什么是 DataOps 框架？

By Alexandra Jonker , Eric Jones

DataOps 框架的定义

DataOps 框架是一套结构化的实践、流程、角色与技术体系，用于将 DataOps 理念落地实施。如果有效实施，DataOps 框架有助于组织提高数据管理和分析运营的速度、准确性、可靠性和治理能力。

DataOps（数据运营的缩写）这一更广义的概念，是一套协作式数据管理实践，其灵感源自 DevOps 和敏捷方法论（软件开发与 IT 运营中采用），例如持续集成与持续交付。它强调协作、自动化和质量，以加速和简化可信、可用于分析的数据交付。DataOps将数据视为战略资产（也称为数据产品），必须持续管理和管理，以最大化业务价值。

简而言之，DataOps 是一门总体学科，而 DataOps 框架则提供了将该学科付诸实践的结构化方法。而 DataOps 架构与 DataOps 工具则会将该框架在实际环境中落地实现。

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为什么 DataOps 框架很重要？

大数据规模正在快速增长。人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和数据分析需要高质量、可信的数据集。数据孤岛正在加深。

这些问题仅靠数据湖或数据处理工具无法解决，底层的数据管理与运营模式需要彻底重构。DataOps 提供了一套结构化方法，强调自动化、协作、治理与持续改进。

然而，将 DataOps 的概念转化为完全可操作且可执行的工作方式十分复杂，从零开始更是如此。DataOps 框架提供了相应的实践方法、流程、角色配置与技术工具，这些对于在整个数据生命周期内高效、统一地落地实施 DataOps 至关重要。

若缺乏相应框架，DataOps 的落地实施可能会导致团队间执行标准不一、与组织目标脱节，并产生新的数据质量问题与流程瓶颈。

Mixture of Experts | 12 月 12 日，第 85 集

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DataOps 的核心组件

DataOps 框架帮助组织统筹协调数据管理与数据分析中的多个核心组件：

工作流编排与自动化
数据治理
持续集成与持续部署 (CI/CD)
数据监控与可观测性
跨团队协作

工作流编排与自动化

DataOps 能够实现数据工作流（位于数据管道各个阶段中）的自动化与编排，涵盖数据集成、数据采集、数据处理、数据存储以及数据分析。

通过对这些环节进行有序编排，DataOps 确保数据能够高效流转与处理，从而快速可供分析使用。自动化还可减少重复性工作（例如数据抽取、转换和加载），并降低人为出错的风险。

数据编排的一个关键方面，在于其管理依赖关系的能力。这项能力有助于确保数据按正确顺序处理，且某一阶段的任何变更或更新不会对下游流程产生负面影响。

数据治理

DataOps 框架有助于建立清晰的数据治理架构。数据治理有助于确保数据的准确性、一致性和安全性。它制定了相关政策、流程与标准，用于规范组织内部数据的采集、存储、管理与使用方式。

数据质量管理是数据治理的基础组成部分。它特别侧重于提升并维护组织数据质量的相关实践，包括数据验证、数据清洗以及数据标准的强制执行。

持续整合和持续部署 (CI/CD)

持续集成和持续部署 (CI/CD) 促进了数据项目的快速、迭代开发和部署。CI/CD 实践源自软件工程，涉及构建、测试和部署流程的自动化，以便数据团队可以快速识别和解决问题并提供新功能和改进。

CI/CD 的两个关键方面是版本控制和自动化测试：

版本控制可让数据团队追踪其代码与数据资产的变更，在出现问题时能够更轻松地回滚更改，并降低数据管道发生故障的风险。
自动测试包括单元测试、集成测试和端到端测试，可让数据团队及早发现并解决问题。它有助于确保代码和数据资产达到质量标准并按预期运行。

数据监控和可观测性

数据监控与可观测性有助于数据团队主动发现并解决数据管道中的问题。它们支持采集、分析和可视化数据管道的日志、事件与指标，例如数据处理时长、资源利用率以及错误率。

这种追踪方式有助于数据团队深入了解数据工作流的性能与运行状况，从而更精准地定位瓶颈并优化管道性能。通过监控数据访问与使用模式，数据可观测性还能帮助组织遵守数据隐私法规（如 GDPR），并识别潜在的数据安全风险。

