《DataOps实践指南2.0》正式发布！附下载链接

数据驱动时代，业务需求快速变化，数据处理流程纷繁复杂，企业必须处理好旺盛数据需求与数据生产力不足之间的矛盾，革新数据开发流程，加大数据供给力度，从而更好地响应需求、赋能业务发展。人人用数的场景下，传统数据开发范式开始出现效率瓶颈，需要引入敏捷、协作、精益等新的理念以寻求变革。DataOps作为一种新的数据开发模式，通过构建高效协同机制，建立精细化数据运营体系，打造规范化、一体化的数据开发流程，实现数据产品高质量与高效率地交付。

当前，国内处于DataOps实践的快速发展阶段，其概念和实践方法论初具雏形，仍需进一步引导企业进行实践。本实践指南在1.0的基础上进行大量迭代，旨在总结各行业最佳实践，提炼核心理论框架，推动DataOps理念的广泛应用，加速数据驱动型企业的能力建设。

1. DataOps能力框架解读

本实践指南在1.0的基础上对DataOps能力框架进行了进一步解读。实践指南详细阐述了数据研发管理、数据交付管理、数据运维、价值运营四大核心环节的发展现状，列举了先行企业的建设成果，进一步给出方向性的指导。针对系统工具、组织管理、安全管控三大实践保障，给出具体能力要求，为业界DataOps能力建设提出了重要参考。

2. DataOps实践初探

在工作组对企业实践的广泛调研中发现，企业在实践DataOps理念的过程中展现出了不同的建设特点，从敏捷数据开发能力建设、数据文化渗透、跨域协同优化、数据研发治理流水线搭建四个方面总结了四大特征，分析了DataOps建设现状。

3. DataOps实施典型误区

DataOps作为一种新的数据开发范式正在越来越多的行业和企业中落地，但在实施过程中也面临重重困难。本实践指南梳理总结了目前DataOps建设过程中出现的问题与挑战，为计划建设DataOps的企业“避坑”，并进一步结合行业内的经验给出方向性解决思路。

4. DataOps未来展望

我们以数据产业发展为核心，围绕数据流程可观测、数据工程智能化、数据价值精准量化三个维度研判DataOps产业发展趋势，预见DataOps发展趋势。

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尹老师 

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