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DataOps 结合了数据科学与软件工程，创造了强大的技术知识、数据分析和过程优化的结合。随着自动化和机器学习机会的增加，DataOps 职业可以非常有回报，面临令人兴奋的挑战和成长潜力。
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让我们深入了解进入这个充满活力的行业所需的条件——包括 DataOps 工程师的工作内容、职位福利以及所需技能——以便你可以决定这是否是你未来的正确选择！
DataOps（数据操作） 是一种将 DevOps 的敏捷性与数据分析能力相结合的方法论。旨在提高 IT 和数据相关团队之间的协作，通过优化构建和利用企业数据资产的端到端生命周期，使业务更加敏捷。
作为一种实践，DataOps 通过自动化和优化各种流程来简化数据管道过程，从数据采集到数据分析。这使得组织能够实时分析数据，并迅速响应不断变化的业务需求。
DataOps 和 DevOps 是两个不同的过程，但它们通过提供对软件开发操作的增强可见性和控制来协同工作，从而帮助更快、更高效地实现目标。
DataOps 与 DevOps 的区别在于关注点：前者关注如何快速通过给定系统移动数据——无论是实时流动大量非结构化数据还是管理组织系统中的现有资产——而后者关注如何在不牺牲服务质量或多个服务器/应用堆栈稳定性的情况下快速部署更改。
DataOps 提供了与前沿技术合作的绝佳机会，并且处于数据管理解决方案的最前沿。这个领域的专业人员需求量很大，随着越来越多的公司认识到有效数据管理的价值，这种需求只会增加。
DataOps 作为职业选择的主要吸引力集中在：
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薪资
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职业机会
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工作多样性
根据 Talent.com，2023 年美国 DataOps 工程师的平均基本工资为每年 $130,350，入门级工资起薪为每年 $87,653。薪资根据地点、经验和目标公司而异，但越来越明显的是，对经验丰富的 DataOps 工程师的需求日益增加，从而推动了行业薪资的上涨。
随着组织对 DataOps 的需求增加，职位机会也随之增长。这些职位包括传统的如数据工程师或分析师，也有新兴的角色如大数据开发人员和云架构师。这些职位根据你在编程、云计算和机器学习算法方面的经验水平，提供了良好的职业发展潜力。
通过持续研究、自学或正式教育课程在这些领域获得更复杂的技术知识，将帮助你在 DataOps 职业生涯中不断提升。
DataOps 工程师可以选择在许多令人兴奋的领域工作，面临有趣的挑战。随着人工智能（AI）的发展，大数据技术也在上升，这创造了更多与 DataOps 相关的职位机会，如图像识别或自然语言处理（NLP）项目。
网络物联网系统或保护无线网络周围的防火墙也提供了许多职位机会。其他相关角色则专注于利用现有数据集进行机器学习项目，如深度学习，或通过使用 R Studio 等工具提升前端视觉展示能力。
DataOps 职业道路并非心志薄弱者的选择，因为它面临一些严峻的挑战。以下是其中的一些：
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技术熟练度：DataOps 需要在广泛的技术和技能集上具备技术熟练度，如软件工程、DevOps 实践、云计算架构、分析平台/应用等，这使得从业者必须保持对不同工具和技术的最新了解。
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协作与跨职能沟通：考虑到涉及的团队数量（包括 IT 运维和商业智能/分析团队），有效的协作对于 DataOps 领域的成功至关重要。建立跨团队的关系并沟通期望是高效和专业地启动项目的关键。
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适应性和灵活性：不仅行业变化迅速，数据趋势也在不断变化。这意味着，DataOps 专业人员在响应业务需求或技术需求变化时必须快速应对。他们还需要了解内部数据库结构和外部数据源（如 API）。
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持续改进的心态：每个项目或变化都带来了改进的机会，无论是通过改进方法论还是工具实施。实践者必须具备创造性解决问题的能力，并对特定领域内的创新持开放态度。
成功的 DataOps 所需的技能和特质适用于任何分析或以数据为中心的职业。以下是你应该培养的关键技能：
理解全栈技术是理想的，但至少 DataOps 专业人员应深入了解他们将要使用的数据和系统。这包括对数据库、服务器操作系统以及 SQL、Python 或 MATLAB 等脚本语言的了解。
成为一名成功的 DataOps 工程师需要在团队内部和与客户及供应商沟通时都具备强大的沟通技巧。在解决问题或进行头脑风暴会议时，需要良好的人际交往技巧，以便与各部门的同事有效协作，探讨与项目相关的数据集的收集/处理/分析的高效方式。
关注细节至关重要，因为即使是从外部来源收集原始数据、将信息输入数据库或编写脚本生成输出时做出的微小更改，也会显著影响整体结果。同时，能够解决错误和调试代码也是有益的。
成为一名有效的 DataOps 工程师需要项目管理技能（如敏捷开发原则和 Scrum 框架方法）与技术专长的结合。因此，拥有规划、协调和管理数据相关项目的经验将是一个极大的资产。
在涉足 DataOps 职业之前，重要的是要问自己几个关键问题：
DataOps 职位要求对 Python 或 SQL 等编程语言有深入了解，以及对机器学习算法等新兴技术有一定掌握。如果这些话题对你来说陌生，那么在追求这个领域的职业之前，可能需要先提高相关技能。
从本质上讲，DataOps 专注于高效利用资源和技术来有效管理需要快速处理的大量数据或数据集。这需要对不同类型系统如何相互作用有深入了解，并掌握最新的处理大规模数据的解决方案。你需要具备迎接这些挑战的热情。
在 DataOps 环境中的工作流开发过程中，你需要了解多个团队如何协同工作以实现共同目标，同时协调源代码管理实践、自动化管道、自动化测试框架和不同交付渠道的部署策略。能够弥合开发人员和运维团队之间的差距，对于在组织内构建有效的软件产品并通过持续的体验更新/产品发布快速吸引用户至关重要。
如果你热爱数据分析和管理，那么 DataOps 领域可能适合你。这个领域专注于高效处理大量数据，为企业和组织提供服务，并且不断发展。这意味着总有新的工具和技术可以学习，使工作既具有挑战性又充满回报。而且，考虑到高薪和有吸引力的职业发展机会，DataOps 职业可能是一个令人兴奋和充实的选择。
马里乌什·米哈洛夫斯基 是 Spacelift 的社区经理，Spacelift 是一个灵活的基础设施即代码管理平台。他对自动化、DevOps 和开源解决方案充满热情。在闲暇时间，他喜欢汽车美容、游泳和阅读非小说书籍。