随着数字化转型的普及和深入，企业生产、营销、运营等各环节中的数据将普遍被采集，数据应用开发需求增长与数据用户角色的复杂致使企业数据开发、数据运维工作量以及数据应用交付协调难度大大增加。海量数据的爆发式增长给数据价值挖掘带来了一系列的挑战：

• 数据孤岛阻碍数据的共享与统一

  由于企业数字化建设前期认知不足，对缺少整体的系统规划，业务系统分散建设，不同部门数据标准缺乏统一的规范，导致数据解析困难，成本升高。

  
  

• 数据质量低各部门间数据协作困难

  数据管理的技术支持不足，导致数据问题发现与整改不及时，无法保证数据质量；数据全生命周期缺少闭环管理，数据管理人员与数据生产者或使用者之间的协同困难，数据应用效能低。

  
  

• 单点自动化难以支撑整体效能提升

  尽管企业在数据开发、数据治理等单个环节采购了相关的工具或平台，实现了局部的自动化，然而仅仅能解决表面问题，无法真正解决全局需求。难以建立覆盖所有业务的规范统一、集成互联的数据基础，从根本上消除数据孤岛，实现企业数据集成整合、全面共享应用，提升企业大数据能力。

DataOps作为一种新兴的数据管理方法，强调数据管理自动化，既能为数据工作者提供敏捷的数据开发支持，同时也简化了数据交付的周期，提升数据成产者与数据消费者的协同效率，成为企业数字化转型快速释放数据生产力的最佳方案。根据国际知名IT机构Gartner预测：“到2025年以DataOps实践和工具为指导的数据工程团队的工作效率将比不使用DataOps的团队高10倍。”

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