DataPipeline丨DataOps理念与设计原则

最新推荐文章于 2025-06-07 09:03:50 发布

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#DataPipeline #DataOps #数据融合 #数据集成 #数据同步

本文探讨了DataOps理念，强调在安全合规的前提下，通过调整文化、流程和工具，快速提升业务价值。DataOps借鉴了DevOps的敏捷快速、持续集成，以应对新时代数据治理的挑战。文章还分析了企业面临的内外部数据困境，指出数据部门的职责不清和效率低下问题，并提出了DataOps的五大设计原则：安全合规、快速敏捷、开放协同、自助服务和自动智能。

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作者：DataPipeline CEO 陈诚
上周我们探讨了数据的「资产负债表」与「现状」，期间抛给大家一个问题：如果我们制作一个企业的“数据资产负债表”，到底会有多少数据是企业真正的资产？

数据出现问题并不仅仅是数据部门的原因，更多是组织架构及配合的问题。相较于追责某些工具，反而应该思考该用何种理念和方法来面对背后的“元问题”。基于此，我们提出应从DataOps入手。

一、DataOps理念

Gartner对于DataOps的定义

Data ops is the hub for collecting and distributing data, with a mandate to provide controlled access to systems of record for customer and marketing performance data, while protecting privacy, usage restrictions and data integrity.

该定义没错，不过我们解读DataOps理念的宗旨在于以最快的速度用数据满足业务发展需要，并保障其质量。

在业务发展日新月异，且数据、系统和团队又重度分裂的情形下，我们应当用文化、流程和工具实现数据驱动业务的最佳实践。

为能深入理解DataOps的理念，我们不妨先进行回顾：

过去很多企业投入资源践行了DAMA（数据管理协会）的数据治理模式，也收到了很多效果，但在新时代的发展需求下，不同的经济周期里，我们逐渐看到了DAMA数据治理框架的一些局限性和需要调整的地方。

DAMA提出的数据治理框架，非常详细地阐述了在建设和使用数据过程中常见的问题，诸如组织、流程、角色和一些实践原理。但最缺失的一点是，在竞争如此激烈的商业环境中，这样大而全的模式很难严格按照配方从一而终地实践下来，周期太长，