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「数据运营」理解DataOps运营
实施一个DataOps计划需要仔细考虑组织的目标和预算问题。 DataOps诞生于DevOps哲学。DataOps是敏捷和DevOps哲学的扩展，但侧重于数据分析。它不固定于特定的体系结构、工具、技术或语言。它是故意灵活的。 DataOps最初是由《信息周刊》特约编辑Lenny Liebmann在一篇题为“为什么DataOps对大数据的成功至关重要的3个原因”的文章中介绍的。 下面列出了开发DataOps程序的五个好处: 数据问题/解决能力:已经说过，创建的数据量每12到18个月翻一番。DataOps帮助将原始数据材料快速而有效地转化为有价值的信息。 实现DataOps 受到不灵活的系统和低质量数据挑战的组织已经发现了DataOps作为解决方案。DataOps包括促进更快、更可靠的数据分析的工具和过程。
2.2K10发布于 2020-10-09 - 来自专栏凯哥讲故事系列
DataOps：数据中台的必备底座
要上数据中台，DataOps是核心能力，那么什么是DataOps，为什么企业需要DataOps，如何建设DataOps体系呢？ 什么是DataOps 、 DataOps的历史 2014年，Lenny Liebmann提出DataOps[1]的概念，在《3 reasons why DataOps is essential DataOps的定义 DataOps在行业里的定义有不少，比较权威的有以下几个： DataOps (data operations) is an Agile approach to designing, 这就是现代化的DataOps体系需要具备的能力。 ? DataOps的四个能力构成 DataOps被业界公认的分成了四个关键构成，或者说是能力结构。 从DataOps到MLOps 在DataOps在不断收到关注的同时，Machine Learning Ops也在不断崛起，那么DataOps和MLOps的关系是什么呢？
8.8K37发布于 2020-07-09 - 来自专栏容器云生态
DataOps数据仓库与建设 顶
正所谓“巧妇难为无米之炊”，AI需要数据输入，Data则是重中之重，这也是我们定义建设DataOps的初衷。下文将主要介绍大数据运维在建设DataOps数据仓库和ETL工程的思路。 5.小结 数据仓库已经有一套成熟的技术和理论了，如何将运维与数据仓库建设结合好，打造出适合DataOps的数据仓库，实际上是一个旧瓶装新酒的问题。 让数据仓库理论在Dataops中充分体现，让DataOps的实践驱动SRE运维智能化的程度，也是我们在不断探索和追求的目标。 附录 一般的DataOps数据分类: 基础数据表(应用,资产) 运行数据表(日志,监控) 事件数据表(上线事件,其他业务事件)
96830发布于 2019-09-02 - 来自专栏大数据成神之路
字节跳动基于DataLeap的DataOps实践
本文根据 ArchSummit 全球架构师峰会（深圳站）来自抖音数据研发负责人王洋的现场分享实录整理而成（有删减），本次分享主要包含字节跳动数据研发的模式与挑战、DataOps理念在字节的具象 、DataOps DataOps理念在字节的具象 既然面临着这么多的挑战，我们就要去思考如何能够突破这些挑战，从业内取经，我们发现DataOps就是一种能够有效帮助我们解决上述问题的方案 信通院关于DataOps的定义 体系内，DataOps主要以规范研发流程为目的，涵盖对规范研发流程的“已有能力集成”，形成一站式研发体验，同时也包括规范研发流程所需关键的“新能力建设+集成”，除此以外的数据开发基础能力迭代不作为DataOps DataOps敏捷规范研发平台 这是字节整个 DataOps 的产品化的整体框架图，核心提供的一套DataOps敏捷规范研发平台。 最佳实践 推广运营：如何在公司范围内大规模落地DataOps？ 做了这些工具之后要如何去推广？这也是今年初字节面临的问题，就是如何在公司内大范围去落地 DataOps 的能力。
1.5K10编辑于 2023-09-06 - 来自专栏深度学习与python
DataOps、MLOps 和 AIOps，你要的是哪个Ops？
