在数智化浪潮奔涌的当下，一汽-大众凭借卓越的前瞻性与不懈的探索实践，在数智化转型征程中屡创佳绩。此次成功通过DataOps研发管理专项（优秀级）评估，再度彰显其在业内数智变革领域的领先地位。以此次评估为抓手，一汽-大众全面升级数据研发运营一体化能力。

一汽-大众DataOps建设目标聚焦在提升数据研发和数据产品交付应用效率，同时提升数据的安全性和数据质量，使数据高效、安全、高质量流转，为业务提供更加可靠且快速的决策支持，释放更大的数据价值。

基于以上目标，一汽-大众围绕流程规范，组织角色和工具平台三方面建设DataOps体系，全面覆盖“需求管理→设计→研发→交付→运维运营”等环节，并不断的迭代改进，进而形成流程制度、平台工具与组织文化协调统一的生态。

一汽-大众以Hadoop生态和MPP数据库作为数据湖存算底座，支持结构化、非结构化等多种模态数据的离线和实时集成入湖。在企业数据底座之上是需求管理平台、研发一体化平台、智能运维平台和运营平台四大工具平台。同时，在数据全生命周期各个环节，均有完善的管理规范和组织保障，确保业务用户可以高效获取高质量数据，赋能业务科学决策。

 ● 需求管理平台

实现需求的统一管理。支持需求的提报、线上并行评审确认，以及确认后自动分配；同时支持需求从提报到交付整个周期的可视化跟踪。

 ● 研发一体化平台

实现一站式设计→开发→测试→部署，具备可视化设计开发和自动化测试部署能力。

 ● 智能运维运营平台

构建完善的监控指标体系。打通消息和电话报警，实时捕获异常。根据异常等级配置差异化处理机制，确保SLA（服务等级协议）达成。

各流程环节运营指标定义清晰明确，通过实时运营大屏和定期分析复盘，持续提升数据研发交付效率。

 ● 数据治理平台

实现模型、指标、资产、血缘的统一定义管理。结合数据安全规则与质量规则的落地实施，有效提升数据资产及指标的安全性和可用性。

 ● 数据服务

打造以自助服务为核心的数据服务体系。针对复杂场景提供针对性解决方案，并落地数据产品以服务业务；同时为用户提供AI平台工具和服务，解决实际业务痛点，助力业务效率突破。

通过推动DataOps能力建设，一汽-大众完善了数据全生命周期的流程规范，提升了需求管理、数据开发、测试部署和自助分析的自动化、自助化程度。在数据需求量上涨、数据质量要求提升的情况下，实现数据研发效能与需求交付效率的显著提升。同时，数据质量、安全、标准等治理规则在数据研发过程的落地有效降低了数据问题的发生概率 

一汽-大众将继续围绕 “数据敏捷性”和”高质量数据”两个核心推动DataOps能力建设，，推进向AI-Ready DataOps方向发展。在数据开发方面，通过引入大模型、NoETL等技术，实现业务语义自动建模编排，进一步提升开发效率。在应用侧，以业务自助分析为核心场景，结合先进的AI技术，打造自然语言交互的自助分析能力。

一汽-大众也将持续深化与中国信息通信研究院的全面合作，持续提升数据研发运营一体化能力，并与公司业务紧密融合，助力公司不断突破。

依托于我国相关行业的最佳实践和国内DataOps标准，2023年7月10-21日，在瑞士日内瓦举行的ITU-T（国际电信联盟）相关全会上，由中国信息通信研究院主导的DataOps国际标准“Requirements for multimedia data asset development and operations（多媒体数据资产开发运营要求）”获得成功立项，并于2025年1月24日在日内瓦ITU全会上获批通过（ITU-T F.743.31 (ex F.DADOCM))。

来自中国、美国、德国、日本、韩国、巴西、瑞士、加拿大、英国等20多个国家的90多名代表参与了此次会议。下图为 DataOps 国际标准框架图。

国内标准及测试情况介绍

2022年，中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）联合金融、通信、互联网行业头部企业以及各大服务厂商，共同成立DataOps标准工作组，编制《数据研发运营一体化 (DataOps) 能力成熟度模型》系列标准，涵盖总体架构、研发管理、交付管理、数据运维、价值运营、系统工具、组织管理、安全风险等八项内容。

工作组已启动对研发管理、系统工具两项标准的评估评测工作，已有十余家单位通过。后续，工作组将持续推动DataOps相关研究与评估评测工作，欢迎有意向的单位与我们联系。

DataOps能力评估评测、咨询规划等相关事宜请联系：

郭彦美

13651171137（微信同）

guoyanmei@caict.ac.cn