浙江移动首批通过信通院DataOps研发管理优秀级评估！

三墩IT人 2023-04-21

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首批通过信通院DataOps研发管理优秀级评估

4月20日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、上海市经济和信息化委员会指导，大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）组织主办的DataOps全球峰会在上海成功举办，会议公布了首批DataOps评估结果。在集团公司信息技术中心的指导下，浙江移动数据中台DataOps体系获评DataOps研发管理能力第三级（优秀级，已开放评估最高级），标志着浙江移动数据研发管理能力成熟度达到了国内同业领先水平，浙江移动也成为了国内首批通过该评测的运营商企业。

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浙江移动数据中台DataOps体系介绍

DataOps整体介绍

浙江公司以数据的持续交付（数据端到端交付过程管理）和数据的敏捷开发（数据敏捷交付过程管理）为目标，以数据支撑域能力建设为核心，以组织管理域、平台技术域、价值评估域能力建设为保障，构建了敏捷的、协作式的、持续迭代的数据中台DataOps体系，实现数据汇聚平均时长缩短至1天，数据开放平均时长缩短至小时级，数据服务日均调用量达8400万次，已累计开发近20万个任务作业，数据需求平均开发周期小于3天，全面赋能公司数智化转型发展。

两大DataOps核心流程

数据的端到端持续交付管理流程：围绕数据处理流，实现从数据汇通、数据建模、数据分析到数据服务的端到端数据交付。

数据的全流程敏捷开发管理流程：围绕数据交付过程流，实现从数据需求、设计、开发、测试、部署到运维的一站式敏捷交付管理。

数据的端到端持续交付

（1）数据汇聚——自动化盘点汇聚

依托企业级数据交换中心，构建了企业数据盘点“五步法”和企业数据 “一键标记，一键采集”能力，快速、及时地盘点和接入企业数据源端数据，实现企业数据高效、高质量、持续汇聚。

（2）数据建模——敏捷化建模开发

浙江公司数据建模分为数仓建模和AI建模两种模式，依托敏捷建模开发平台，提供一站化、可视化、标准化、模板化数仓建模能力和自动化AI建模能力，实现高效、高质量大数据模型构建。

（3）数据分析——自助化数据分析

浙江公司面向数据开发和数据分析角色，打造了全域标签库、取数工具、取数快点吧等自助式数据分析工具，实现跨平台数据的自助式数据洞察分析与数据探索分析，全面快速支撑数据分析诉求。

（4）数据服务——多样化数据开放

面对不同角色、不同特点的数据使用者，结合数据形态特点，提供DaaS自助超市模式、PaaS共享厨房模式、SaaS快餐车模式、隐私计算模式四种数据能力开放输出模式，以便响应使用者的不同要求，支撑业务应用的快速搭建、敏捷迭代。

数据的全流程敏捷开发

（1）需求分析——协作化需求管控

构建一站式需求管控平台，为需求提出方、需求分析方、需求开发方提供线上沟通环境，并通过输出清晰的需求交付物、提供丰富的需求模板，实施线上化需求管控三个手段，实现便捷、快速、高效的数据需求沟通，降低需求沟通成本。

（2）需求设计——标准化模型设计

通过将模型设计规范、资产分级管控策略固化到模型设计平台，在数据模型分层分域设计、明细设计、资产等级定级过程中，实现模型设计规范自动约束，促使建模质量和建模效率大幅提升。

（3）数据开发——可视化数据开发

为开发者提供一站式、跨平台、优体验的数据可视化开发环境，包括完整的数据资产目录、丰富的开发组件库、拖曳式开发能力、模板化定制能力、跨平台多技术栈对接能力、全局单步调试能力等。

（4）数据部署——自动化测试上线

为数据开发人员提供一键发布、一键部署与自动化上线能力。解决生产测试完全隔离以及数据开发程序过程中人工介入流程长等问题，显著提升了数据交付效率。

（5）服务运维——统一化数据运维

通过运维人员组织、运维制度流程及支撑手段的建设和完善，构建了面向业务的统一运维管理体系，保障数据处理过程中的信息系统稳定性和业务的连续性，实现IT运维工作目标与组织业务目标的融合管理。

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后续展望

浙江公司数据中台DataOps体系建设在研发运营一体化流程贯通的基础上，后续将会围绕数字化、智能化和生态化不断提升数据研发运营能力。加强数字化能力建设，以元数据建设为抓手，完成数据持续交付和敏捷开发全流程数字化，通过数据驱动持续度量改进数据研发运营能力，实现DataOps体系建设闭环。加强智能化能力建设，强化大数据、人工智能技术在数据研发运营中的应用，积极探索数据编织、自动化建模、增强分析等前沿技术，实现数据研发运营自动化、智能化。加强生态化能力建设，积极推进数据研发运营能力在领域、地市的全面应用，实现企业级数据管理组织、领域级数据管理组织和一线数据开发人员的在线协同数据研发，打造繁荣的数据研发生态。

浙江公司也将继续深化与信通院合作，积极参与总体架构、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DataOps其它部分的能力成熟度评估，在不断提升自身能力的基础上，为行业贡献浙江移动的实践经验和案例。

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浙江移动研发管理

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