什么是 DataOps？

DataOps 是一套协作式数据管理实践，旨在加速数据交付、保持数据质量、促进跨团队协同，并最大限度地释放数据价值。它借鉴了 DevOps 的理念，目标是让过去孤立的数据功能变得更加自动化、敏捷和一致。

与 DevOps 简化软件开发流程类似，DataOps 专注于协调数据管理与数据分析过程。这包括在系统间自动传输数据、识别并纠正错误与不一致，以及减少重复性手动工作。

通过自动化工作流，DataOps 有助于提升数据可用性，并加速数据在数据湖、数据仓库、数据产品与分析平台之间的流转。它还强调持续测试与监控，以确保数据管道 能够向下游应用——从商业智能 (BI) 平台到人工智能与机器学习 (ML) 任务——持续供给及时、准确的数据。

通过用统一的、支持广泛用例的端到端工作流取代孤立的数据技术栈，DataOps 确保高质量数据能够快速且一致地触达企业业务的各个层面。

现代企业依赖实时洞察运行。但随着数据以前所未有的速度增长，且机器学习模型需要高质量数据集才能发挥作用，传统的数据处理流程已难以跟上节奏。若不加以解决，这些限制会造成瓶颈，导致数据中断、仪表板信息陈旧、数据管道故障以及 ML 预测不准确。即便只是源系统中一个简单的结构变更，如果团队之间缺乏协同或工作流未实现自动化，也可能导致整个分析仪表板失效。

DataOps 有助于消除这些限制。通过自动化重复性工作流并提升数据质量，它加快了洞察生成速度，并增强了数据管道的稳定性。

在下游，DataOps 让业务用户和数据消费者能够可靠地获取信息，而不必等待数据团队处理临时请求。在上游，它为 数据工程师 提供可预测的工作流程，为数据科学家 提供一致的训练数据，并让分析师更快地访问经过整理的数据集。

事实上，随着各组织从孤立的数据项目转向企业级 DataOps 实践，DataOps 平台市场规模预计将从 2023 年的 39 亿美元增长至 2028 年的 109 亿美元。这一快速增长得益于 DataOps 带来的广泛效益：更快的决策速度、更高的数据质量，以及能够实时适应业务需求的弹性分析管道。

DataOps 常与 DevOps 一同被讨论，因为它们都建立在相同的基本原则之上：效率、自动化、协作与持续改进。然而，尽管内核相似，二者对这些概念的应用方式却有所不同。

DevOps 专注于软件开发。它通过持续集成与持续交付 (CI/CD) 帮助工程团队更快地发布软件。DevOps 的目标是优化应用程序与服务的构建‑测试‑部署周期。

DataOps 则专注于数据工作流。它不是优化代码部署，而是协调整个数据生命周期中的数据管道——从数据摄取、转换到验证与交付。

两种实践均以敏捷方法为支撑，强调迭代、反馈循环和频繁的价值交付。正如 DevOps 团队频繁发布代码，DataOps 团队也通过敏捷开发以更小、更可靠的增量更新管道或发布数据产品，并依据实时指标优化工作流。 

CI/CD 在 DataOps 中发挥着支持作用，尤其是自动化技术推动着数据管道的版本控制、测试与部署。它提升了生产环境中的可重复性与质量。

最简单的区分方式是：DevOps 加速软件交付。DataOps 加速数据交付。两者都依赖于自动化与持续集成原则，但它们为不同的相关方解决不同的问题。

DataOps 建立在一套明确的原则之上，这些原则定义了现代数据运维的运作方式。它们指导着数据团队如何工作、数据工作流如何扩展，以及信息如何在企业内可靠地流转。

为实现高质量的大规模数据交付，DataOps 依赖于一个生命周期，该周期指导信息如何从原始输入转化为可用的结果。这一生命周期包含以下五个核心阶段：

• 摄取
• 编排
• 验证
• 部署
• 监控

数据摄取将来自内部和外部数据源的原始数据拉取到数据湖或数据仓库等集中式环境中。通过诸如提取、转换、加载 (ETL) 等数据集成流程，信息被整合为一致的格式，为分析和机器学习创建可靠的起点。

