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注：配图为UCI设计公司作品

公司logo设计公司转发原文直译：

数据正在改变我们做生意的方式。作为企业主，我们可以获得的信息量以及我们应该处理和利用的信息量是惊人的。 制作和分发的数字数据量为79吉字节。一个零字节是六亿分之一字节。太多了。到2025年，这个数字可能会飙升至181兆字节。 我们称之为大数据，但即使是小数据也越来越快地向我们袭来。 重要的是他们如何处理数据。除非加杠杆，否则意义不大。 数据可以提供从人口统计到客户行为，甚至未来销售预测等一切的宝贵见解。在您做出推动业务发展的决策时，它会成为您无与伦比的资源。此外，数据可以实时获得，使您能够即时做出决策和决策，以响应市场并捕捉实时机会。 同样，如果您的数据已经过时或者太难访问，这些都无关紧要。这就是数据操作的用武之地。 什么是数据操作?

数据操作是一个相对较新的术语，它包含了一系列工具，用于解决如何处理传入的数据以及如何使其与需要它的人相关的问题。 当您处理一批数据时，需要做一些事情来使其相关： 它需要以有意义的方式组织起来：这意味着引入相关数据，剔除不必要的信息。需要分析：它与过去的数据或并发数据相比如何?

需要解释的是：所有这些数字对你的品牌意味着什么?

你应该怎么反应?

知道了这些数据，你怎么能主动出击呢?

所有这些事情都需要尽快发生。然后，随着更多数据的到来，它需要继续发生。这个循环需要继续加速数据操作是为以敏捷、响应迅速的方式大规模完成所有这些任务而开发的架构和软件。 如何实现数据操作 无论您是使用数据操作工具还是自行构建工具来满足您的需求，您都应该采取几个步骤来确保流程顺畅有效。 1.使用自动化测试 要依赖您的数据以及交付和激活流程的数据操作，您需要知道您可以信任这些信息。通过程序运行自动化测试来查找错误，并确保数据如您所期望的那样通过。这一步是为了确保实际的工具正常工作。 2.执行数据监控 除了自动化测试之外，您还需要进行数据监控。在这里，您将检查正在处理的数据的质量。这又回到了你的目标。你想测量什么?

用你的标准来衡量什么是"好数据",并定期检查。确保您的流程收集和分析"好数据",不受不相关或不准确信息的影响。这些定期检查提高了对系统的信心。 3.在多种环境中工作 正如在DevOps中一样，数据操作应该发生在各种环境或空间中。请将这些视为您可以试验和测试数据操作的级别。您需要开发数据操作、测试和分析以及投入使用的环境。 保持这两者的分离可以让你在转移到一个真实的环境之前，在一个阶段环境中自由地开发新的工作流程或想法。这可以防止您的数据因糟糕的开发或错误而失真。你可以在更早的环境中解决它们。这也允许您的团队在开发的早期阶段和通过病菌测试的想法测试中同时工作，所有这些都在您上线之前。您的团队还可以同时处理各种想法，而不会跨越流或回溯，这可能会搞乱彼此的项目。 4.集装箱编码 数据操作的一个基本目的是保持敏捷。将你的代码容器化可以保持它的精简和简单。容器化意味着将简单的、可重用的代码打包，这样就可以跨平台或跨语言使用。这也意味着它可以被重新利用或稍微调整，并为另一个项目重新运行。这使整个操作保持敏捷，允许您在继续改进数据操作的同时，快速进行更新和新的启动。 5.执行回归测试 随着数据操作的发展，回归测试至关重要。对于您正在使用的每个新更新和新操作，您将希望确保不会引入新问题，也不会重新引入旧问题。回归测试通过空间来运行程序，以确保它在新的变化下仍能正常工作。如果确实出现了任何错误，您可以回到以前的版本，确保它正常运行，然后在再次引入它之前将更新带回开发。 5个数据操作工具示例 随着数据操作的发展，许多程序和工具正在开发以支持这种数据分析和处理方法。你所追求的软件将取决于你的目标，数据量哟

注：配图为UCI设计公司作品

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