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DataOps VS DevOps [1분 요약] 데이터옵스 와 데브옵스
IT파스칼
2021. 7. 21. 14:13
DataOps 란?
적합한 데이터를 적시에 올바른 장소로 가져올 수 있는 프로세스를 자동화함으로써 데이터의 궁극적인 잠재력을 최대한 발휘하도록 하는 전략 실행 방법이다.
DevOps 란?
소프트웨어 개발자와 정보기술 전문가 간의 소통, 협업 및 통합을 강조하는 개발 환경이나 문화
DataOps & DevOps 비교
| DataOps | Devops | |
| 기업내 효율 | 기업 전체 효율 IT부터 데이터 전문가, 데이터 소비자까지 기업 전체적으로 협업 |
IT의 효율 IT 부서 내에서 개발과 운영 사이에 협업 |
| 구현 범위 | 데이터의 생성부터 사용까지 데이터 흐름을 통한 조직의 사고 방식을 같은 방식으로 확장 | Dev만의 문제 또는 Ops만의 문제가 아닌 DevOps의 문제로 문제의 범위를 확장 |
| 기업내 영향 범위 | 조직 전체가 데이터에 의존하므로 DataOps는 더 많은 그룹에 영향을 미침 |
IT부서와 개발팀 |
| 파이프라인 수 | 데이터 모델을 학습하고 데이터 흐름을 실행할 프로덕션 배포 및 데이터 파이프라인이 여러 개 필요 | 구현 파이프라인(실행 코드)이 하나면 충분 |
| 중점 항목 | 비즈니스에 활용 가능하고 신뢰할 수 있는 고품질 데이터 |
애플리케이션 및 소프트웨어 개발 |
| 최적화 목표 | 결과를 사용해 최적화를 구현하여 메타데이터 및 데이터의 실제 가치에 대한 인사이트 개선 | 고객 피드백을 통해 최적화를 구현하여 애플리 케이션의 실제 가치에 대한 인사이트 개선 |
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