確
• 僅包含業(yè)務(wù)基本數(shù)據(jù)，不太混亂。
• 它包含關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息

系統(tǒng)

該系統(tǒng)的主要工作是在修復(fù)臟數(shù)據(jù)和將數(shù)據(jù)盡可能接近源生產(chǎn)系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)之間找到適當(dāng)?shù)钠胶?。這對(duì)提取、轉(zhuǎn)換、加載架構(gòu)師來說是一個(gè)挑戰(zhàn)。該系統(tǒng)應(yīng)提供一種架構(gòu)，可以清理數(shù)據(jù)、記錄質(zhì)量事件并測(cè)量/控制數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的質(zhì)量。一個(gè)好的開始是進(jìn)行徹底的數(shù)據(jù)分析，這將有助于確定數(shù)據(jù)清理系統(tǒng)所需的復(fù)雜性，并了解源系統(tǒng)中當(dāng)前的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

優(yōu)質(zhì)展示

數(shù)據(jù)清理系統(tǒng)的一部分是一組稱為質(zhì)量篩選的診斷過濾器。它們各自在數(shù)據(jù)流中實(shí)施測(cè)試，如果測(cè)試失敗，則會(huì)在錯(cuò)誤事件模式中記錄錯(cuò)誤。質(zhì)量篩選分為三類：

• 列篩選。測(cè)試單個(gè)列，例如，檢測(cè)意外值（如NULL值）、應(yīng)為數(shù)字的非數(shù)字值、超出范圍的值等。
• 結(jié)構(gòu)篩選。這些篩選用于測(cè)試同一表或不同表中的列（通常是外鍵/主鍵）之間不同關(guān)系的完整性。它們還用于測(cè)試一組列是否根據(jù)其應(yīng)遵循的某些結(jié)構(gòu)定義有效。
• 業(yè)務(wù)規(guī)則篩選。這是三項(xiàng)測(cè)試中最復(fù)雜的一項(xiàng)。它們測(cè)試數(shù)據(jù)（可能跨多個(gè)表）是否遵循特定的業(yè)務(wù)規(guī)則。例如，如果客戶被標(biāo)記為特定類型的客戶，則應(yīng)遵守定義此類客戶的業(yè)務(wù)規(guī)則。

當(dāng)質(zhì)量屏幕記錄到錯(cuò)誤時(shí)，它可以停止數(shù)據(jù)流處理，將錯(cuò)誤數(shù)據(jù)發(fā)送到目標(biāo)系統(tǒng)以外的其他地方，或者標(biāo)記數(shù)據(jù)。后一種選擇被認(rèn)為是最佳解決方案，因?yàn)榈谝环N選擇要求每次發(fā)生問題時(shí)都必須有人手動(dòng)處理，而第二種選擇意味著目標(biāo)系統(tǒng)中缺少數(shù)據(jù)（完整性），并且通常不清楚這些數(shù)據(jù)應(yīng)該如何處理。

對(duì)現(xiàn)有工具和流程的批評(píng)

大多數(shù)數(shù)據(jù)清理工具在可用性方面存在局限性：

• 項(xiàng)目成本：通常為數(shù)十萬美元
• 時(shí)間：掌握大型數(shù)據(jù)清理軟件非常耗時(shí)
• 安全性：交叉驗(yàn)證需要共享信息，使應(yīng)用程序能夠跨系統(tǒng)訪問，包括敏感的遺留系統(tǒng)

錯(cuò)誤事件架構(gòu)

錯(cuò)誤事件模式保存質(zhì)量屏幕拋出的所有錯(cuò)誤事件的記錄。它由一個(gè)錯(cuò)誤事件事實(shí)表組成，該表帶有指向三個(gè)維度表的外鍵，這些維度表表示日期（時(shí)間）、批處理作業(yè)（地點(diǎn)）和屏幕（誰產(chǎn)生了錯(cuò)誤）。它還保存有關(guān)錯(cuò)誤發(fā)生的確切時(shí)間和錯(cuò)誤嚴(yán)重程度的信息。此外，還有一個(gè)錯(cuò)誤事件詳細(xì)信息事實(shí)表，該表帶有指向主表的外鍵，主表包含有關(guān)錯(cuò)誤發(fā)生在哪個(gè)表、記錄和字段以及錯(cuò)誤條件的詳細(xì)信息。

DataOps數(shù)據(jù)自動(dòng)化

DataOps 是一種實(shí)踐或技術(shù)，結(jié)合了集成的、面向流程的數(shù)據(jù)與自動(dòng)化，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、協(xié)作和分析。

它主要涉及數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師和其他數(shù)據(jù)專業(yè)人員之間的合作。DataOps 與 DevOps 的比較。

