5月16日消息（水易）近日，在由中國通信標準化協(xié)會主辦，中關村科學城管委會支持、中國通信標準化協(xié)會大數(shù)據(jù)技術標準推進委員會(CCSA TC601)承辦的“2024DataOps發(fā)展大會”上，中國信息通信研究院云計算與大數(shù)據(jù)研究所大數(shù)據(jù)與智能化部主任姜春宇正式發(fā)布了《DataOps實踐指南2.0》。
姜春宇介紹，《DataOps實踐指南2.0》從能力框架解讀、實踐初探、典型誤區(qū)及未來展望幾個方向指引企業(yè)進行DataOps落地應用，從而更高效地發(fā)揮數(shù)據(jù)價值，進一步優(yōu)化企業(yè)運行效能。
姜春宇表示，數(shù)據(jù)驅(qū)動時代，業(yè)務需求快速變化，數(shù)據(jù)處理流程紛繁復雜，企業(yè)必須處理好旺盛數(shù)據(jù)需求與數(shù)據(jù)生產(chǎn)力不足之間的矛盾，革新數(shù)據(jù)開發(fā)流程，加大數(shù)據(jù)供給力度，從而更好地響應需求、賦能業(yè)務發(fā)展。人人用數(shù)的場景下，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)開發(fā)范式開始出現(xiàn)效率瓶頸，需要引入敏捷、協(xié)作、精益等新的理念以尋求變革。
DataOps作為一種新的數(shù)據(jù)開發(fā)模式，通過構建高效協(xié)同機制，建立精細化數(shù)據(jù)運營體系，打造規(guī)范化、一體化的數(shù)據(jù)開發(fā)流程，實現(xiàn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品高質(zhì)量與高效率地交付。
DataOps能力模型圍繞數(shù)據(jù)開發(fā)流水線，從業(yè)務需求出發(fā)，以創(chuàng)造業(yè)務價值為目標，形成"4+3”的能力框架，即4個核心環(huán)節(jié)和3項實踐保障。數(shù)據(jù)開發(fā)流水線包括數(shù)據(jù)的研發(fā)管理、交付管理、數(shù)據(jù)運維和價值運營，保障職能用于支撐流水線順暢運行，包括系統(tǒng)工具、組織管理和安全管控。
目前，越來越多的企業(yè)開始意識到數(shù)據(jù)作為核心資產(chǎn)的價值，著力于通過DataOps改善數(shù)據(jù)開發(fā)流程，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，加速數(shù)據(jù)流動，并促進數(shù)據(jù)在產(chǎn)品開發(fā)和消費端的高效利用。在工作組對企業(yè)實踐的廣泛調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，企業(yè)在實踐DataOps理念的過程中展現(xiàn)出了不同的建設特點，從敏捷數(shù)據(jù)開發(fā)能力建設、數(shù)據(jù)文化滲透、跨域協(xié)同優(yōu)化、數(shù)據(jù)研發(fā)治理流水線搭建四個方面總結了四大特征，分析了DataOps建設現(xiàn)狀。
不過，DataOps作為一種新的數(shù)據(jù)開發(fā)范式正在越來越多的行業(yè)和企業(yè)中落地，但在實施過程中也面臨重重困難，以及一系列誤區(qū)。包括盲目跟風，沒有“量體裁衣”；決策機制模糊，導致資源浪費或投入不足；過度依賴技術解決所有問題；追求短期收益。實踐指南分別給出急用先行，把握節(jié)奏；定權責、常溝通、重反饋、建流程、勤宣貫；業(yè)務導向，“組織、流程、技術”三位一體共同推進；長短結合，久久為功，控制預期，革新認知的解決思路。
姜春宇表示，經(jīng)過2、3年的實踐，國內(nèi)DataOps體系逐步完善起來，然而DataOps仍然還在發(fā)展變化中，一方面通用人工智能的發(fā)展為DataOps注入了智能化的血液，另一方面數(shù)據(jù)估值與資產(chǎn)化對DataOps的能力提出新的要求。
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