DataOps数据研运一体化实践，附联通公开演讲案例

附件为30页PDF文件。

数字化转型是企业发展的必由之路，而数据是这一转型过程中不可或缺的基石。企业需要建立强大的数据处理能力和数据治理机制，以确保数据能够在数字化转型中发挥最大的作用。

数字化转型需要大规模、准确、全面、及时的数据作为支撑。只有拥有强大的数据处理能力，才能让数据在业务体系内发挥更大的价值。

数据是新的生产要素，对企业决策至关重要。它能够在智能分析企业运营管理和用户体验方面发挥重要作用。

在数字化转型中，将数据视为有价值的资产并进行有效管理和利用是关键。数据资产化能够释放数据的内在价值，为数字化转型提供动力。

那么如何构建企业数据研发运营一体化能力？联通的一些经验做法给了我们一些启示，其中DataOps的提出，笔者认为是一大亮点。

DataOps 是一套协作的数据管理实践，旨在加快交付、保持质量、促进协作，并从数据中获取最大价值。类似于 DevOps，DataOps 的目标是确保以前孤立的开发功能自动化且具有敏捷性。而 DevOps 关注的是简化软件开发任务，DataOps 则专注于自动化数据管理和数据分析流程。下面是 DataOps 的一些关键特点：

1. 自动化数据流水线：DataOps 利用自动化技术来优化数据管理流程。这包括根据需要自动在不同系统之间传输数据，以及自动识别和处理数据中的不一致性和错误。

2. 跨功能协作：DataOps 强调数据团队之间的协作，打破数据生产者（上游用户）和数据消费者（下游用户）之间的壁垒。这有助于确保可靠数据源的访问，促进团队之间的合作，以满足各自独特的需求。

3. 持续测试和监控数据流水线：DataOps 鼓励对数据流水线进行持续测试和监控，以确保其正常运行并正确管理。

4. 高效的数据产品交付：通过自动化重复和手动任务，DataOps 使数据团队能够更专注于战略性工作，从而更快地交付所需的数据。