在以数据为中心的团队中诞生的各种 Ops: DataOps、MLOps、AIOps，由作者制作 1DataOps vs MLOps vs DevOps（以及 AIOps？） DataOps 更快地交付数据 一系列旨在提高数据分析质量并缩短分析周期的实践。DataOps 的主要任务包括数据标记、数据测试、数据管道编排、数据版本控制和数据监控。 分析和大数据团队是 DataOps 的主要操作者，但是任何生成和使用数据的人都应该采用良好的 DataOps 实践。这包括数据分析师、BI 分析师、数据科学家、数据工程师，有时还包括软件工程师。 为了重现结果，MLOps 需要对模型进行版本控制，DataOps 需要对数据进行版本控制。 对于 DataOps 来说，重要的是监控新数据的分布，以发现是否有任何数据和 / 或概念的漂移。
1.9K20发布于 2021-02-22 - 来自专栏数据D江湖
(IBM)使用DataOps快速交付业务就绪数据
来源：IBM 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看）
37920编辑于 2022-12-08 - 来自专栏DevOps持续集成
面向DataOps：为Apache Airflow DAG 构建 CICD管道
术语 DataOps 根据Wikipedia的说法，DataOps 是一种自动化的、面向过程的方法，分析和数据团队使用它来提高数据分析的质量并缩短数据分析的周期时间。 虽然 DataOps 最初是一套最佳实践，但它现在已经成熟，成为一种新的数据分析方法。 DataOps 适用于从数据准备到报告的整个数据生命周期，并认识到数据分析团队和 IT 运营的相互关联性。 DataOps 采用敏捷方法来缩短分析开发的软件开发生命周期 (SDLC)。
4.4K30编辑于 2022-10-04 - 来自专栏深度学习与python
被热议的DataOps ，究竟要解决什么问题
幸运的是，一门新学科正在崛起，是解开普通公司数据能力的关键，它就是 DataOps。 什么是 DataOps 在维基百科上，DataOps 的定义是： DataOps 是一种面向流程的自动化方法，由分析和数据团队使用，旨在提高质量并缩短数据分析的周期时间。 实际上，DataOps 使管道工的工作更简单和高效。 DataOps 目标功能 DataOps 旨在减少整个分析周期时间。 DataOps 方法论 DataOps 的主要方法论仍处于快速发展阶段。 但对于企业用户来说，更加容易践行云原生 DataOps 的方法是找到一款正确、合适的工具来帮助他们实践 DataOps 方法论。
84520编辑于 2023-03-29 - 来自专栏深度学习与python
先设计后开发，先标准后建模，网易 DataOps 实践
为了有效地利用数据，许多企业开始采用 DataOps 方法论，以实现数据开发流程、数据消费流程和数据运营流程的整合。 2020 年，我们开始实践 DataOps，以提高我们的数据分析效率，提供端到端的数据提速。2022 年，我们开始实践开发、治理一体化的 DataOps。 在构建这样的数据文化上，我们有一套完整的方法论，其中 DataOps 是一个核心的方法论。我们要提供端到端的 DataOps，这需要我们首先构建数据技术，比如数据中台的技术、开发治理一体化的技术等。 DataOps 1.0：敏捷、高质量开发实践 整个网易 DataOps 主要分为两个阶段。 第一个阶段，我们专注于数据中台内部的 DataOps 实践，以实现敏捷且高质量的开发。 DataOps 2.0：开发治理一体化实践 最后，我想给大家介绍几个外部客户案例。 第一个是浙江电信。
89220编辑于 2023-08-09 - 来自专栏DevOps持续集成
DataOps ETL 如何更好地为您的业务服务
