Mark Stiffler 讨论无代码 DataOps 的集成

数据是任何现代企业的命脉。 在当今的竞争环境中，快速有效地做出数据驱动决策的能力对于成功至关重要。 然而，传统的数据管理方法往往复杂、耗时且昂贵。 这就是 No-Code DataOps 的用武之地。

在这篇文章中， Mark Stiffler，Optymyze 专家讨论了无代码 DataOps 的必要性以及如何将其成功集成到您的业务中。

什么是DataOps？

在最基本的形式中，DataOps 是一组数据管理的最佳实践，使组织能够更快、更有效地响应其数据环境中的变化。 DataOps 旨在通过自动化和简化数据管理流程来帮助企业持续交付高质量的数据产品。

无代码与。 传统编码

由于需要专业技能，传统的编码方法既费时又费钱。 雇用编码器可能很昂贵。 据《商业内幕》报道， 平均工资 在美国，一名高级软件工程师的年薪超过 187,000 美元。

无代码平台提供了一种快速且易于使用的传统编码的低成本替代方案。 借助无代码，企业无需编码技能即可以更加用户友好的方式开发应用程序。 这使组织能够使用很少的 IT 基础架构快速构建和部署数据驱动的应用程序。

一种新方法

无代码 DataOps 是一种新的数据管理方法，它利用无代码平台的力量来自动化和简化数据操作。 这种新方法旨在通过自动化和简化数据管理流程来帮助企业持续交付高质量的数据产品。

No-Code DataOps 通过提供一种更加用户友好的方式来开发和管理数据操作，弥合了传统编码方法和较新的无代码方法之间的差距。 这种新方法旨在帮助企业减少与数据管理相关的时间和成本，同时提高数据驱动决策的速度和准确性。

无代码 DataOps 的好处

No-Code DataOps 快速且易于使用。 您可以快速开发和部署数据驱动的应用程序，而无需专业技能或昂贵的编码资源。 No-Code DataOps 还旨在帮助您自动化和简化数据管理流程。 这可以帮助您减少与数据管理相关的时间和成本，同时提高数据驱动决策的速度和准确性。

No-Code DataOps 的其他一些好处包括：

协作开发方法

No-Code DataOps 提供了一种协作开发方法，允许多个用户实时处理数据操作。 这种协作是通过使用无代码平台实现的，允许用户通过标准界面共享数据和应用程序。

这种协作方法可以帮助企业加速数据产品的开发，并减少与数据管理相关的时间和成本。

灵活的部署选项

No-Code DataOps 提供灵活的部署选项，使企业能够在云端、本地或混合环境中快速部署数据产品。 这种灵活性使企业能够选择最能满足其需求的部署选项。

基于云的部署提供了按需扩展数据产品的优势，而本地实施则提供了控制数据环境的能力。 混合部署提供了在云中或本地部署数据产品的灵活性，从而提供了两全其美的优势。

可扩展数据模型

No-Code DataOps 提供了一个可扩展的数据模型，允许企业轻松添加新的数据源和应用程序。 这种可扩展性使公司能够快速适应其数据环境的变化并扩大其数据产品的范围。

可扩展的数据模型还允许企业在多个应用程序之间共享数据，从而更容易开发数据驱动的应用程序。

强大的数据处理

No-Code DataOps 提供强大的数据处理能力，使企业能够快速高效地处理大量数据。 这种能力是通过使用无代码平台实现的，它提供了按需扩展数据处理的能力。

这种强大的数据处理能力可以帮助企业加速数据产品的开发，提高数据驱动决策的准确性。

持续变革管理框架

无代码 DataOps 提供了一个连续的 变革管理框架 帮助企业管理数据环境的变化。 该框架旨在帮助公司自动化和简化管理数据操作。

持续变更管理框架可以帮助企业减少与数据管理相关的时间和成本，同时提高数据驱动决策的准确性。

在您的业务中集成无代码 DataOps 的步骤

准备好开始享受无代码 DataOps 带来的好处了吗？ Optymyze 专家 Mark Stiffler 说，有几个关键步骤可以开始：

1. 评估您的业务需求和目标： 您的数据管理目标是什么？ 您需要自动化哪些流程？ 您需要收集和分析哪些数据？

2. 评估您的数据环境： 你有哪些数据源？ 这些数据的结构是怎样的？ 您的数据量和速度是多少？

3。 选择一个 无代码平台: 市场上有许多无代码平台，因此选择一个满足您特定需求的平台至关重要。

4. 构建您的数据产品： 一旦您选择了一个平台，您就可以开始构建您的数据产品。 首先创建一个原型来测试平台并获得用户反馈。

5. 部署和管理您的数据产品： 在构建并测试它之后，就可以部署它了。 无代码 DataOps 平台提供灵活的部署选项，因此您可以选择最能满足您需求的选项。

最后的思考

借助 No-Code DataOps，企业可以快速轻松地开发数据产品，从而减少与数据管理相关的时间和成本。 这个强大的工具可以帮助企业开发数据驱动的应用程序，提高决策的准确性。