近日，中国信通院召开DataOps闭门研讨会，旨在促进企业深入理解并实践DataOps文化，推动产业交流。DataPipeline首席运营官陈雷，作为行业代表，受邀参加此会，并分享了DataOps对企业运营和管理的深远影响。

DataOps(数据研发运营一体化)，作为数据驱动型企业的关键方法论，正被越来越多的企业采纳。但在具体实施过程中，企业仍面临不少挑战。

中国信通院云计算与大数据研究所高级业务主管尹正，在会上详细介绍了院方如何支持企业有效推广DataOps。自2022年设立DataOps工作组以来，信通院已在国内外推动了DataOps能力成熟度模型的标准制定，并发布了《DataOps实践指南》(1.0、2.0)。这些成果帮助界定了DataOps的理论框架和最佳实践，为行业提供了明确的参考和操作指南。

尹正强调，DataOps标准的建立至关重要，不仅明确了DataOps的基本概念和实施流程，还为企业的发展方向提供了指引。通过标准化引导，加速企业接受和融入DataOps文化，同时，信通院还通过自评和第三方评估帮助企业检测并提升DataOps实施能力。

中国信通院还牵头成立了DataOps能力标准工作组，推动大数据产业多元化发展，并助力企业向数据驱动型组织转型。目前，基于这一标准，信通院已完成多家单位的评估认证，并为企业提供DataOps规划和咨询服务，推动DataOps在国内的广泛实施和落地。

DataPipeline客户中泰证券展示了在DataOps领域的创新实践。中泰证券长期致力于大数据能力建设，通过持续优化数据研发和治理，为业务赋能。面对数据需求的快速增长，中泰证券引入DataOps理念，旨在应对数据研发效率和数据交付质量面临的新挑战。

中泰证券大数据中心副总经理刘宇清表示，公司建设数据研运一体化平台、实施数据治理前置、优化数据研发流程，并引入精细化效能评估。这些措施不仅提升了数据研发的速度，还确保了数据产品的高质量输出，有效支持了公司业务的快速发展和决策优化。中泰证券的这一系列实践在会议中获得了与会者的广泛关注，为其他企业提供了可借鉴的成功案例。

DataOps能力成熟度模型框架

在会议讨论环节，DataPipeline首席运营官陈雷分享了我们在DataOps领域的实践经验。他强调，数据驱动型应用对企业的经营影响深远，它不仅关系到收入和成本，还直接影响到企业的运营状况。陈雷指出，数据驱动型应用的核心目标在于提供高准确性、灵活性，并能够快速上线、响应和运行，同时简化问题排查与恢复过程。这些都是DataOps展现其价值的关键点，能够快速响应并引领业务需求。

陈雷进一步阐述了DataOps在企业管理和业务层面的具体贡献。

企业管理层面：

DataOps通过制定清晰的流程、提供支持部门间合作的资源，以及建立共识，有效增强了不同部门之间的信任度。此外，通过对数据团队进行专业培训，强化对数据信任和数据访问重要性的理解，DataOps促进了上下游部门间的协作。这些措施不仅加速数据分析的交付速度，也显著提升数据应用的质量。

企业业务层面：

· 提高交付速度：DataOps通过建立一个端到端的自动化数据开发和处理流程，显著提高数据驱动型应用的交付速度。此外，实施数据自助服务解决数据访问权限的问题，消除数据请求和访问之间的延迟，使团队能够迅速做出基于数据的决策。

· 提高数据质量：数据质量通过完整性、准确性、规范性、及时性、唯一性和一致性六个维度进行评估。DataOps强调持续对数据管道进行测试，包括全流程测试和单元测试，这些措施有助于确保数据的安全和高质量。

陈雷指出，作为深耕DataOps的厂商，DataPipeline早期就洞察到了DataOps的巨大潜力，并开始研发相关产品，形成 DataOps 产品矩阵布局：Data Integration Platform 数据融合平台、Data Observability Platform 数据可观测性平台、Data Discovery Platform 数据发现平台、Data Security-Ops Platform 数据安全平台。

该产品矩阵涵盖了 “协作和自助的数据发现、端到端数据链路构建、贯穿全链路的数据观测、持续性数据安全管理”完整核心组件。经过市场的严格验证，DataPipeline 产品体系已通过银行、证券、保险、能源、电信等行业新型数据基础设施最佳实践，获得包括中国银行、中国民生银行、中国石油、中国电信等世界五百强企业在内的数百家客户的广泛认同。

随着更多的企业加入到DataOps的实践中来，我们有理由相信，一个更加智能、高效的数据驱动时代正在到来。DataPipeline将继续携手合作伙伴，共同推动DataOps的创新与发展，开启数据管理的新篇章。