除了更快的业务节奏和 DevOps 对从数据中获得更多实时洞察的压力越来越大之外，还有其他几个因素导致了 DataOps 近年来的兴起。这些因素包括：

1. 不断增加的数据量：越来越多的数据意味着更多的机会和洞察力——但前提是数据得到妥善管理和处理。如果团队对数据的治理和上下文有限，则可能需要数周或数月的时间才能获得洞察力。除了到那个时候已经过时之外，这些见解甚至可能都不准确。DataOps 旨在解决速度和质量的问题，即使大多数组织的数据量在不断增加。
2. 增加依赖数据的系统和流程：在一个几乎一切都依赖数据的世界中，组织无法承受不及时或不准确的数据流入系统和流程的后果。这可能会导致糟糕的业务决策，从而影响最终用户、公司增长和收入。DataOps 再一次通过关注及时性和可访问性来帮助确保可靠性。
3. 数据消费者的数量和种类不断增加：随着越来越多的用户在内部和外部使用数据，组织必须想方设法让各种类型的人都能轻松访问这些数据。等待技术团队给出答案不再是可行的解决方案。DataOps 通过使各种用户对数据的访问民主化来帮助解决这一挑战，特别是在通过自助服务高效且有效地回答数据相关问题时。

4. 免责申明：
   
   本文系转载，版权归原作者所有，如若侵权请联系我们进行删除！

5. 《数据治理行业实践白皮书》下载地址：https://fs80.cn/4w2atu
   
   《数栈V6.0产品白皮书》下载地址：https://fs80.cn/cw0iw1
   
   想了解或咨询更多有关袋鼠云大数据产品、行业解决方案、客户案例的朋友，浏览袋鼠云官网：https://www.dtstack.com/?src=bbs
   
   同时，欢迎对大数据开源项目有兴趣的同学加入「袋鼠云开源框架钉钉技术群」，交流最新开源技术信息，群号码：30537511，项目地址：https://github.com/DTStack