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資料、分析、商業智慧、資料科學與 DevOps 的結合
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2017 是 DataOps 年(一)

這篇介紹了非常多 DataOps 相關工具

原文連結:https://medium.com/data-ops/2017-the-year-of-dataops-b2023c17d2af (已取得翻譯授權)

在過去幾年,由於組織發現資料是創造、維持競爭優勢的關鍵,資料分析的重要性明顯成長,去年在資料分析領域最重要的創新就是 DataOps,在 2017 年到達了成長臨界點.


DataOps 宣言

Data + DevOps = DataOps

原文:http://dataopsmanifesto.org/dataops-manifesto.html (已得到翻譯同意)

透過第一手在組織、工具、以及產業中與資料工作的經驗,我們發現更好的方式來開發以及交付分析成果及分析工具,我們稱這種方式為 DataOps。
不論是在資料科學、資料工程、資料管理、大數據、商業智慧、或其他相關領域,透過我們的工作,將在分析領域建立以下價值觀: