从“数据孤岛”到统一数据体系，明源云DataOps实践探索之路

明源云通过DataOps实践，从“数据孤岛”向统一数据体系迈进。DataOps是基于DevOps的数据管理工具化和自动化方法体系，旨在提高数据价值并融合标准、流程、机制、组织和技术。明源云团队提出了全链路的数据巡检监控和预警机制，强调了数据建模的重要性，并建立了统一数据标准体系，包括统一数据架构标准、基础数据标准、数据资产标准、数据分析标准和数据开放标准。在部署和运维方面，团队利用Kubernetes容器应用集群化管理，实现一键部署和统一运维。然而，技术架构选型和内部推行的阻力是明源云在DataOps实践中面临的挑战之一。团队在大数据技术方案选型上经历了“踩坑”和“填坑”，并需要克服内部推行统一数据体系的挑战。通过这些实践，明源云在数据治理体系的落地上取得了一定成果，为读者展示了DataOps的探索与实践过程。 在落地DataOps的过程中，明源云遇到了数据治理效果难以显性化体现的挑战。为解决这一问题，团队将DataOps实施的成果可视化和价值化呈现，包括业务视角的数据资产全景图、价值视角的数据资产信息架构、技术视角的数据地图以及运维视角的数据全链路巡检监控告警。此外，明源云还在探索从DataOps向AIOps的转变，强调了数据体系落地、AIops数据准确性盘点和智能化的问题排查恢复等方面的重要性。 总的来说，明源云在DataOps实践中取得了一定成果，但也面临着技术架构选型和内部推行的挑战。通过可视化和价值化呈现成果，以及探索AIOps的转变，明源云展示了对数据治理体系的探索与实践过程。