DataOps 体系对企业数据管理价值及落地的探讨

DataOps 作为一种新兴的数据管理方式，集数据的研发运营等于一体，强调数据驱动的自动化，致力于为企业提供敏捷的数据开发支撑，简化数据交付周期，并加强数据生产者与数据消费者之间的协同效率，能够帮助企业最大化挖掘数据价值。

一、优化数据管理全流程

DataOps 具备全链路数据处理能力，包括数据集成与数据开发，能够覆盖从数据收集、存储、加工到分析的全过程，为企业提供全面的数据支持。它强调敏捷开发，旨在通过构建规范的数据开发流程，将数据治理与数据开发工作紧密结合，实现研发与治理的一体化，从而加强两者之间的协同，并有效降低数据治理后期可能带来的风险。

DataOps 还注重持续交付，通过构建自动化测试和交付流水线，加强对数据版本和代码质量的管理，显著提升数据产品交付的自动化程度。这一做法不仅加快了交付速度，还进一步提高了交付质量，确保了数据产品的稳定性和可靠性。

二、提高数据质量保障能力

DataOps 通过引入自动化技术，避免了人工 ETL 作业，简化了数据管理流程，包括数据传输和流程自动化，降低人工错误率，有效提升数据的可用性和准确性。这种技术驱动的方法不仅优化了数据管理功能，还确保了数据在处理过程中的一致性和高质量。

DataOps 鼓励对数据管道进行持续测试和监控，确保数据流动的顺畅和治理的正确性。同时，它强调跨部门协作的重要性，通过融合数据生产者和数据消费者，打破“数据孤岛”现象，进一步提高数据的整体可用性和分析准确性，为企业决策提供了数据支撑。

三、提升数据运维与价值运营能力

DataOps 通过构建全链路数据可观测能力，实现了对数据、资源、质量、成本等多维度的系统监控和度量，不仅帮助企业深入了解数据研发运营的各个环节，还能及时发现、反馈并解决问题，从而不断优化整个数据发展流程，确保数据的高效利用和价值的最大化。

DataOps 强调量化驱动的管理方式，通过设定明确的量化指标来精细化管理数据开发工作的成本，促使企业不断优化业务管理、开发流程和系统工具，提升数据开发工作的效率和质量，还推动企业的数字化转型和可持续发展。

四、实现一体化和智能化管理

DataOps 集成了数据集成与管理的一体化功能，极大地提升了企业的数据研发效率。借助 DataOps，企业能够轻松实现数据的统一处理、整合与高效管理，从而加速数据价值的挖掘与应用。AI 技术的不断进步，与 DataOps 结合，能够以自动化方式捕获并释放数据潜在价值，提升数据处理的智能化水平，进一步优化数据流程，为企业创造更多的商业机会。

具体到企业建设 DataOps 体系，我们认为需要进行分层设计，分别负责“工作流”、“数据流”和“控制流”。“工作流”涵盖数据探查、开发、测试、部署、运维和监控等活动；“数据流”涵盖数据从入湖仓、湖仓内加工、湖仓内流转到数据出仓湖进入各个应用场景的完整链路；“控制流”是 DataOps 体系的感知决策中心，通过实时采集、解析和分析各项元数据信息，驱动工作流和数据流的敏捷流转和持续迭代。而要基于元数据构建控制流，需要从传统的被动模式改变为主动模式。

作为国内 Data Fabric 架构理念的实践者与引领者，Aloudata 大应科技首倡 NoETL 理念，通过自主研发的算子级血缘解析技术，打造了全球首个算子级血缘主动元数据平台——Aloudata BIG，自动构建精细、准确、全面、实时的数据血缘图谱，彻底改变过往元数据不准确、不连通、不精细、不保鲜的顽疾，“让元数据能用起来”。

在此基础上，Aloudata BIG 主动元数据平台，能够作为企业内统一的元数据中心和 DataOps 体系的控制中心，即控制流，驱动企业 DataOps 体系实现主动数据管理和敏捷数据协同。

依托 Aloudata BIG 主动元数据平台，企业可构建内部统一的元数据中心，以配置化的方式生成个性化的元数据策略服务 API，驱动 DataOps 体系敏捷流转和持续迭代。同时，Aloudata BIG 主动元数据平台内置多样化的元数据应用模板，提供详细的场景介绍和集成方案，涵盖 DataOps 体系数据工程和数据治理的各个环节，帮助企业快速建设基于主动元数据驱动的 DataOps 体系。

目前，Aloudata BIG 已帮助招商银行逐步推进 DataOps 体系建设，不仅将现有血缘图谱升级为算子级血缘图谱，实现 99% 的血缘解析准确率，更实现了元数据应用智能化、链路保障自动化和架构治理长效化，推动数仓快速实现资产数量下降 40%、平均链路缩短 50%。如您对 DataOps 体系建设和主动元数据感兴趣，欢迎访问 Aloudata 官网，了解更多。