课程简介
DataOps是一种协作数据管理方法，旨在通过自动化和集成提高数据交付速度。它解决了传统数据管道的挑战，如速度慢、数据类型多样性和数据孤岛，从而提高数据生产力和组织对市场变化的响应能力。DataOps强调数据操作化，打破数据孤岛，实现数据的民主化访问，并通过持续集成、交付和部署确保数据在整个组织中的高效流动。这种方法使所有利益相关者能够更快地获取和利用数据，推动业务增长和创新。
目标收益
课程涵盖了 DataOps 领域的各个方面，包括数据流程管理、自动化工具、数据安全与隐私、数据质量保障等等。学员们获得了全面的知识体系，能够应对各种数据运维挑战。
注重理论与实践的结合。通过分析真实案例，学员们不仅理解了概念，还学会了如何在实际工作中应用 DataOps原则。这种实际经验在职业生涯中至关重要。
培训对象
课程大纲
| DataOps概念介绍及核心原则 |
什么是DataOps（数据运维） DataOps 解决的挑战和问题 DataOps 的业务优势 DataOps 的原则 DataOps 生命周期（开发、测试、部署、监控） 数据流水线（Data Pipeline）的概念 DevOps 对比 DataOps DataOps 平台的演进 DataOps 对企业的收益 |
| DataOps能力模型框架 |
"4+3”的能力框架介绍 核心环节： -研发管理 -交付管理 -数据运维 -价值运营 实践保障： -组织管理 -系统工具 -安全管控 DataOps实践路径 -战略文化 -组织职能 -流程驱动 -平台建设 持续优化 |
| 数据流水线开发与自动化实战 |
构建可复用的数据流水线 - 模块化设计 - 参数化与配置管理 - 代码示例（Hive SQL + 任务调度工具） 数据版本控制与协作 - Git 基础（分支管理、Pull Request） - DVC（Data Version Control）实践 - 代码与数据分离策略 自动化测试与数据质量 - 单元测试 vs. 数据测试 - 数据质量检查（Schema 验证、异常检测） - 工具演示 |
| 某大型企业DataOps落地案例深度剖析 |
多环境（集群）管理 - 数据湖平台 - 数据探索平台 - 实时数据平台 - OLTP数据查询平台 一站式数据开发工具介绍 数据集成层：多元化数据集成 - 离线数据集成 - 实时数据集成 - Data API数据集成服务 - 多数据源集成能力 - 持续集成、持续监控的能力 - 持续集成任务编排 开发层：数据开发全链路 -模型设计 -数据开发 -部署上线 -质量稽核 研发管理：持续交付和持续部署 - 离线任务开发管理（Hive任务、Spark SQL任务） - 实时任务开发管理（Kafka+Flink任务） - 开发任务版本管理、发布、退役等 - 开发任务的全链路权限管理（开发环境、生产环境） 数据运维：全链路数据运维 - 元数据管理 - 全链路数据血缘管理 - 全域血缘打通 - 数据资产分析 - 数据处理链路自动化监控和运维 - 数据开发环境和数据生产环境无感知开发和部署 - 数据分类、数据安全等全链路开发 - 数据全生命周期自动化管理 标准体系:打造研发治理一体化流水线 - 数据质量、数据标准、数据安全等与数据开发一体化 - 将自动化测试融入数据研发、交付、运维 - 实时 监控数据流水线的运行状态 DataOps四大关键能力 -统一调度编排 -统一监控/告警 - 模型设计 团队协作 |
| DataOps案例分享 |
中国联通DataOps体系落地案例分享 中国移动DataOps体系落地案例分享 某大型商业银行DataOps体系落地案例分享 |
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DataOps概念介绍及核心原则 什么是DataOps（数据运维） DataOps 解决的挑战和问题 DataOps 的业务优势 DataOps 的原则 DataOps 生命周期（开发、测试、部署、监控） 数据流水线（Data Pipeline）的概念 DevOps 对比 DataOps DataOps 平台的演进 DataOps 对企业的收益 |
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DataOps能力模型框架 "4+3”的能力框架介绍 核心环节： -研发管理 -交付管理 -数据运维 -价值运营 实践保障： -组织管理 -系统工具 -安全管控 DataOps实践路径 -战略文化 -组织职能 -流程驱动 -平台建设 持续优化 |
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数据流水线开发与自动化实战 构建可复用的数据流水线 - 模块化设计 - 参数化与配置管理 - 代码示例（Hive SQL + 任务调度工具） 数据版本控制与协作 - Git 基础（分支管理、Pull Request） - DVC（Data Version Control）实践 - 代码与数据分离策略 自动化测试与数据质量 - 单元测试 vs. 数据测试 - 数据质量检查（Schema 验证、异常检测） - 工具演示 |
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某大型企业DataOps落地案例深度剖析 多环境（集群）管理 - 数据湖平台 - 数据探索平台 - 实时数据平台 - OLTP数据查询平台 一站式数据开发工具介绍 数据集成层：多元化数据集成 - 离线数据集成 - 实时数据集成 - Data API数据集成服务 - 多数据源集成能力 - 持续集成、持续监控的能力 - 持续集成任务编排 开发层：数据开发全链路 -模型设计 -数据开发 -部署上线 -质量稽核 研发管理：持续交付和持续部署 - 离线任务开发管理（Hive任务、Spark SQL任务） - 实时任务开发管理（Kafka+Flink任务） - 开发任务版本管理、发布、退役等 - 开发任务的全链路权限管理（开发环境、生产环境） 数据运维：全链路数据运维 - 元数据管理 - 全链路数据血缘管理 - 全域血缘打通 - 数据资产分析 - 数据处理链路自动化监控和运维 - 数据开发环境和数据生产环境无感知开发和部署 - 数据分类、数据安全等全链路开发 - 数据全生命周期自动化管理 标准体系:打造研发治理一体化流水线 - 数据质量、数据标准、数据安全等与数据开发一体化 - 将自动化测试融入数据研发、交付、运维 - 实时 监控数据流水线的运行状态 DataOps四大关键能力 -统一调度编排 -统一监控/告警 - 模型设计 团队协作 |
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DataOps案例分享 中国联通DataOps体系落地案例分享 中国移动DataOps体系落地案例分享 某大型商业银行DataOps体系落地案例分享 |
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