DataOps

缺乏对数据移动、转换和使用的可见性会导致数据存储的安全性、合规性和访问存在一系列问题。此外，它还会导致人们对业务分析所用数据的真实性和准确性产生怀疑。Quest DataOps工具可帮助为数据访问和使用的相关策略和实践建立数据监管框架，同时使利益相关方更容易查找和了解数据。

• 自动获取和整理元数据以更好地了解数据的位置，并对其进行标记以更便于查找和了解相关数据。
• 让数据团队能够对数据资产（包括架构、数据类型、有效值、约束等）的技术详细信息进行建模。
• 促进自助数据发现，以及促进利益相关方就数据质量展开协作。

多个数据孤岛使得很难从不同平台提取一致的数据来供分析师及机器学习模型和应用程序使用。数据质量和特性的差异使创建可用数据集的工作变得更为复杂。借助Quest工具，可以复制、查询和混合不同平台中的数据并将其整理为条理分明且适用的数据集，同时确保高可用性、灾难恢复和工作负载分配。

• 使用具有跨DBMS连接性的单一解决方案加快数据准备，以及安全地共享和重复使用整理好的数据。
• 跨内部部署和混合云环境准确移动和复制数据与工作负载，并降低报告和分析对事务性平台的影响。
• 记录并建模数据移动流程，以缩短数据管道开发周期、提高准确性和素养以及建立对数据的信任。

数据交付管道中的手动流程使开发人员无法专注于进行可靠数据分析所需的架构、对象和代码。从数据库测试和代码审查到消除性能瓶颈，Quest解决方案可帮助在复杂环境和多个平台中监控和诊断数据库与工作负载问题。

• 将代码开发、测试和部署相关的流程自动化，同时通过元数据存储库，确保架构变更与业务流程流协调一致。
• 监控并诊断管道不同阶段的工作负载性能变化，以及获取有关优化查询的详细建议。
• 执行持续的工作负载性能测试和基准评估，以确保未来的可扩展性和预测云开支。