DataOps作为一种现代化的数据管理理念和新型开发范式，将敏捷开发、DevOps和数据管理原则进行了结合，并在当下得到了广泛的关注和快速地应用。越来越多的企业开始意识到数据作为核心资产的价值，着力于通过DataOps改善数据开发流程，提升数据质量，加速数据流动，并促进数据在产品开发和消费端的高效利用。在工作组对企业实践的广泛调研中发现，企业在实践DataOps理念的过程中展现出了不同的建设特点，我们将典型的实践与发展趋势进行了总结，希望为读者提供可取的建设思路。
![DataOps实践路径和核心要点]( "DataOps实践路径和核心要点")
(一) 敏捷数据开发取得稳健成效，先行企业特征各异
国内一些头部企业从2020年开始在企业内部进行DataOps理念实践落地，通信运营商、金融、互联网等行业率先搭建起敏捷数据产品开发流程，实现了数据研发效率和需求交付速率的提升。
在实践落地过程中，先行企业的切入模式主要分为三种。一是战略驱动，这类企业在国内大环境背景下有明确的企业使命和数据战略，能够站在较高的视角上审视发展趋势，习惯于做行业的先行者。二是需求驱动，企业从切实的内部痛点和需求出发，目的是响应需求改善痛点，如数据需求供给不及时、数据研发效率低，数据治理难贯彻等。三是技术驱动，技术作为转型的底座和加速器，推动企业进行技术改造升级，在升级过程中发现与DataOps的理念契合。
(二) 文化渗透促进数据深度应用，数据价值逐步释放
建立良好的企业数据文化是向数据驱动型企业迈进的重要一步。绝大部分企业都在积极推动内部人员的数据文化素养和数据技能的提升。通过技术赋能员工，企业能够合理地分配工作，提升运营效率。帮助员工腾出更多时间投入创造性的思考，是企业持续创新、自我变革的重要途径。
针对数据技术人员，通过加强其在数据生产端对敏捷开发、自动化工具等方法和理念宣贯，提升持续数据交付水平，进而快速交付业务价值。针对非数据技术人员，通过在数据消费端借助自助服务可视化工具和数据理念宣贯，降低数据用户对于数据理解、使用、研发分析的门槛，让所有人都能“玩转数据”，推动业务团队以短链路的形式落地数据需求，甚至进一步沉淀数据资产，通过提升内部自服务能力促进数据在消费端被利用。
(三) 组织变革促进协同机制构建，业数合作更加紧密
技术变革与组织变革之间相互作用，形成了一种双向的互馈关系。技术变革对组织带来新的挑战和机会，常常引发组织调整；组织变革是高效利用数据资产和新技术的前提条件。
业务部门与数据部门结合更为紧密。随着组织向数据驱动型企业转型，企业意识到，光是探索数据技术、实现架构升级远远不够，想要充分释放技术的价值，必须将技术与业务高度融合，为技术提供丰富的全域应用场景，赋能业务的各个环节。
(四) 数据研发治理流程初步搭建，质量管控初见成效
数据治理前置初见成效。领先企业通过重构研发治理一体化流程，将数据治理工作融入到研发运营管理的流水线中，初步形成了“先设计、后开发、先标准、后建模”的模式，实现了在研发阶段对数据的质量和安全等问题进行有效管控。
数据自动化测试进一步普及。领先企业通过搭建测试标准化流程，集成自动化测试案例，自动化执行测试用例等手段，提升数据测试的自动化程度，进一步避免人工测试过程中的错误和疏漏，提升测试速度。
本文节选自于2024年5月15日在“2024 DataOps发展大会”上发布的
2022年，中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）联合金融、通信、互联网行业头部企业以及各大服务厂商，共同成立了DataOps能力标准工作组目前依托TC601牵头企业共同撰写《数据研发运营一体化 (DataOps) 能力成熟度模型》系列标准，并推进在ITU国际标准的立项工作。
![DataOps实践路径和核心要点]( "DataOps实践路径和核心要点")
《数据研发运营一体化 (DataOps) 能力成熟度模型》系列标准由中国信通院牵头，由来自金融、通信、互联网等领域的行业专家共同制定。该系列标准共分为总体架构、研发管理、交付管理、数据运维、价值运营、系统工具、组织管理、安全风险八项内容。自DataOps系列标准启动评估起，来自金融、通信运营商、互联网行业的多家企业参与标准评估，研发管理方面，6家国有大型商业银行已有半数参与评估，运营商中国移动已通过3个项目评估。系统工具方面，网易（网易数帆）、抖音（火山引擎）、联想集团率先参与了系统工具的测试。
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联系人：
田老师
13681585066
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中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601,简称：数标委/BDC），旨在凝聚产业链各个环节，识别和解决大数据发展面临的重大问题，开展大数据技术、数据资产管理、数据共享与流通、数据安全等共性基础标准研究，以标准推进工作为纽带，推动大数据与实体经济深度融合。欢迎加入我们的行列！
入会咨询：白老师 13520285502
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原文始发于微信公众号（大数据技术标准推进委员会）：DataOps实践路径和核心要点
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