数据编排：DataOps的核心支柱
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内容提要
本文介绍了数据工程团队在从POC到POV转型中的挑战，以及如何通过DataOps和数据编排来构建下一代数据平台。企业应考虑数据工程和DataOps原则，以提高流程规范性和效率。
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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转型中面临挑战。
- 数据统一和集成的复杂性日益增加，企业需要利用DataOps和数据编排构建下一代数据平台。
- DataOps是实现数据驱动的关键，能够消除数据生产到消费过程中的差距和低效。
- DataOps通过自动化和管理端到端的数据操作，提高数据产品和服务的交付速度和可靠性。
- 数据编排在复杂的数据操作中起到核心作用，协调多个利益相关者的工作流。
- 数据编排管理任务依赖关系，调度任务并处理失败场景，确保数据流的顺畅。
- 现代化数据基础设施需要数据编排工具，以简化数据工程任务并提高生产力。
- 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。
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