課程簡介
DataOps是一種協(xié)作數(shù)據(jù)管理方法，旨在通過自動化和集成提高數(shù)據(jù)交付速度。它解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管道的挑戰(zhàn)，如速度慢、數(shù)據(jù)類型多樣性和數(shù)據(jù)孤島，從而提高數(shù)據(jù)生產力和組織對市場變化的響應能力。DataOps強調數(shù)據(jù)操作化，打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的民主化訪問，并通過持續(xù)集成、交付和部署確保數(shù)據(jù)在整個組織中的高效流動。這種方法使所有利益相關者能夠更快地獲取和利用數(shù)據(jù)，推動業(yè)務增長和創(chuàng)新。
目標收益
課程涵蓋了 DataOps 領域的各個方面，包括數(shù)據(jù)流程管理、自動化工具、數(shù)據(jù)安全與隱私、數(shù)據(jù)質量保障等等。學員們獲得了全面的知識體系，能夠應對各種數(shù)據(jù)運維挑戰(zhàn)。
注重理論與實踐的結合。通過分析真實案例，學員們不僅理解了概念，還學會了如何在實際工作中應用 DataOps原則。這種實際經驗在職業(yè)生涯中至關重要。
培訓對象
課程大綱
| DataOps概念介紹及核心原則 |
?什么是DataOps（數(shù)據(jù)運維） ?DataOps 解決的挑戰(zhàn)和問題 ?DataOps 的業(yè)務優(yōu)勢 ?DataOps 的原則 ?DataOps 生命周期（開發(fā)、測試、部署、監(jiān)控） ?數(shù)據(jù)流水線（Data Pipeline）的概念 ?DevOps 對比 DataOps ?DataOps 平臺的演進 DataOps 對企業(yè)的收益 |
| DataOps能力模型框架 |
?"4+3”的能力框架介紹 ?核心環(huán)節(jié)： -研發(fā)管理 -交付管理 -數(shù)據(jù)運維 -價值運營 ?實踐保障： -組織管理 -系統(tǒng)工具 -安全管控 ?DataOps實踐路徑 -戰(zhàn)略文化 -組織職能 -流程驅動 -平臺建設 持續(xù)優(yōu)化 |
| 數(shù)據(jù)流水線開發(fā)與自動化實戰(zhàn) |
?構建可復用的數(shù)據(jù)流水線 - 模塊化設計 - 參數(shù)化與配置管理 - 代碼示例（Hive SQL + 任務調度工具） ?數(shù)據(jù)版本控制與協(xié)作 - Git 基礎（分支管理、Pull Request） - DVC（Data Version Control）實踐 - 代碼與數(shù)據(jù)分離策略 ?自動化測試與數(shù)據(jù)質量 - 單元測試 vs. 數(shù)據(jù)測試 - 數(shù)據(jù)質量檢查（Schema 驗證、異常檢測） - 工具演示 |
| 某大型企業(yè)DataOps落地案例深度剖析 |
?多環(huán)境（集群）管理 - 數(shù)據(jù)湖平臺 - 數(shù)據(jù)探索平臺 - 實時數(shù)據(jù)平臺 - OLTP數(shù)據(jù)查詢平臺 ? 一站式數(shù)據(jù)開發(fā)工具介紹 ?數(shù)據(jù)集成層：多元化數(shù)據(jù)集成 - 離線數(shù)據(jù)集成 - 實時數(shù)據(jù)集成 - Data API數(shù)據(jù)集成服務 - 多數(shù)據(jù)源集成能力 - 持續(xù)集成、持續(xù)監(jiān)控的能力 - 持續(xù)集成任務編排 ?開發(fā)層：數(shù)據(jù)開發(fā)全鏈路 -模型設計 -數(shù)據(jù)開發(fā) -部署上線 -質量稽核 ?研發(fā)管理：持續(xù)交付和持續(xù)部署 - 離線任務開發(fā)管理（Hive任務、Spark SQL任務） - 實時任務開發(fā)管理（Kafka+Flink任務） - 開發(fā)任務版本管理、發(fā)布、退役等 - 開發(fā)任務的全鏈路權限管理（開發(fā)環(huán)境、生產環(huán)境） ?數(shù)據(jù)運維：全鏈路數(shù)據(jù)運維 - 元數(shù)據(jù)管理 - 全鏈路數(shù)據(jù)血緣管理 - 全域血緣打通 - 數(shù)據(jù)資產分析 - 數(shù)據(jù)處理鏈路自動化監(jiān)控和運維 - 數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境和數(shù)據(jù)生產環(huán)境無感知開發(fā)和部署 - 數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)安全等全鏈路開發(fā) - 數(shù)據(jù)全生命周期自動化管理 ? 