開源解決方案是構建、部署和支持數據流和其他流程的好方法，但要充分利用它們，您需要一種智能方法。

當今數據驅動型組織面臨的挑戰正在發生變化，但推動數字化轉型和比競爭對手更快地進入市場仍然至關重要。即使在后 COVID 世界中，關于如何做到這一點的關鍵問題也保持不變。是使用開源技術開發自己的數據工具更好，還是購買商業產品更好？

開源解決方案是構建、部署和支持數據流和其他流程的好方法，但要充分利用它們，您需要一種智能方法。它們非常復雜，需要很多愛才能使它們正常工作。該技術提供了最新和最強大的功能。但是，讓我們現實一點，我們都知道它的文檔并不總是最好的，有時它的工具需要改進。發揮開源的潛力不僅需要高技能人員來操作這些系統，還需要了解您的業務的人員。在選擇開源或商業解決方案之前，請考慮這兩種方法的一些優勢。

時間在你這邊嗎？

開源與非開源是您的 IT、工程和業務領導者需要做出的業務決策。需要提出的一個大問題是：采用開源并具有競爭優勢的好處是否高于使用商業軟件的風險和較慢的上市時間（以及因此的機會成本）？從我與組織的對話中，特別是自 COVID 以來，企業越來越希望交鑰匙云服務能夠解決特定用例，并且可以在幾天和幾周內以低風險交付。他們首先需要加速數字化轉型項目。

在某些情況下，這種對敏捷性的需求可能超過采用開源技術的好處和競爭優勢。如果技術不是很成熟，那么在這種環境下，機會成本可能太大，無法證明使用它的合理性。時間至關重要，企業面臨著加速供應鏈數字化、改進預測和自動化制造等計劃的壓力。同時，他們必須更新其網絡安全和合規性，以跟上不斷變化的威脅形勢和新法規的步伐。這些類型的戰略計劃的風險非常高，甚至可能意味著企業成功或失敗之間的差異。

你準備好承諾了嗎？

開源的主要挑戰之一是它需要承諾來維護它。我曾與歐洲的一支主要使用開源技術的警察部隊交談過。如果他們的技術無法提供所需的功能，他們通常會構建解決方法、補丁和折衷方案來解決代碼中的問題。他們不想分叉代碼并在內部運行它，因為那樣他們就必須自己維護它。因此，他們最終會圍繞它進行構建，這需要時間并消耗寶貴的資源，否則這些資源本可以專注于改善警察行動和最大化公共安全。組織通常對開源感到興奮，但他們往往最終要么圍繞它構建，要么放棄它。

選擇商業解決方案的優勢之一是您有合同。您可以強迫您的供應商維護這種關系，向他們施加壓力以構建新功能，在某些情況下，如果您需要使用它，您可以獲取源代碼。盡管有些人可能擔心商業解決方案價格昂貴，但供應商作為值得信賴的業務合作伙伴也發揮著重要作用。當您迫切需要幫助時，有一個親密的伴侶可以打電話的價值是巨大的——尤其是與獨自解決問題相比。

您的解決方案是否安全且合規？

威脅形勢是一個不斷變化的目標，因此您始終希望將安全性放在首位。盡管開源允許您訪問尖端技術，但它并不總是滿足安全性和合規性要求，特別是如果它們特定于特定行業。根據Veracode最近的研究，70%的應用程序存在開源安全漏洞。大多數有缺陷的庫最終都會間接地出現在代碼中。

商業產品當然也缺乏足夠的安全性，但如果它是為特定用例設計的，你將有更好的運氣找到一個具有與合規性和治理需求保持一致所需的功能的解決方案。大多數技術供應商都制定了嚴格的事件響應程序和 SLA，以最大程度地減少其軟件中的漏洞。這些供應商明白，對商業軟件的零日攻擊不僅會影響客戶，還會影響他們自己的聲譽，因此他們非常重視安全威脅。

您是否擁有所需的資源，能否保留它們？

獲得支持數據工具和技術所需的技能和人才是一回事。但是，您還需要確保制定策略，通過提供卓越的體驗來留住最優秀的人才。在德勤最近的一項調查中，研究表明，與擁有最低四分之一員工體驗的企業相比，擁有前四分之一員工體驗的企業實現了兩倍的創新，客戶滿意度翻倍，利潤高出 25%。

工程師喜歡使用最新和最偉大的技術，因此開源工具可以成為讓他們保持參與和滿意的有力方式。同時，您需要為他們提供明確的職業道路。如果您的工程師不斷完善簡歷并追求新技術，那么留住最優秀的專業人員并不容易。專注于在您的組織中建立一種敬業和保留的文化，這樣您就擁有了不僅了解您正在使用的技術而且了解您的業務優先級的人員。

通過 DataOps 充分利用商業和開源

最終，應對當今行業挑戰的最佳方法將是開源與商業軟件的混合。值得慶幸的是，數據技術領域現在包括Apache Kafka和Kubernetes等技術，這些技術已經獲得了廣泛的采用。這些技術在成功克服大數據技術的早期挑戰后，已經證明了它們的價值。

然而，盡管這些技術已經成熟并被廣泛采用，但它們只能由從小型人才庫中抽取的精英工程師或操作員來操作。在后疫情時代，過于依賴高技術團隊的數字化轉型計劃可能導致組織無法履行其戰略承諾。

現在，可以使用商業工具將這些技術公開給 IT 和工程團隊之外，并促進 DataOps 實踐。DataOps 消除了處理數據的障礙，使一組新的數據使用者能夠在沒有深厚的技術知識的情況下自行操作這些數據技術及其數據，從而更好地控制其關鍵的數字化轉型項目。DataOps 采用 DevOps 中的一些做法，但旨在適應業務用戶。它可以幫助組織，使非工程團隊接近他們的數據，允許他們自助服務，同時確保最高標準的治理和合規性。

我們發現，采用 DataOps 實踐的組織已經能夠顯著加快和改進其戰略項目的交付。通過增強從多渠道營銷活動、數字化供應鏈、自動化制造和提供新的欺詐檢測服務等方方面面，DataOps 使組織能夠釋放他們選擇的技術的全部潛力，推動轉型并保持競爭力。

審核編輯：郭婷