概念與核心價(jià)值

DataOps是一種數(shù)據(jù)管理方法論，旨在提高數(shù)據(jù)分析效率和數(shù)據(jù)質(zhì)量。它源于DevOps的理念，將敏捷開發(fā)的方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理和管理，實(shí)現(xiàn)更快速、更可靠的數(shù)據(jù)服務(wù)。DataOps的核心價(jià)值在于：

1. 提高數(shù)據(jù)分析效率：通過自動(dòng)化和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理流程，降低數(shù)據(jù)分析門檻，提高團(tuán)隊(duì)間的協(xié)作效率。
2. 提升數(shù)據(jù)質(zhì)量：通過嚴(yán)格的流程管理和質(zhì)量控制，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和一致性。
3. 增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性：通過對(duì)數(shù)據(jù)的全程監(jiān)控和管理，降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，保證數(shù)據(jù)的安全性。

發(fā)展歷程

? ? ? ?DataOps的概念最初由比利時(shí)的數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師所提出，旨在解決數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)分析師之間溝通協(xié)作的難題。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，DataOps逐漸成為一種獨(dú)立的方法論，被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)的數(shù)據(jù)管理實(shí)踐中。

實(shí)現(xiàn)方式

1. 
   要實(shí)現(xiàn)DataOps，需要從以下幾個(gè)方面入手：
2. 標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理流程：制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，確保各個(gè)團(tuán)隊(duì)按照相同的流程進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。
3. 工具化與平臺(tái)化：通過工具和平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)管理功能，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化的數(shù)據(jù)處理和管理。
4. 加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)間協(xié)作：建立跨部門的協(xié)作機(jī)制，加強(qiáng)數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務(wù)人員之間的溝通與合作。
5. 數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控：建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控體系，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全程監(jiān)控和管理，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。
6. 數(shù)據(jù)安全保障：通過加密、備份、權(quán)限控制等手段，保障數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。

實(shí)際應(yīng)用

? ? ? ? DataOps的應(yīng)用場(chǎng)景十分廣泛，涵蓋了金融、醫(yī)療、電商等多個(gè)行業(yè)。以金融行業(yè)為例，銀行可以通過DataOps建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)客戶畫像、風(fēng)險(xiǎn)控制、精準(zhǔn)營(yíng)銷等業(yè)務(wù)的快速響應(yīng)和高效執(zhí)行。同時(shí)，通過自動(dòng)化和智能化的數(shù)據(jù)處理流程，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，提高風(fēng)險(xiǎn)控制能力和客戶滿意度。
在醫(yī)療行業(yè)，DataOps可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)患者信息、醫(yī)療資源、藥品管理等業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。通過自動(dòng)化和智能化的數(shù)據(jù)處理流程，提高醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量，為患者提供更好的醫(yī)療體驗(yàn)。
總結(jié)來說，DataOps作為一種新興的數(shù)據(jù)管理方法論，正逐漸改變著我們的數(shù)據(jù)管理實(shí)踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化、工具化、協(xié)作化等手段，DataOps旨在提高數(shù)據(jù)分析效率和數(shù)據(jù)質(zhì)量，為企業(yè)創(chuàng)造更大的商業(yè)價(jià)值。在未來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用的深入，DataOps將會(huì)在更多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用和推廣。

最佳實(shí)踐

以下是一些與實(shí)施相關(guān)的最佳實(shí)踐：

• 盡早定義數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)：從一開始就為數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)設(shè)定明確的語義規(guī)則。
• 組建多樣化的 DataOps 團(tuán)隊(duì)：組建一支擁有各種技術(shù)技能和背景的團(tuán)隊(duì)。
• 實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化以提高效率：利用數(shù)據(jù)科學(xué)和商業(yè)智能?(BI) 工具自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)處理。
• 打破孤島：建立清晰的溝通渠道，鼓勵(lì)多樣化的團(tuán)隊(duì)共享數(shù)據(jù)和專業(yè)知識(shí)，采用數(shù)據(jù)集成和自動(dòng)化工具消除孤島和瓶頸。
• 設(shè)計(jì)以實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展性：構(gòu)建一個(gè)可以擴(kuò)展并適應(yīng)不斷增加的數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)管道。
• 基于驗(yàn)證進(jìn)行構(gòu)建：整合反饋循環(huán)，持續(xù)驗(yàn)證數(shù)據(jù)質(zhì)量。
• 安全實(shí)驗(yàn)：利用一次性環(huán)境模擬生產(chǎn)，進(jìn)行安全實(shí)驗(yàn)。
• 持續(xù)改進(jìn)：采用“精益”方法，注重持續(xù)提高效率。
• 持續(xù)衡量進(jìn)展：建立基準(zhǔn)并在整個(gè)數(shù)據(jù)生命周期內(nèi)跟蹤性能。

參考資料：

什么是 Dataops | IBM

DataOps：從概念到實(shí)踐的深度解析

https://segmentfault.com/a/1190000044948401

魏凱 | 《DataOps實(shí)踐指南（1.0）》正式發(fā)布 – DAMA China Limited