1、2DataOps 实践指南（1.0）版权声明本报告版权属于 CCSA TC601 大数据技术标准推进委员会，并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：CCSA TC601 大数据技术标准推进委员会”。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。3DataOps 实践指南（1.0）本指南的撰写得到了 DataOps 领域多家企业与专家的支持和帮助，主要参与单位与人员如下。参编单位：大数据技术标准推进委员会、中国农业银行研发中心、阿里云计算有限公司、福建新大陆软件工程有限公司、联通数字科技有限公司、平安银行股份有限公司、中国移动通信集团浙江有限公司、中国移动通信集团江

2、苏有限公司、中国工商银行股份有限公司、浩鲸云计算科技股份有限公司、海南数造科技有限公司、北京科杰科技有限公司、北京中软国际信息技术有限公司、杭州网易数帆科技有限公司、北京滴普科技有限公司、联想集团有限公司、华为终端有限公司、北京快手科技有限公司、中国人寿股份有限公司、极氪智能科技（杭州）有限公司、数梦工场科技有限公司。参编人员：尹正、田明慧、林木森、魏凯、姜春宇、闫树、王妙琼、李雨霏、阚鑫禹、张娇婷、周京晶、唐守忠、朱红伟、史珂宇、武兴叶、李林洋、陈荣耀、李成强、王溧、巫雪辉、朱坚、王项男、王兴杰、谭晟中、代立冬、聂励峰、华桊兴、项子林、李乌英嘎、岑伟迪、陈永刚、储晶星、王学亮、顾骧、廖云、徐

3、明、李家欣、彭洁思、黄孔元、黄升、王瀚、鲍立飞、林吉昌、郭振强、高海玲、张新君、符山、于鹏、邓正保、徐华、王金杰、樊友平、秦海龙、刘波、冯吉坤、马立志、李思民、曾鸣、陈梁、林啸鸣、刘珩、董西成、张蕤、韩江、陈学亮、曲明钰、范铮、姚海涛、赵松、方华、甘长华、崔晓峰、念灿华。同时感谢以下机构对本指南编写的指导与建议：上海浦东发展银行股份有限公司、上海新炬网络信息技术股份有限公司、杭州雅拓信息技术有限公司、度小满科技（北京）有限公司、杭州玳数科技有限公司、中电金信软件有限公司。特别鸣谢以下专家对本指南编写的指导与建议：朱红伟、李林洋、王溧、王项男、汪广盛、郭炜、张辉、黄孔元、鲍立飞、符山、秦海龙、林

4、啸鸣、赵松、马欢。编制说明4DataOps 实践指南（1.0）党的二十大报告提出要“加快建设现代化经济体系，着力提高全要素生产率。”数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。麦肯锡指出，到 2025 年，智能工作流程以及人与机器之间的无缝交互将成为企业的标准配置，大多数员工将使用数据优化工作的每个方面，企业的数据驱动能力将成为核心竞争力。而数据驱动的重点在于高效、高质量的数据供给能力，当前大多数企业存在数据链冗长、工具链杂乱、协作链脆弱等情况，导致取数难、用数难、管数难，无法支持企业

5、数据价值的高效释放。为有效克服以上问题，业界积极探索新型的数据开发范式，将敏捷、协作、精益等理念引入到数据开发流程中，逐步形成 DataOps 理念和方法。DataOps 通过构建高效协同机制、建立精细化数据运营体系、打造标准化与一体化的数据开发流程来提升数据开发效能，为企业的数据引擎“换挡提速”。当前，国内外 DataOps 的实践工作还处于起步阶段，其概念和实践方法论尚未形成，无法引导企业进行大规模的实践。为凝聚共识、开宗明义，大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）组织大型银行、通信运营商、头部互联网公司共同编写DataOps 实践指南（1.0），旨在总结各行业最佳实践，提炼核心

6、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。本指南将围绕 DataOps 助力企业高效、高质量释放数据要素价值为核心逻辑，阐述 DataOps 理念的演进历程、发展现状，重点讨论 DataOps 的概念内涵、价值作用、能力框架等，并对 DataOps 的发展进行展望。前 言5DataOps 实践指南（1.0）目 录图目录CONTENTS版权声明/2前 言/4图 1 DataOps 概念示意图/10图 2 DataOps 能力模型框架/14图 3 DataOps 数据流水线框架/15图 4 DataOps 保障措施框架/17（一）数据开发能力不足阻碍数据驱动型