DataOps ETL 有助于数据管道的开发、管理和可扩展性，以便根据需要实现可重用性、再现性和回滚。让我们深入了解如何使用 DataOps 的基础知识来实现 DataOps ETL。 目录 什么是DataOps？ DataOps的好处 什么是 ETL？ 为什么需要 ETL？ DataOps ETL：自动化 ETL 测试中的 DataOps 构建您的 DataOps ETL 路线图 实施 DataOps ETL 的指南 最后的想法 什么是DataOps？ DataOps的好处 专注于持续的软件交付 为了在 DevOps 环境中有效地管理数据和交付活动，DataOps 协调了人员、流程和技术。 DataOps 提供了高效数据管理和交付操作所需的工具。 DataOps ETL：自动化 ETL 测试中的 DataOps 业务是 ETL 最终支持的。
69120编辑于 2022-10-04 - 来自专栏数据猿
数据中台盛行，DataOps兴起，数据架构才是未来
伴随DataOps等场景的出现，数据架构会逐步走向数据消费端，为企业带来更多的变化和新发现。 数据架构的演进远远没有结束，伴随未来DataOps等场景的出现，数据架构会越来越走向最终的数据消费端，这部分内容会有更多的变化和新发现。
87510发布于 2020-06-28 荣耀DataOps平台建设与海量数据处理实践
数据来源：《荣耀DataOps平台建设实践分享》—— 赵黄起，荣耀终端股份有限公司 大数据平台部部长 应对全模态海量数据与多业务线的并发挑战 随着荣耀从智能手机制造商转型为AI终端生态公司（截至2023 依托云原生引擎构建全链路DataOps平台 为支撑企业低成本、高性能的存储和计算需求，荣耀采取“计算与存储引擎使用云厂家能力，工具链通过自建构建能力”的建设策略。 兑现存算降本与研发效能跃升的量化指标 DataOps平台在海量数据治理与底层资源调度上实现了显著的运维成本（Ops Cost）降低与开发效率提升： 混合部署释放计算成本空间： 依托业内最大规模离在线混合部署实践及计算引擎升级 作业在线化驱动研发提效： 构建DataOps开发平台，覆盖数仓建模、代码调测等环节，业务活动在线数字化率提升了50%。
1600编辑于 2026-04-16- 来自专栏数栈技术分享
DataOps不是工具，而是帮助企业实现数据价值的最佳实践
幸运的是，一种帮助企业提升数据分析质量和效率的方法论正在兴起，它就是 DataOps。基于 DataOps，企业数据中台可以实现数据利用率最大化，加快生产周期，及针对结果优化的数据管道。 一、DataOps 是什么 DataOps（Data Operations）并不是一个新的概念，根据维基百科的说明，早在 2014 年就被 IBM（Lenny Liebmann）提出，在 2017 年得到大范围关注 二、DataOps 的涵盖内容 下图为标准的 DataOps 涵盖的内容，主要包括数据技术、数据管道、数据处理 3 个方面，最终为商业用户输出价值。 数栈 DataOps 实践 从发展上看，自 2018 年被纳入 Gartner 的数据管理技术成熟度曲线中以来，DataOps 的热度逐年上升；从实践上看，欧美企业对于 DataOps 的探索和发展要早于中国 ，DataOps 在我国仍处于一个从萌芽期到爆发期的关键过渡阶段。
1K30编辑于 2022-07-28 - 来自专栏爱分析洞见文章
2022爱分析 · DataOps厂商全景报告 | 爱分析报告
图 3： 中国DataOps市场规模预测 DataOps市场由软件产品和服务组成，现阶段整个市场并未形成统一标准和规范，绝大多数DataOps项目都是基于甲方企业自身需求进行落地，因此，软件产品占比30% 大部分DataOps项目是厂商提供核心产品组件，基于实际甲方需求，形成DataOps解决方案。 2.DataOps是实现数据驱动业务的关键基础设施 DataOps概念一经出现，就会不断跟数据中台进行比较。 3.DataOps考验厂商的产品架构能力 与数据湖仓引擎、实时计算引擎不同，DataOps并非技术架构创新，而是产品架构创新。性能是DataOps项目建设的重要指标，但并非最核心指标。 科杰科技将DataOps的理论融入产品设计中，支持DataOps持续集成、持续开发、持续运营方法论的最佳实践。
91920编辑于 2023-02-14 - 来自专栏devops_k8s
先设计后开发，先标准后建模，网易 DataOps 实践
