2018 年，Gartner 将 DataOps 纳入数据管理技术成熟度曲线，标志着 DataOps 正式被业界所接纳并推广起来。2024 年，信通院在《DataOps 实践指南（2.0）》中，将 DataOps 定义为“数据研发运营一体化”，推动数据流水线自动化，打破协作壁垒，提高数据交付效率与质量。
DataOps 的兴起，源自“现代数据工程架构”的工具生态和链路复杂性剧烈膨胀，直接导致了“数据协同难”、“数据管理难”、“数据交付难”，无法满足企业高效高质获取数据的需求。DataOps 则可以通过“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。
Aloudata 认为，DataOps 可以帮助企业突破现代数据工程架构困境，构建数据优先工程架构，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工作，达成“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。
而要确保 DataOps 建设成功，我们认为需要对“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：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。
如何实现主动元数据能力建设，进而构建敏捷、智能的控制流，撬动 DataOps 顺利建成运转？
Aloudata 倾心编写的《主动元数据，DataOps 建设新支点》白皮书不仅明晰了 DataOps 和主动元数据的内在联系，还给出了主动元数据的关键技术及衡量指标，为企业建设 DataOps 提供了一套理论扎实、技术先进且操作性极强的指导方案。
此外，白皮书还通过多个实践案例，直观体现了主动元数据在企业 DataOps 建设过程中，对数据交付效率和质量提升的实际效果，为企业的 DataOps 的规划与建设提供了清晰的参考路径和方案启发。
白皮书目录导览：
引言
DataOps 体系建设的背景
DataOps 体系建设的目标
元数据从被动到主动，成为 DataOps 体系建设新支点
主动元数据的关键技术突破与关键衡量指标
Aloudata BIG 主动元数据平台介绍
Aloudata BIG 主动元数据平台客户案例介绍
总结与展望
