DataOps 和 DevOps 在软件开发中的区别

DataOps 是一种软件开发趋势，在过去几年中变得越来越流行。这种趋势将软件开发人员与数据科学家结合起来， 为客户创建软件产品。另一方面，DevOps是一种 IT 管理理念，专注于软件开发人员和其他专业人员之间的沟通和协作，以简化软件交付。本文的重点将讨论 DataOps 和 DevOps 在软件开发中的一些区别。

 DataOps 和 DevOps 之间的主要区别是什么？

DataOps 和 DevOps 之间的主要区别在于它们的工作描述、它们如何相互通信以及它们的软件开发目标。数据科学家负责与软件开发人员合作创建使用数据的软件产品。软件开发人员负责创建新功能以及修复软件应用程序中的错误。 

DataOps 和 DevOps 必须协同工作才能成功地为客户开发软件产品。这两个小组必须定期相互沟通，以便了解彼此在软件开发方面的工作。

DataOps 是一种软件开发趋势，在过去几年中越来越流行。此外，DataOps 将软件开发人员与数据科学家结合起来，为客户创建软件产品。另一方面，DevOps 是一种 IT 管理理念，专注于软件开发人员和运营专业人员之间的沟通和协作，以简化软件交付。下面我们讨论 DataOps 和 DevOps 在软件开发中的一些主要区别。

人为因素：软件作为商业资产

在 DevOps 中，软件被视为组织资产的重要组成部分。在 DataOps 中，软件更像是原始数据，将对其进行分析以提取信息或以不同方式使用，以帮助为用户创建更好的软件产品。

DevOps 在涉及软件管理时的目标是缩短反馈循环并提高软件质量。另一方面，DataOps 的目标是从各种数据集中提取有价值的见解，以创建比现有软件应用程序对用户更有用的软件产品。

DevOps 专注于尽快上线软件，并以质量为重中之重。相反，DataOps 工作涉及使用数据科学家，他们将帮助确定应如何根据现有数据集或软件产品开发软件。

DataOps 的重点是创建软件，软件开发团队是次要的，而 DevOps 的主要重点是软件开发人员，运维人员是次要的。

人们期望在 DevOps 环境中使用自动化工具进行软件开发和软件部署。同时，DataOps 专注于使用数据科学从数据中提取有价值的见解。

过程：软件开发

DevOps 软件开发人员是次要的，而主要焦点是软件。DataOps 致力于尽快为用户安装软件，质量是重中之重，而 DataOps 的工作涉及使用数据科学家，这将有助于确定应如何根据现有的数据集或软件产品开发软件。

DevOps 的目标是缩短反馈循环并提高软件质量。DataOps 的目标是利用数据科学家从各种来源（例如数据库、传感器或软件应用程序）中提取有价值的见解，从而为用户创建更好的软件产品。DataOps 旨在从各种数据集中提取有价值的见解，以创建比现有软件应用程序对用户更有用的软件产品。

DevOps 专注于尽快上线软件，并以质量为重中之重。同时，DataOps 工作涉及使用数据科学家，他们将帮助确定应如何根据现有数据集或软件产品开发软件。

DevOps 的过程可能会有所不同，具体取决于参与人员以及作为软件开发人员、运营专业人员和软件开发经理参与的团队一起工作。DataOps 的重点是创建软件，软件开发团队是次要的，而 DevOps 的主要重点是软件开发人员，运营专业人员是次要的。

人们期望在 DevOps 环境中使用自动化工具进行软件开发和软件部署。同时，DataOps 专注于使用数据科学从数据中提取有价值的见解。

测试：软件开发与软件部署

在 DevOps 中，软件被视为组织资产的重要组成部分。在 DataOps 中，软件更像是原始数据，将对其进行分析以提取信息或以不同方式使用，以帮助为用户创建更好的软件产品。

在 DevOps 上下文中进行测试意味着在开发软件时进行软件测试。在 DataOps 中，软件测试意味着在软件完成后将软件作为数据进行分析，以确定它是否满足要求。 

软件开发人员在 DevOps 环境中是次要的，他们通过提供软件部署所需的信息来响应。在 Data Ops 中，软件开发团队是次要的，数据科学团队的回应是向软件开发人员提供软件测试结果以满足需求。

DevOps 上下文中的软件部署更多是关于软件质量和软件操作，而 DataOps 更侧重于分析数据集或可用作新软件开发项目一部分的现有软件产品。

在 DataOps 中，数据科学用于软件开发。此外，软件开发人员还应分析软件测试的结果以满足要求或开发满足这些要求的新软件产品。

工具：软件开发和软件部署

DevOps 的软件开发人员致力于尽快安装软件；注重质量是重中之重。另一方面，DataOps 工作涉及使用数据科学家，他们将帮助确定应如何根据现有数据集或软件产品开发软件。

在 DevOps 中，人们期望使用自动化工具进行软件开发和软件部署。另一方面，DataOps 专注于使用数据科学从数据中提取有价值的见解。

DataOps 旨在创建比现有软件应用程序对用户更有用的软件产品。此外，DataOps 致力于尽快为用户安装软件，优先考虑质量。另一方面，DevOps 工作涉及使用软件开发人员，他们将根据现有的数据集或软件产品帮助确定应该开发的软件。

在 DataOps 中，期望使用自动化工具进行软件开发和软件部署，而 DevOps 专注于软件开发人员，运维人员是次要的。在 DevOps 环境中，重点是软件管理，目标是缩短反馈循环并提高软件质量。 

此外，DataOps 软件被视为组织资产的重要组成部分。另一方面，DevOps 更关注软件开发人员，其目标是缩短反馈循环并提高软件质量。

 DataOps 和 DevOps 之间的主要相似之处是什么？

数据科学家和软件开发人员必须相互沟通，以创建对软件开发团队和客户都有利的软件。软件开发人员还负责创建新功能、修复软件应用程序中的错误，并确保软件按计划交付。 

数据科学家专注于与软件开发人员一起工作，以便他们可以根据正在开发的软件产品提供数据驱动的建议。此外，数据科学家拥有必要的数据和经验来帮助软件开发人员决定应如何构建软件，而软件开发人员在构建将以各种方式使客户受益的新功能时，必须将客户需求放在首位。

DataOps 采用的一些重要的 DevOps 概念包括：

• 专注于提供商业价值

• 敏捷开发

• 专注于提供商业价值

• 代码提升和自动化测试

• 持续交付和持续集成 (CI/CD)

• 自动化和重用 

 最后的想法

DataOps 软件测试用于帮助从现有数据集或已经存在的软件产品中提取有价值的见解。软件开发团队在 DevOps 环境中处于次要地位，而在 DataOps 软件测试和部署中处于中心地位。软件质量在软件开发过程中的作用并不大，但在 DataOps 期间的软件测试和部署中却至关重要。