科杰科技：从数据到价值，DataOps破解数据管理困境

在一个万物皆可数据化的时代，数据积累的速度超过大多数企业能够处理的速度，使得企业疲于应对海量数据带来的压力。虽然组织内的数据意识已逐渐成熟，丰富的数据场景需求也明显增多。但受制于技术引擎的动力略显不足，数据项目的成本高，数据准备的时间长，数据需求的响应不及时等问题的制约，企业推进数智化进程受阻。在此情况下，DataOps以破局者的身份破解数据管理困境，为企业的数据引擎换挡。

事实上，DataOps并非新事物，DataOps的概念最早出现于2014年，由Lenny Liebmann提出，到2018年被Gartner正式纳入到技术成熟度曲线，这意味着DataOps正式被业界接受。

为推动DataOps能力标准化建设进程，中国信通院牵头启动了DataOps成熟度模型系列标准的制定工作，科杰科技作为领先的数据能力构建商深入参与标准编写，以最佳实践形成标准范式，引领行业发展。

在科杰科技看来，DataOps强调的是实践、流程、工具、技术、可持续，核心是提高数据工作的质量、速度和协作。要沉淀完整的DataOps能力，离不开长期围绕数据各生命周期和环节的实践积累，以及具备极高的实践过程中方法论的抽象能力。

以DataOps方法论为支撑，并基于其在超大规模企业十多年产品技术实践积累，科杰科技打造的数据底座湖仓一体数据智能平台（KeenData lakehouse），产品内置DataOps 流程模型和思维模型，通过支持数据集成、数据版本控制、数据转换、数据开发、智能识别数据关联、数据血缘解析、自动沉淀数据资产来增强和推进数据治理，为企业提供一站式数据源到数据洞察分析和数据编织的能力。

科杰科技将DataOps贯穿于数据基础设施和数据中台，将数据的设计、部署、管理和交付自动化，围绕着相对复杂的数据处理流水线，打造兼顾稳态和敏态的数据底座，从搭建基础框架到数据应用，实现以DataOps为理念的数据底座，可以为用户带来以下价值：

优化数据治理：科杰科技具备成熟完善的数据治理产品体系，通过DataOps方法论和实践可以极大的优化数据质量促进业务发展。

提升数据质量：帮助企业提升数据质量，减少数据分析周期时间。包括自动化日常任务以及引入端到端的可观察性，降低人为错误机会。业务人员可以获得质量更高的数据，并在整个组织内建立以数据驱动决策的信任。

降本增效，团队高效协同：科杰科技湖仓一体数据智能平台KeenData lakehouse具备一线互联网大数据技术工程能力性能，支持万台节点规模、数千人大规模协同开发，并将繁琐的工程任务自动化，有助于改善工作流程，屏蔽底层复杂的大数据技术，大幅度降低数据使用和部署难度。

支撑数据实时决策：持续部署可以让所有用户无缝地访问新数据，消除数据请求和数据访问间的延迟，实时更新数据以供决策。

自动化运维：系统和应用程序的可扩展性、可用性、监控、恢复和可靠性。数据应用开发人员不必担心运维，可以专注于业务逻辑。

面对瞬息万变的市场需要，科杰科技DataOps作为企业级数据底座的必备能力，为企业数智化转型提供了破局思路，基于DataOps工具和方法论可以满足用户不断变化的数据和分析需求，助力用户洞察分析数据并优化业务运营，持续为用户创造价值。