本文为《DataOps实践手册-敏捷精益的数据运营》一书的概要分享，帮助大家快速理解DataOps概念，也希望抛砖引玉，听听您对DataOps的见解。
本书作者哈文德·阿特瓦尔，拥有丰富的职业生涯，是一位非常有经验的数据管理专家，擅长通过数据分析来增强客户体验和提高业务绩效。他不仅熟悉分析的各类算法，更对从数据中传递价值所需的人员、流程和技术变革感兴趣，而且有着许多实践经验。哈文德也是一位颇受欢迎的演讲嘉宾，多次在一些国际数据研讨会上发表数据主题的专题演讲。
上面是参与本次翻译的译者，各位译者都在数据管理领域具有多年的理论和实践经验。此外，为了确保本书翻译的质量，我还邀请了中国信通院DataOps标准编写组的多位专家参与了校对工作。借此机会，对各位参与翻译和校对的朋友表示由衷的感谢！
本书是国内首本介绍DataOps方法论的书籍，很多读者会担心这是不是一本高深的技术书籍？其实完全不用担心，该书完全不是纯技术类书籍，而是从“道”与“法”的层面，阐述什么是DataOps，帮助读者深入浅出的理解和实践敏捷精益的数据运营体系。所以，本书适合参与数字化转型的各类角色人员阅读和学习，尤其有助于数据科学高级管理岗位的专业人士开拓视野、提升领导力。
本书总结了作者25年的行业经验和对DataOps的认知，从当前数据团队交付面临的挑战、什么是DataOps、如何建立对数据的信任，以及如何成功实现DataOps目标等多个方面，进行了系统的阐述。
第一部分，从数据科学面临的问题，以及如何系统性解决问题，即制定一个接地气的数据战略开篇；
第二部分，介绍理想中的数据运营，应该具备的三个方面特征，即精益思维、敏捷协作，以及构建反馈和度量；
第三部分，介绍如果组织期望开展敏捷高效的数据运营，应该从哪些方面着手，即解决人的问题要建立信任、一体化的理念，以及组织架构的问题；
最后一部分，概要介绍数据运营流水线过程中涉及的流行技术，方便大家扩展选型的范围；
由此可以看出，要想让数据充分发挥价值，不是单一的聘请博士团队，或者购买一些工具即可。整个组织数据运营能力的提升是一个系统性的工程，需要一个切实可行的战略指引，需要从组织、人员、技术、流程、资产管理等诸多方面进行系统性部署。
第二部分介绍为了系统性地解决问题、实现高效的数据运营应该具备的三种思维，即：
精益思维，精益思维起源于丰田公司，后来在软件开发过程中也得到了很好的应用。丰田公司在精益制造中总结的经典七大浪费现象，在数据运营中也是普遍存在的，数据运营也亟需借鉴并实践精益思维。
敏捷协作，敏捷的理念，已经在软件开发领域取得了成效，书中提出的数据运营18原则，对助力数据快速发挥价值也有着巨大意义。
构建反馈和度量，重点是要理解所有运营活动是一个相互关联的系统，彼此如何随时间的推移而互动，需要建立反馈和度量机制，持续互动改进，才能建立一个健康的数据运营系统。
作者为我们总结了数据运营的18原则，也是非常经典的。18原则对数字化转型工作意义非凡，这里面有对计算的要求，更多的是一种文化的革新，感兴趣的同学可以亲自阅读学习，这里就不详细展开。
第三部分，作者和我们分享了，要建立精益敏捷的数据运营能力，需要的进一步措施，主要分下面三步：
建立信任：要想人们信任数据，高质量的元数据管理必不可少，本章介绍了元数据、标签、数据质量评估、数据血缘、数据清理、数据发现等概念和实践。
建立面向数据运营的DevOps能力：高效的数据运营，需要自动化和持续集成能力，开发运营一体化的Devops实践完全可以借鉴到数据运营过程中大显身手。
构建一个DataOps组织：数据价值的发挥，最终还是依靠人员和组织架构的支撑。特别提到，数字化时代，数据运营更多的需要各种M型，π型人才，各位数据管理专业人员不仅要精进数据管理，还要学习相关的领域业务知识。
敏捷精益的数据运营离不开各种软件技术的支持，在本书的最后一部分中，介绍了数据运营各个环节中目前的热门技术清单，以及DataOps运营能力建设的最佳实践，如最小产品原则等。这一部分，作者特别提醒我们，技术和工具的选择一切都始于业务需求！支持业务、为业务创造价值才是数据运营的初心和使命。
最后做个简单总结：DataOps虽然是Data Operations的缩写，但是已经具有了全新的内涵。DataOps不是各类数据运营活动的简单堆砌，而是蕴含着精益、敏捷思想，以及DevOps理念的系统化工程，只有敏捷精益的数据运营才能称得上是DataOps。