为了有效地利用数据，许多企业开始采用 DataOps 方法论，以实现数据开发流程、数据消费流程和数据运营流程的整合。 2020 年，我们开始实践 DataOps，以提高我们的数据分析效率，提供端到端的数据提速。2022 年，我们开始实践开发、治理一体化的 DataOps。 图片 在构建这样的数据文化上，我们有一套完整的方法论，其中 DataOps 是一个核心的方法论。 我们要提供端到端的 DataOps，这需要我们首先构建数据技术，比如数据中台的技术、开发治理一体化的技术等。 2 DataOps 1.0 敏捷、高质量实践 图片 整个网易 DataOps 主要分为两个阶段。 第一个阶段，我们专注于数据中台内部的 DataOps 实践，以实现敏捷且高质量的开发。
67420编辑于 2023-07-20 - 来自专栏凯哥讲故事系列
#凯哥讲数智化#从DataOps看CDOCIOCTO的分工
今天从DataOps的角度来看企业的数据价值链中的角色及分工 ” 正文共：3824字 26图 预估阅读时间：10 分钟 一、DataOps的定义 为了制作出色的音乐，乐团需要各种独立的，熟练的音乐家在同样熟练的指挥下一起工作 而DataOps的目的也是如此。 行业里比较权威的DataOps的定义是： “DataOps is an emerging set of Practices, Processes, and Technologies for building 总结： 加快,最大化企业数据资产价值的生产是DataOps的使命。 DataOps是企业中加快数据交付和数据的工业化体系，就像DevOps一样。 在这种情况下，我们从DataOps的视角来看，CDT应该如何分工呢？ ?
84640发布于 2020-07-01 - 来自专栏ETL
2025 年 DataOps 市场观察：技术融合与国产化崛起
DataOps，就是为了解决这些问题而出现的。它的理念和 DevOps 有点像，只不过 DevOps 管的是软件交付，而 DataOps 管的是数据交付。 DataOps 能做什么？ 为什么企业需要 DataOps？很多公司引入 DataOps 后，变化是立竿见影的。 归纳起来，DataOps 带来的好处主要有：交付速度更快数据质量更稳协作更顺畅生产事故更少运维成本更低DataOps 的发展趋势1. 国内 DataOps 产品与厂商概况虽然 DataOps 这个概念最早在海外流行，但近两年在国内也开始受到越来越多的关注。
46211编辑于 2025-08-12 - 来自专栏大数据学习与分享
数据编织与数据中台、数据湖、数据治理、DataOps的关系
五、DataOps DataOps的目标是为了使数据资源和数据应用的开发变得更加有序和可控，实现组件和能力重用以及过程自动化，实现面向用户的自助式数据分析。 DataOps 强调的是数据应用的开发和运维效率，就像DevOps 一样，DataOps 希望通过提供一整套工具和方法论，来让数据应用的开发和管理更加高效。 DataOps 通过支持数据版本控制、数据转换、数据血缘和分析模型的工程学科来增强和推进数据治理。DataOps提供敏态数据开发支撑，优化数据生产者和数据消费者协作效率。 5、数据编织 VS DataOps DataOps是将数据编织真正落地一个重要的推动者。 DataOps 的数据流程模型、工具和数据洞察与用户数据需求之间存在密切的联系，该模型与数据编织的架构具有共生关系，DataOps 数据流程模型和思维模式是数据编织落地的核心关键。
1.3K10编辑于 2024-07-15 - 来自专栏超级架构师
「数据战略」数据驱动企业和DataOps :数据仓库与数据湖：入门
第1章和第2章介绍了数据驱动组织的概念，并在大数据计划的背景下定义了数据操作的概念。现在，是时候退一步，探索一些其他基本但重要的概念了。在这一点上，我们最重要的任务之一是清楚地描述数据仓库和数据湖之间的区别。
90330发布于 2020-07-20 荣耀DataOps平台实现存储计算显著降本与开发效能全面提升
通过三协同与两化策略构建高效DataOps体系 荣耀通过统一存储引擎、统一计算引擎、统一数据开发及统一数据治理四大核心举措，构建端到端DataOps平台。 开发效能提升：DataOps开发平台覆盖数据全链路开发活动，业务活动在线数字化率提升50%，显著降低典型开发场景人天消耗。
1400编辑于 2026-04-16
腾讯云开发者
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