驱动敏捷数据协同和主动数据管理，高效交付高质量数据

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。

白皮书明晰了 DataOps 和主动元数据的内在联系，给出了主动元数据的关键技术及衡量指标，并通过多个实践案例，体现了主动元数据在企业 DataOps 建设中，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。

《主动元数据，DataOps 建设新支点》目录导览

1. 引言
2. DataOps 体系建设的背景
3. DataOps 体系建设的目标
4. 元数据从被动到主动，成为 DataOps 体系建设新支点
5. 主动元数据的关键技术突破与关键衡量指标
6. Aloudata BIG 主动元数据平台介绍
7. Aloudata BIG 主动元数据平台客户案例介绍
8. 总结与展望