標準體系:打造研發(fā)治理一體化流水線 - 數(shù)據(jù)質量、數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)安全等與數(shù)據(jù)開發(fā)一體化 - 將自動化測試融入數(shù)據(jù)研發(fā)、交付、運維 - 實時 監(jiān)控數(shù)據(jù)流水線的運行狀態(tài) ?DataOps四大關鍵能力 -統(tǒng)一調度編排 -統(tǒng)一監(jiān)控/告警 - 模型設計 團隊協(xié)作 |
| DataOps案例分享 |
?中國聯(lián)通DataOps體系落地案例分享 ?中國移動DataOps體系落地案例分享 某大型商業(yè)銀行DataOps體系落地案例分享 |
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數(shù)據(jù)流水線開發(fā)與自動化實戰(zhàn) ?構建可復用的數(shù)據(jù)流水線 - 模塊化設計 - 參數(shù)化與配置管理 - 代碼示例（Hive SQL + 任務調度工具） ?數(shù)據(jù)版本控制與協(xié)作 - Git 基礎（分支管理、Pull Request） - DVC（Data Version Control）實踐 - 代碼與數(shù)據(jù)分離策略 ?自動化測試與數(shù)據(jù)質量 - 單元測試 vs. 數(shù)據(jù)測試 - 數(shù)據(jù)質量檢查（Schema 驗證、異常檢測） - 工具演示 |
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某大型企業(yè)DataOps落地案例深度剖析 ?多環(huán)境（集群）管理 - 數(shù)據(jù)湖平臺 - 數(shù)據(jù)探索平臺 - 實時數(shù)據(jù)平臺 - OLTP數(shù)據(jù)查詢平臺 ? 一站式數(shù)據(jù)開發(fā)工具介紹 ?數(shù)據(jù)集成層：多元化數(shù)據(jù)集成 - 離線數(shù)據(jù)集成 - 實時數(shù)據(jù)集成 - Data API數(shù)據(jù)集成服務 - 多數(shù)據(jù)源集成能力 - 持續(xù)集成、持續(xù)監(jiān)控的能力 - 持續(xù)集成任務編排 ?開發(fā)層：數(shù)據(jù)開發(fā)全鏈路 -模型設計 -數(shù)據(jù)開發(fā) -部署上線 -質量稽核 ?研發(fā)管理：持續(xù)交付和持續(xù)部署 - 離線任務開發(fā)管理（Hive任務、Spark SQL任務） - 實時任務開發(fā)管理（Kafka+Flink任務） - 開發(fā)任務版本管理、發(fā)布、退役等 - 開發(fā)任務的全鏈路權限管理（開發(fā)環(huán)境、生產環(huán)境） ?數(shù)據(jù)運維：全鏈路數(shù)據(jù)運維 - 元數(shù)據(jù)管理 - 全鏈路數(shù)據(jù)血緣管理 - 全域血緣打通 - 數(shù)據(jù)資產分析 - 數(shù)據(jù)處理鏈路自動化監(jiān)控和運維 - 數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境和數(shù)據(jù)生產環(huán)境無感知開發(fā)和部署 - 數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)安全等全鏈路開發(fā) - 數(shù)據(jù)全生命周期自動化管理 ? 標準體系:打造研發(fā)治理一體化流水線 - 數(shù)據(jù)質量、數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)安全等與數(shù)據(jù)開發(fā)一體化 - 將自動化測試融入數(shù)據(jù)研發(fā)、交付、運維 - 實時 監(jiān)控數(shù)據(jù)流水線的運行狀態(tài) ?DataOps四大關鍵能力 -統(tǒng)一調度編排 -統(tǒng)一監(jiān)控/告警 - 模型設計 團隊協(xié)作 |
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