随着数据和分析工具的激增，企业将继续寻求庞大数据集的力量，因为有数据就有见解，有见解就有价值。但想要做到这一点，就必须把工业化的准则融入到数据分析中。
只要那些流程的设计和实施做到了着眼全局而非各自为政，当分析得到了带动和长期持续下去的保证时，所谓的“工业化”便已成形。而这就是所谓的分析运维(Analytics Ops)，在数据科学领域又被称作为开发运维(Dev Ops)。凭借数据分析的工业化改造，只要处理速度达到了一定水平，企业就能降低成本，加快创新，为市场带来新的能力。
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