在 DataOps 体系建设中，主动元数据是何角色？

首先，主动元数据是相对静态元数据而言，它是一种动态、智能化的元数据管理技术，能够将传统静态元数据的被动等待变为实时在线、主动触发，推动数据探查、开发、测试、部署、运维和监控等数据治理工作高效运转，为数据的治理开发决策提供智能化支持。

Gartner 将主动元数据定义为“是对所有可用的用户、数据管理、系统/基础设施和数据治理实践报告的持续分析，以确定数据设计与实际情况是否对齐或出现异常情况”。

在 Aloudata 看来，主动元数据强调更深度更持续的数据理解，不只理解数据的 Schema、产出时间等基础信息，更多是要理解数据背后的加工口径、业务主体、汇总粒度及如何正确使用等；强调更主动的元数据服务，不再在遇到数据使用及管理问题时，被动等待用户去数据目录检索信息，而是主动提供设计建议，抑或是可被系统执行的指令；强调与数据工具主动集成，贯穿数据生产、消费和协作的各个环节，为用户提供智能化建议，以实施更主动的数据治理策略。

其次，提到 DataOps，从 2018 年 Gartner 将 DataOps 纳入到数据管理技术成熟度曲线中，便标志着 DataOps 正式被业界所接纳并推广起来。Gartner 认为，DataOps 是“一种协作式数据管理实践，专注于改善整个组织内数据管理者和数据使用者之间数据流的沟通、集成和自动化”，其目标是“通过对数据、数据模型和相关工序创建可预测的交付和变更管理，更快地交付价值。” 

异曲同工，在 2024 年中国信通院发布 2.0 版本的《DataOps 实践指南》中，将 DataOps 定义为“数据研发运营 体化”，是一种数据开发的新范式，将敏捷、精益等理念融入数据开发过程，通过对数据相关人员、工具和流程的重新组织，打破协作壁垒，构建集开发、治理、运营于一体的自动化数据流水线，不断提高数据产品交付效率与质量，实现高质量数字化发展。

从上述定义中，不难发现，无论是 Gartner还是信通院，都认为 DataOps 的价值主张在于通过“端到端打通数据流水线，打破“点对点”的低效数据协作流程，实现“手递手”的数据价值释放。

具体来看的话，DataOps 体系建设要解决的是当下企业数据开发和消费中广泛存在的“数据协同难、数据管理难、数据