编排工具实现数据工作流的自动化与顺序化。在此阶段，数据将进行转换——包括数据集的清洗、结构化和分析准备工作。模式对齐与元数据更新有助于在整个数据生命周期中保持一致性。

自动化测试会检查数据的完整性、一致性和准确性。统计过程控制可实时检测异常，确保数据集在进入生产环境之前符合既定的业务规则。

经过验证的数据产品被交付给业务用户、数据分析师和机器学习模型。交付过程必须保持可预测性和快速性，以支持实时决策和下游分析管道。

可观测性工具跟踪管道性能、运行时间和数据质量。指标与反馈循环帮助团队识别瓶颈，并对工作流进行端到端优化，从而推动持续改进。

DataOps 平台提供了支撑大规模数据工作流所需的功能。平台通常将编排引擎、可观测性框架与各类 DataOps 工具组合成数据堆栈，以实现大数据分析、可扩展的机器学习工作负载，以及在多生产环境中进行可靠的数据交付。

DataOps 平台的核心功能包括：

• 可扩展的数据摄取：几乎无需手动操作，将来自不同来源的原始数据拉取到集中式或基于云的存储中，从而减少数据管道早期的瓶颈。

• 高质量的数据转换：大规模地对数据进行清洗、结构化和准备，使数据集能够支持实时用例与机器学习工作负载。同时，在整个企业范围内保持一致的数据质量。

• 可信的元数据可见性：追踪数据的血缘关系、模式和上下文，使数据集保持可追溯性与可信度。这种可见性提升了治理水平，并确保业务中的血缘关系清晰明确。 

• 安全的数据治理：定义访问控制与治理策略，以保护敏感信息，确保合规性并为授权利益相关方提供安全的访问权限。

• 实时数据可观测性：提供对数据质量指标、管道性能与系统运行状况的洞察，帮助团队及早发现问题并维护可靠的分析管道。

• 自动化工作流编排：对任务进行顺序化处理并消除重复性手动工作，使运维团队与 DataOps 工程师能够专注于更高价值的活动，同时提升可扩展性和效率。

DataOps 并非一次性的部署。而是一种迭代式的运营模式，会随着业务需求的变化而演进。一次实际的落地通常包含以下五个步骤：

识别当前的数据源、数据基础设施、工作流及瓶颈所在。明确业务在数据驱动决策方面的具体需求。

汇集数据工程师、数据科学家、数据分析师与 IT 运维人员。清晰的职责归属有助于确保工作流各环节之间不存在脱节。

编写数据工作流文档，设定可衡量的 KPI，并落实治理策略。版本控制可协助跟踪跨环境变更。

尽可能实现数据摄取、验证与转换的自动化。使用监控工具与仪表板来跟踪实时性能和管道健康状况。

利用反馈循环推动持续改进，在保证可扩展性的同时不影响生产环境。

即便设计完善的 DataOps 策略也会面临实际挑战。以下四项常见因素可能影响其长期成效：

随着数据环境日益分散化和自动化，DataOps 正从一项支持性实践转变为核心架构层。以下多种力量正在加速这一转变：

• 托管式 DataOps 平台： 基于云的环境通过内置的编排、监控和治理功能，降低了采用门槛。这些功能使 DataOps 工具更易于部署和维护。

• 数据编织架构：数据编织利用主动元数据连接分布式数据源，无需繁重的集成工作，从而改善混合云与多云环境下的治理和访问。

• 领域主导的数据模型： 数据网格 原则支持去中心化的所有权模式，即由业务领域自行开发和维护其提供的数据产品。这一模型有助于实现协作、访问控制与自助服务目标。

• AI 驱动的自动化：机器学习越来越多地用于自动化诸如元数据丰富化和模式对齐等任务，使管道能够根据实时性能自我调整。

• 实时数据交付：低延迟流式处理与持续验证有助于支持那些依赖即时洞察创造业务价值的分析与机器学习环境。

• 边缘对云端数据同步：DataOps 日益实现对 边缘与云端数据流的同步，在支持低延迟处理的同时，不牺牲集中的治理、血缘关系或质量控制。

• 环境、社会和治理 (ESG) 数据完整性：随着可持续性与合规性要求的提高，DataOps 为实现负责任的数据管理与报告提供可追溯的工作流和可审计的数据血缘。