将您的数据组织成值得信赖的业务就绪数据，助力您开启 AI 旅程
您的数据无处不在，这也是问题的一部分。 如果您的数据和开发团队都在孤岛中工作，那么孤立的数据会成为一个更大的问题，从而导致对任何事件的响应都十分缓慢。 这种缺乏协作的情况也会影响到您的业务的其他方面（从错误修复到目标设定），从而导致数据的整体使用和运行效率低下。
借助 IBM DataOps 平台，您可以通过协作，开发数据采集之旅的概览来消除以数据为重点的团队和以开发为重点的团队之间的界线。 因此，事件响应和错误修复的速度都会提升，而且富有凝聚力的团队也将能够实时设置和更新性能目标。 您的数据将始终保持敏捷、准确和高效。
可以访问敏捷软件，因此能够在整个供应链中整理、治理、管理和配置数据——在数据生命周期的每个阶段都会连接和优化数据。
能够控制可定制的自动数据质量、屏蔽、标记化等操作，让数据在其旅程的每个阶段都受到保护且通过合规性验证。
为利益相关方提供自助式访问。 这种质量有助于轻松发现数据并选择数据，用以将其提供给任何目标，同时减少对 IT 的依赖，加快提供分析结果并降低数据成本。
通过自动实施和集成数据治理、数据质量与策略管理，更有效地遵守复杂法规，保护敏感数据。
探索能够利用数据实现收益并通过自动化设计节省 87% 开发成本的 DataOps 解决方案。
现代数据目录，旨在帮助数据科学家、数据治理专业人员和业务分析师激活数据以进行 AI 业务运营和分析
高度可扩展的数据集成工具，用于设计、开发和运行可移动和转换数据的作业； 可以部署在 IBM Cloud Pak for Data、IBM Cloud® 或本地
一种灵活的多云数据平台，集成了本地和任何云上的所有数据，同时有助于从源头上提升数据的安全性。
Vanguard 将客户数据隐私实践纳入数据治理，同时也成为了该行业的数字转型领导者。
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了解领导者的定义是什么、领导者如何接受 DataOps 以及 DataOps 如何使 AI 和其他业务计划受益。
了解 DataOps 维度、团队和流程。 接下来，了解如何使用 IBM Cloud Pak® for Data 在 DataOps 实施过程中组织数据。 如何在 Red Hat® OpenShift® 上设置 IBM Cloud Pak for Data； 以及如何为数据设置治理工件 等。
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