数据编排：DataOps的核心支柱
💡
原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。
📝
内容提要
本文介绍了数据工程团队在从POC到POV转变中的挑战，以及如何通过DataOps和数据编排来构建下一代数据平台。DataOps是自动化数据流程和操作的方法，数据编排是数据操作的中心，协调涉及多个技术领域的工作流程中的数据操作。
🎯
关键要点
- 组织面临数据过载和知识渴求，数据工程团队在从POC到POV的转变中面临挑战。
- 数据统一和集成的复杂性日益增加，组织需要利用DataOps和数据编排构建下一代数据平台。
- DataOps是自动化数据流程和操作的方法，旨在消除数据生产到消费过程中的差距和低效。
- 许多组织在实施DataOps时缺乏规范化的流程，导致数据操作的碎片化和不一致。
- 数据基础设施的复杂性要求组织具备快速根因分析和故障恢复的工具和流程。
- 数据编排在复杂的数据操作中起到中心协调作用，确保数据操作的顺利进行。
- 数据编排管理数据流的依赖关系，调度任务并处理失败场景，确保数据管道的可靠性。
- 现代化数据基础设施需要数据编排器来管理数据工程任务，确保任务的协调和执行。
- 数据编排器可以是任务驱动或数据驱动，后者关注数据流动和版本控制。
- 最佳实践包括将DAG解耦、确保容错性和可配置性，以提高数据管道的可恢复性和可重复性。
- 企业在构建数据平台时应遵循数据工程和DataOps原则，以减少数据和技术债务。
➡️
