数据运营(DataOps)作为传统开发运营(DevOps)的延伸，已发展成为现代企业运营的核心组成部分。DataOps 将推动软件开发领域敏捷性与价值创造的理念应用于数据生态系统，使组织能够在数据运营中实现与 DevOps 在软件交付中同等的效率与响应能力。

2025年一路向前，我们正逐步摆脱长期阻碍创新的碎片化数据管理模式。通过将技术与流程卓越相结合，DataOps能够提升企业级数据质量、可用性及战略价值。

随着企业生成海量数据，采用端到端DataOps的企业将获得敏捷性，显著缩短价值实现时间，同时在每个环节提升数据质量。这还将实现数据工程团队的去中心化，赋能最了解数据的领域专属团队，更高效地交付高质量数据产品。

传统挑战：为何传统数据管理难以满足需求

多年来，企业一直面临数据被孤立在各部门或系统中的困境。

这种碎片化导致高价值数据、分析和决策的访问受阻，迫使企业依赖过时、不完整或无法访问的信息。

此外，过时的数据管理实践常因手动流程和孤立的团队而进一步受阻，这可能阻碍创新和运营效率。数据管理传统上由IT部门负责，导致该职能与拥有并理解数据价值的业务部门之间存在脱节。这种分离导致组织内无法访问统一的数据，包括在IT部门之外利用数据的工具和流程。

此外，当不同团队各自为政时，组织将无法充分挖掘数据资产的全部价值。仅仅处理数据已不足以满足需求;组织必须采用流程、组织模型和自助服务能力，使数据的价值在整个企业中随时可用。

什么是端到端数据运营(DataOps)?

端到端DataOps是一种全面管理整个数据生命周期的方法，通过消除低效环节并使业务用例与数据管理的核心能力相匹配。

在核心层面，DataOps采用标准的敏捷软件开发方法论，以及在组织数据生态系统中交付质量和价值的流程与工具。

它还利用敏捷团队构成和方法论，专注于业务价值实现和迭代用例实施。DataOps采用常见的工程工具，实现持续集成并提供持续交付管道(CI/CD)，并通过度量、测试和迭代为业务带来实质性影响。

成功实施DataOps的企业将获得以下好处：

• 数据工程与业务消费者之间的更紧密对齐，提供更可靠的符合业务需求的解决方案交付

• 生产力、敏捷性和业务影响的提升

• 数据所有权的去中心化，以及在组织内利用高价值资产的能力

• 强化安全与合规，降低监管风险暴露

Gartner预测，遵循DataOps实践和工具的数据工程团队将比不使用DataOps的团队生产力高出10倍。

实施DataOps的实际步骤

希望采用DataOps并转变数据管理方式的组织，需首先组建采用软件开发方法论的敏捷DataOps团队;投资于基于DataOps和数据网格概念的数据管理解决方案;投资于可扩展的自动化与集成技术;并培养数据驱动型企业文化。

与敏捷软件团队类似，必须纳入产品经理、领域专家、测试工程师和数据工程师。

采用迭代交付方式，逐步交付最小可行产品(MVP)、测试并提升能力和质量。

企业敏捷性的下一波浪潮在于人工智能驱动的DataOps，其中机器学习和自动化可适应性地优化流程。采用智能化、自动化数据管理框架的企业已开始超越竞争对手。

技术本身无法解决数据挑战。真正具有变革性的DataOps策略需与统一团队相结合，将业务用户和领域专家与DataOps专业人员配对，形成以协作、可访问性和透明度为核心决策的文化。

超越竞争对手

采用端到端DataOps的组织所获得的远不止更好的数据管理实践。他们构建：

• 一个强大的数据基础，支持AI就绪数据、自助式数据产品和去中心化数据所有权

• 一个产品就绪的数据环境，确保数据工程团队的生产力提升、敏捷性和在竞争激烈的市场中的价值实现速度

• 设计内置合规框架，降低合规风险并加强治理

在当今时代，糟糕的数据管理已不仅是不便，更是增长的障碍。CIO 与数据领导者必须批判性评估现有数据管理策略，否则将面临落后风险。随着业务数据呈指数级增长，迟迟不推进 DataOps 现代化的企业可能很快被市场淘汰。

与其构建拼凑的解决方案来应对短期问题，组织应采用统一的数据平台，以提供长期成功所需的速度、规模和智能。对于希望简化DataOps旅程的公司而言，与数据管理领域的可信领导者合作，不仅能应对当前的数据挑战，还能为未来做好充分准备。

作者：Craig Gravina，Semarchy 首席技术官