在2024年5月15日举办的DataOps发展大会上，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所大数据与智能化部主任姜春宇正式发布了《DataOps实践指南2.0》，并对实践指南内容进行了深度解读。会上为第二批DataOps评估测试通过的企业进行了颁奖，并对第二批DataOps专家委员进行了聘任。
数据驱动时代，业务需求快速变化，数据处理流程纷繁复杂，企业必须处理好旺盛数据需求与数据生产力不足之间的矛盾，革新数据开发流程，加大数据供给力度，从而更好地响应需求、赋能业务发展。人人用数的场景下，传统数据开发范式开始出现效率瓶颈，需要引入敏捷、协作、精益等新的理念以寻求变革。DataOps作为一种新的数据开发模式，通过构建高效协同机制，建立精细化数据运营体系，打造规范化、一体化的数据开发流程，实现数据产品高质量与高效率地交付。
当前，国内处于DataOps实践的快速发展阶段，其概念和实践方法论初具雏形，仍需进一步引导企业进行实践。本实践指南在1.0的基础上进行大量迭代，旨在总结各行业最佳实践，提炼核心理论框架，推动DataOps理念的广泛应用，加速数据驱动型企业的能力建设。
实践指南亮点
1. DataOps能力框架解读
本实践指南在1.0的基础上对DataOps能力框架进行了进一步解读。实践指南详细阐述了数据研发管理、数据交付管理、数据运维、价值运营四大核心环节的发展现状，列举了先行企业的建设成果，进一步给出方向性的指导。针对系统工具、组织管理、安全管控三大实践保障，给出具体能力要求，为业界DataOps能力建设提出了重要参考。
2. DataOps实践初探
在工作组对企业实践的广泛调研中发现，企业在实践DataOps理念的过程中展现出了不同的建设特点，从敏捷数据开发能力建设、数据文化渗透、跨域协同优化、数据研发治理流水线搭建四个方面总结了四大特征，分析了DataOps建设现状。
3. DataOps实施典型误区
DataOps作为一种新的数据开发范式正在越来越多的行业和企业中落地，但在实施过程中也面临重重困难。本实践指南梳理总结了目前DataOps建设过程中出现的问题与挑战，为计划建设DataOps的企业“避坑”，并进一步结合行业内的经验给出方向性解决思路。
4. DataOps未来展望
我们以数据产业发展为核心，围绕数据流程可观测、数据工程智能化、数据价值精准量化三个维度研判DataOps产业发展趋势，预见DataOps发展趋势。
