数据科学与 dataops 之间有何关系？
dataops（即数据运营）是一个新兴的概念，它是人工智能时代的企业级数据管理技术。通过实施整体性 dataops 策略，您可以无缝地连接数据使用者和创建者，从而快速了解和利用数据的全部价值。
dataops 并非产品、服务或解决方案，而是一种方法、技术和文化变革，通过更好的数据质量、更短的周期时间和卓越的数据管理来改善组织对于数据的使用。
显然，数据科学是数据操作中的关键概念。dataops 涵盖收集和应用信息的整个周期，而数据科学是应用数学、统计、人工智能和机器学习中挖掘数据价值的重要手段。数据科学通过将原始信息转换为可行性见解来支持端到端 dataops 流程，从而帮助您实现高层策略。
凭借在 dataops 和数据科学领域的领先专业技术，hitachi vantara 将是帮助您从原始信息中提取价值，推动数据驱动型文化和思维，以及提升日常业务中数据工作重要性的理想合作伙伴。
数字革命和大数据的兴起为普通企业创造了大量数据。在 2017 年的一项研究 data age 2025: the evolution of data to life-critical（数据时代 2025：数据的重要性将演化为“性命攸关”）中，idc 预测，到 2025 年，全球数据将增长到 163zb（泽字节或万亿 gb 字节）。
由于大数据的出现，公司必须管理和保护广泛多样的数据类型。这些数据类型包括：
结构化数据，主要是数字数据，来自事务处理系统和技术工具，例如企业资源规划 (erp) 系统。
非结构化数据，是指不受规则限制的随机文件类型，包括图像、音频/视频录制和 microsoft office 文件。
半结构化数据，是指混合数据类型，其中文件中可能包含数字信息，但很难提取相关数据（例如 microsoft excel 电子表格）。
这些数据类型对数据治理策略的制定提出了独特的挑战，以确保合理存储信息、保护数据隐私和安全以及与政府数据相关法规的合规性。