跨团队协作

通过共享的工具、流程与实践方法，DataOps 打破了信息孤岛，促进数据工程、数据科学及数据分析团队之间的协作，确保所有人在需要时都能一致地获取可靠数据。

DataOps 的另一项附加成果自助服务功能，也为协作提供了支持。此功能为业务用户提供仪表板和其他工具，实现实时数据驱动的决策。

DataOps 还鼓励持续改进和创新的文化。通过紧密协作，团队可以更容易识别并解决数据管道和工作流中的瓶颈和低效问题。

DataOps 框架的优势

有效落地并成功实施 DataOps 框架的组织，可获得以下收益：

提升数据质量
加快获取洞察的速度
提高效率
更高的敏捷性

提升数据质量

采用 DataOps 框架可以显著提高组织的数据质量和准确性。DataOps 实践与工具（包括 DataOps 平台）有助于建立并执行完善的数据治理、可观测性及数据转换流程。

这些流程有助于确保数据一致、准确，并随时满足各利益相关者的需求。反过来，高质量的数据能够带来更精准、更可靠的洞察，从而推动更优的决策与业务成果。

加快获取洞察的速度

DataOps 有助于确保在正确的时间向正确的团队提供正确的数据。通过简化并自动化数据管理与分析流程，DataOps 使团队能够快速高效地处理和分析原始数据，从而缩短洞察产出时间。

这种加速能够带来显著的竞争优势，因为组织能够迅速响应不断变化的市场环境和客户需求。

提高效率

DataOps 框架通过简化数据流程，并利用自动化减少重复性手工工作，帮助组织提升效率、优化数据团队内部的资源配置。这使得数据工程师和运营团队能够专注于价值更高的活动。

更高的敏捷性

成功实施 DataOps 能够让数据团队减少在解决数据质量或数据管道问题上花费的时间，将更多精力投入到战略型工作中。

它还能促进协作与反馈闭环，并确保组织内部全流程使用的数据均高质量、可靠。最终，组织将变得更加敏捷，能够更好地适应不断变化的业务需求，并把握新的发展机遇。

DataOps 框架示例

DataOps 框架有助于加速和简化 DataOps 的实施。尽管不同组织采用的框架各不相同，但其典型组成要素与实施步骤通常包括：

了解业务需求
明确目标和路线图
组建 DataOps 团队
建立数据管理实践、平台和工具
创建治理结构
持续监控和迭代

1. 了解业务需求

DataOps 框架中常见的第一步，是评估组织当前的数据能力与数据体系现状。该项评估通常会审视数据源、系统、应用程序、数据管道和数据存储，同时也会考察在整个数据生命周期中为其提供支撑的人员、流程与工作流。

其目标是找出现有数据管理与分析实践中的不足或低效环节，并确定 DataOps 实践能够带来最大业务价值的领域。

2. 明确目标和路线图

在完成对业务现状及其数据能力的评估后，下一步是制定 DataOps 战略与路线图，明确列出清晰目标、优先级用例及可量化的里程碑。此步骤还包括确定实施 DataOps 组件所需的人员、流程、工具和科技，例如编排、治理和可观测性。

合适的 DataOps 框架应支持迭代优化，既要满足短期需求（如数据管道可靠性与数据质量），也要兼顾长期目标（如 AI 项目与高级分析）。

3. 组建 DataOps 团队

要有效实施 DataOps 框架，必须建立专门的 DataOps 团队（或在现有团队中嵌入 DataOps 角色）。

团队成员可来自多个职能部门，包括数据工程师、数据科学家、数据分析师以及业务终端用户等，以此确保采用协作式、跨职能的工作模式。这些团队负责以迭代方式实施、管理和持续优化数据管理和分析运营。

4. 建立数据管理实践、平台和工具

在明确业务需求与团队职责后，组织应建立数据管理规范，并配置相应的硬件与软件，以支撑其 DataOps 目标的实现。¹

这一过程包括确定数据获取方式、数据转换执行方式与数据建模方式；确定将采用哪些数据平台（例如数据仓库、数据湖和湖仓一体）；以及选用哪些工具用于流程编排、可观测性与数据治理。随着数据量和业务需求不断变化，这些实践和工具必须支持可扩展性，这一点至关重要。

5. 建立治理结构

同样重要的是建立清晰的数据治理架构，明确在以一致且合规的方式管理和使用敏感数据时所需的角色、职责与流程。

这些治理结构应直接嵌入 DataOps 流程、数据战略和数据流中，帮助确保数据在其整个生命周期中保持高质量、一致性、安全性和合规性。针对访问控制、数据格式、数据沿袭、主数据管理 (MDM)、元数据及命名规范的相关准则，均可通过自动化方式落地执行。

6. 持续监控和迭代

DataOps 的落地运营是一个持续推进的过程，需要不断监控与迭代，以确保实现最佳性能与成效。数据团队应建立相应的实践规范与工具，用以跟踪数据管道的性能与运行状况（包括数据模式、数据沿袭、数据量等维度），在问题或瓶颈出现时及时识别并解决，并持续优化 DataOps 实践，以提升决策质量、推动价值创造。