全球對即時資料分析、AI 驅動的自動化，以及可擴展雲端解決方案的需求日益增長，正加速推動 DataOps 平台的採用。
編譯／酷魯
根據最新的 SNS Insider 報告，DataOps 平台市場在 2023 年的估值為 40 億美元，預計到 2032 年將達 245 億美元，在 2024 至 2032 年的預測期內，年均複合成長率為 22.20%。
由於企業產生大量結構化與非結構化資料，它們需要真正的 DataOps 解決方案來自動化工作流程並整合資料，同時為分析作準備，以確保能順利地進行資料分析。同時，雲端部署成為趨勢，組織正在尋求具可擴展性且具成本效益的解決方案，這也是雲端部署日益受到重視的原因。
再者，DataOps 平台亦透過 AI 與機器學習的整合，改進預測分析、異常偵測與決策制定。全球性的資料治理法規，如 GDPR 與 CCPA，也迫使企業轉向 DataOps 解決方案，以維持法規遵循。
AI 擴展瓶頸在於「資料管線本身」，這正是 DataOps 發揮作用的地方
AI 專案之所以無法順利擴展甚至失敗，常見的原因不是資料品質不佳，就是資料管線（Data Pipeline）各自為政所致。更精闢的來講，就是資料尚未準備好。
據顧問公司 NewVantage Partners 在2021年的一項研究指出，有 92% 的企業認為資料孤島、品質不佳或治理缺口是 AI 難以擴展的主因。隨著 AI 的快速普及，問題變得更加惡化。換言之，AI 擴展的瓶頸在於「資料管線本身」，而這正是 DataOps 發揮作用的地方。
透過將自動化、CI 持續整合與治理機制應用於資料管線，DataOps 能確保 AI 模型獲得即時、可信且完整的資料集，並且讓企業建立從實驗性階段邁向正式部署的信心。
[ 加入 CIO Taiwan 官方 LINE 、 Facebook 與 LinkedIn，與全球CIO同步獲取精華見解 ]
然而，隨著企業資料量正呈現爆炸性成長，資料反而成為擴展 AI 的最大瓶頸。根據 IDC 預測，到了 2025 年全球資料量將達到 180 ZB，年複合成長率高達 32%。面對如此龐大的資料量，當前資料專業人員卻有高達 80% 的時間是花在尋找、清理與準備資料上，而非建構模型上。
一旦品質不良的資料被導入生產環境時，會削弱模型的可靠性，並拖慢採用進程。透過 DataOps，便能讓資料管線如同軟體管線般地具備敏捷與自動化能力，進而讓上述問題迎刃而解。
擴展 AI 無異是項治理挑戰，將治理作為 DataOps 策略一部分
DataOps 著重於自動化、可觀測性與跨團隊協作，進而能為 AI 創造即時存取、可靠性、可治理性與協作性等價值。隨著 AI 從後端分析轉向即時營運使用案例，即時資料的重要性日益提高，傳統批次處理管線根本無法應對。將 DataOps 架構延伸至串流資料，便能讓模型基於最即時的資訊進行決策。
擴展 AI 不只是技術挑戰，更是一項治理挑戰，這也成為大多數企業想要大規模達成 AI 成熟度的主要障礙。對此，DataOps 將治理融入工作流程中，包括主資料管理（MDM）、資料血緣追蹤（Data lineage tracking）與稽核紀錄。市場領先企業不再把治理視為事後補救，而是將其作為 DataOps 策略的一部分，使 AI 輸出結果不僅更快速，且更具可靠性。
雖然多數組織都能成功啟動 AI 先導模型，但挑戰在於如何將該模型擴展至不同職能、事業單位與地區。DataOps 提供一套嚴謹的方法論，能整合這些資料集、協調跨部門團隊，並減少讓 AI 卡在先導階段的文化摩擦。將 DataOps 納入 AI 策略的企業，能更快速地從概念驗證走向正式部署，搶先取得競爭對手難以達成的優勢。
五大 DataOps 最佳實踐，從建立 DataOps 平台服務模型開始
1.建立 DataOps 平台服務模型
建立 DataOps 平台服務模型可為資料與分析（D&A）部門負責人打造現代化且高效率的資料工程基礎，降低資料工程師在工具與流程上的摩擦，進而更專注於交付與業務目標一致的高價值解決方案。
DataOps 平台工程的重點在於為組織內的資料團隊打造並管理一套易於使用的系統，協助團隊更輕鬆地建構、執行與管理資料管線。其目標是讓資料團隊能更簡單、更快速地組織、監控並擴展其資料流程。
2.自動化流程、測試與部署
組織應首先確定自動化機會的優先順序，針對重複性高、容易出錯的任務（如手動測試與部署腳本），而不是將重新啟動與復原邏輯標準化。
他們還應培養「自動化優先」的文化，將自動化目標的達成情況納入 KPI、目標與關鍵成果（objectives and key result，OKR）中，對效率提升給予獎勵，並表揚成功消除手動作業的團隊成果。
3.選擇正確的 DataOps 工具類型
採用具策略性的 DataOps 工具選擇方式，能大幅提升資料傳遞的速度、可靠性與品質。要選擇正確的 DataOps 工具，組織必須讓工具決策與整個資料生命週期保持一致。工具選擇也應符合組織的資料工程成熟度與資料架構。
現代 DataOps 策略應優先考慮五項核心能力：資料管線編排、資料管線可觀測性、資料管線測試自動化、資料管線部署自動化，以及環境管理。D&A 部門負責人應考量團隊的技能組合與開發偏好，並選擇通用型平台以簡化交付、加速執行。
4.編排工作流程
有效的資料管線編排始於模組化、多階段的工作流程，能實現可重複執行的操作。這包括在開發、測試與生產環境中的任務排程、程式碼升級與臨時資料配置。藉由運用參數化模板，企業可確保一致性與可擴展性，同時維持環境特定的靈活性。企業應優先繪製關鍵資料工作流程圖，以識別在資料擷取、轉換與傳遞階段中的編排機會。他們也應選擇與現有資料堆疊與團隊能力相契合的編排框架。
5.導入全方位的資料可觀測性
全方位的資料可觀測性不僅著重於找出「出了什麼問題」，也在於揭露「為什麼會出問題」。當可觀測性整合至 DataOps 架構中時，能藉由降低錯誤率、防止系統中斷並提升部署信心，進一步地提升營運效率。
若要有效導入可觀測性，資料工程團隊必須讓可觀測性目標與更廣泛的資料策略及利害關係人期待保持一致。這需要在資料生命週期的各個階段中嵌入可觀測性，包括詮釋資料管理、資料血緣追蹤（lineage tracking）與異常偵測。
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
