今天的指导原则是自主数字企业，其核心特征包括：商业敏捷性、以客户为中心和基于数据驱动的决策能力。这些特征高度依赖高质量的数据，使数据的价值前所未有地提升。然而，从不断增长和日益复杂的数据环境中有效提取价值的难度也在增加。
BMC Software的首席技术官Ram Chakravarti表示：“虽然许多组织意识到数据的价值，但在数据管理方面仍然面临挑战。这为擅长数据管理的公司提供了显著的竞争优势，而未能跟上这一步的公司则面临生存威胁。我称之为‘最后一公里交付挑战’，这是实现数据成熟度的关键。”
根据BMC对全球IT和商业实践的调查，数据成熟度较高的组织在战略决策、客户满意度、成本节省和产品开发方面的结果更佳。
实现数据成熟度的挑战
在人工智能时代，传统的数据挑战愈加严重。挖掘、存储和分析数据的成本，以及对技能专业人才的需求，都需要显著的投资。此外，跨设备、应用和人员快速产生的新数据源进一步复杂化了数据环境。数据孤岛的问题往往存在于缺乏战略管理的情况下，阻碍了数据运作的文化变革。要在利益相关者期望的规模和复杂程度上实现数据的运作仍然是一个重要障碍。虽然自动化和人工智能可以提升功能，但如果没有相应的数据实践，其效果将大打折扣。
“许多组织发现，除了少数使用案例之外，很难将数据管理和分析落地实施，”Chakravarti指出。“这就需要重新思考你的操作模型和流程。在人工智能时代，传统的数据管理方法显得不够有效，您需要DataOps。”
理解DataOps
DataOps，即数据运营，是一项综合性实践，应用DevOps原则、自动化和智能化来民主化数据并揭示商业价值。它涵盖了组织内的各种角色，从分析师和数据所有者到工程师和风险管理团队，促进协作，加速安全的数据驱动洞察。
Chakravarti解释道：“利益相关者之间的合作至关重要；缺乏合作，进展将受阻。这是一个敏捷的过程，数据作为共享资产进行处理，需要跨团队的全程设计思维，以支持高价值的使用案例。”
这包括识别收入机会，例如了解竞争对手可能未注意到的客户行为，从而提升客户忠诚度和消费。此外，DataOps通过员工自助服务、知识管理和有效的风险缓解来提升生产力和效率。尽管利用数据调整现有策略可能具有挑战性，但随着数据智能的发展，这将成为竞争优势。
建立DataOps基础
自动化是实现DataOps的关键，它简化了管理传统与新兴数据源之间信息的复杂数据管道。这些过程包括数据的采集、整合、质量控制、测试、部署和治理，最终得到可操作的洞察力。可观察性功能允许实时监控数据的健康状况和性能，强调了监督的重要性。
保持高数据质量是成功实施人工智能和分析项目的基础，需关注准确性、一致性和完整性等问题。组织应在分析管道中实施强有力的数据保障工具。然而，提升数据质量往往需要循序渐进的方法，因为突发的举措可能需要巨额投资。成功的DataOps不仅需要技术支持，还需要流程变更和可能转变文化的努力。
开始DataOps之旅
实施DataOps策略应从可管理的目标入手，而不是试图一次性解决所有企业数据管理挑战。关注实现更高价值、易于实现的成果，同时在初始使用案例中应用数据质量最佳实践。在扩大努力时，请考虑以下几点：
1. 高层支持：获得领导层的支持至关重要，以促进跨功能合作。
2. 组织结构：建立稳固的运营和管理框架，确保数据在组织内得到有效拥有和管理。
3. 明确目标：清晰的目标有助于识别和投资于高价值的使用案例。成功的项目与可触及的业务利益密切相关，例如改善客户留存率或员工生产力。
4. 迭代流程：在实施小规模、系统性改进的同时，保持高标准的数据质量，确保基准和进展对比。
“从小处着手，迅速展示价值，并不断追问‘那么呢？’”Chakravarti建议。“学习、构建、扩展和精炼实践。循序渐进地引入新策略，您将实现显著成果。”
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