首先，DataOps 强调数据驱动的自动化，通过构建自动化交付流水线，能够加强对数据版本和代码质量的管理，显著提升数据交付的自动化程度。这其中，就包括了数据的收集、存储、加工、分析等一系列流程，都可以通过自动化技术实现高效处理。
其次，DataOps 注重敏捷开发，旨在通过构建规范的数据开发流程，将数据治理与数据开发工作紧密结合，实现研发与治理的一体化。这加强了两者之间的协同，并有效降低数据治理后期可能带来的风险。同时，DataOps强调持续交付，确保数据能够快速、稳定地交付到数据消费者手中。这种敏捷开发与持续交付的模式，使得企业能够更快地响应市场变化和客户需求，加速数据价值的挖掘。
最后，DataOps 强调跨部门协作的重要性，通过融合数据生产者和数据消费者，打破“数据孤岛”现象。这种协作模式提高了数据的整体可用性和分析准确性，为企业决策提供了数据支撑。
此外，DataOps还通过构建全链路数据可观测能力，实现了对数据、资源、质量、成本等多维度的系统监控和度量。这不仅帮助企业深入了解数据研发运营的各个环节，还能及时发现、反馈并解决问题，从而不断优化整个数据发展流程。这种跨部门协作与数据共享的模式，促进了企业内部的数据流通和利用，加速了数据价值的挖掘。
在国内 Data Fabric 架构理念实践者与引领者 Aloudata 看来，构建 DataOps 体系，可以赋能 ETL 工程师、数据架构师、数据管理员和相关上下游角色高效完成数据的研发、交付等工作，能够帮助企业实现“一个目标，两个实现”。“一个目标”即高效交付高质量数据，“两个实现”包括敏捷数据协同和主动数据管理。
而企业想要构建 DataOps 体系，Aloudata 认为需要对“工作流”、“数据流”和“控制流”进行分层设计：“工作流”涵盖数据探查、开发、测试、运维和监控等活动；“数据流”涵盖数据从入湖仓、湖仓内加工、湖仓内流转到数据出仓湖进入各个应用场景的完整链路；“控制流”则是 DataOps 的感知决策中心，通过实时采集、解析和分析各项元数据信息，驱动“工作流”和“数据流”的敏捷流转和持续迭代。
其中，控制流的构建尤为关键，让工程流和数据流“看得清”、“管得住”和“治得动”，需要将元数据从被动模式切换到主动模式。为此，Aloudata 基于自主研发，全面掌握算子级血缘解析技术，通过解析全链路 SQL 操作语句中的各类算子，能够提供真正精细、准确和实时的数据血缘信息，血缘解析准确率达到 99%，成为将元数据从被动收集、静态管理转变为自动采集、动态更新和智能化挖掘的基础。
在此基础上，Aloudata打造了全球首个算子级血缘主动元数据平台——Aloudata BIG，能够帮助企业自动构建精细、准确、全面、实时的全局数据血缘图谱，实现数据链路看得清、管得住、治得动，驱动企业 DataOps 体系实现主动数据管理和敏捷数据协同。
同时，Aloudata BIG 能够自动抽取字段算子级加工口径，结合上下游元数据信息挖掘业务语义，自动生成业务描述，并可以对元数据进行分类、关联分析等，实现全域数据自动判重和编目。而基于对元数据的深入分析和挖掘，Aloudata BIG 可提供高置信的建议或设计方案，通过挖掘行为元数据提供数据使用建议，通过分析链路冗余依赖提供时效优化建议。此外，Aloudata BIG 可配置化提供各类服务 API，与企业的数据资产管理平台、数据集成开发平台或其他数据工具无缝集成，无需改变使用习惯，即可与 DataOps 工作流、数据流打通。
目前，Aloudata BIG 已帮助招商银行逐步推进 DataOps 体系建设，不仅将现有血缘图谱升级为算子级血缘图谱，实现 99% 的血缘解析准确率，更实现了元数据应用智能化、链路保障自动化和架构治理长效化，推动数仓快速实现资产数量下降 40%、平均链路缩短 50%。如您对 DataOps 体系建设和主动元数据感兴趣，访问 Aloudata 官网，了解更多。
