2025 年 DataOps 市场观察：技术融合与国产化崛起

什么是 DataOps？

这几年，企业里对“数据”的需求越来越急、越来越杂。新项目要用数据，老系统要改造，分析师催报表，数据科学家等数据集，结果一到交付环节，总是慢、乱、出错。很多时候，不是技术不行，而是流程太复杂、环节太多、协作不顺畅。

DataOps，就是为了解决这些问题而出现的。它的理念和 DevOps 有点像，只不过 DevOps 管的是软件交付，而 DataOps 管的是数据交付。

简单说，就是把数据的采集、集成、转换、验证、发布、监控这些环节串成一条“流水线”，用自动化和标准化的办法，让数据能又快又稳地送到需要的人手里。

Gartner 的定义是：DataOps 是一种协作性的数据管理实践，重点是改善沟通、实现持续集成和自动化、加强可观测性，并优化数据流的运维，让数据团队和业务团队在交付数据时配合得更好。

DataOps 能做什么？

成熟的 DataOps 工具，大致会有几个关键能力：

• 数据管道编排与监控 不用到处翻脚本、查日志，而是能在一个地方统一调度、管理和查看所有数据任务的执行情况，保证交付时间不被拖延。
• 可观测性 实时盯住数据结构、数据量、运行状态，一旦有异常（比如数据漂移、延迟、丢包），能第一时间发现并告警，避免错误数据流到下游系统。
• 环境管理 开发、测试、生产环境的部署能像“复制粘贴”一样快速一致，减少“环境不一样导致的神秘问题”。
• 自动化测试 给数据管道加上自动化的质量检查和回归测试，出问题能在发布前就发现，而不是让业务先踩坑。
• 自动化部署 和 DevOps 流程打通，版本可控、变更可追踪，出了问题也能快速回滚。

有了这些能力，数据团队不再陷在重复、低效的维护工作里，可以把更多精力用在提升数据价值上。

为什么企业需要 DataOps？

很多公司引入 DataOps 后，变化是立竿见影的。 有一家企业在用上合适的 DataOps 工具后，月度管道发布次数从 4 次提升到 120 次；数据质量问题明显减少，运维人员的加班次数也降了不少。

归纳起来，DataOps 带来的好处主要有：

• 交付速度更快
• 数据质量更稳
• 协作更顺畅
• 生产事故更少
• 运维成本更低

DataOps 的发展趋势

1. 市场还在快速扩张

Gartner 预计，到 2026 年，采用 DataOps 的团队生产力将是未采用团队的 10 倍。现在全球 DataOps 工具市场规模在 20-40 亿美元之间，未来几年还会保持增长。

厂商大致分三类：

• 通用型：覆盖从编排到测试、监控的全流程功能。
• 专用型：只聚焦某一个环节（比如可观测性、测试自动化）。
• 编排型：以调度任务为主，附带部分 DataOps 功能。

2. 与现有数据平台融合

越来越多的数据集成、数据质量、主数据管理（MDM）厂商，把 DataOps 功能嵌进了自己的产品。这既方便企业快速用起来，也可能带来工具功能重复、选择困难的问题。

3. 与数据可观测性融合

DataOps 的可观测性目前多集中在自己管理的管道，而专业的数据可观测性工具覆盖更广的端到端监控。未来两者会更紧密地结合成一套解决方案。

4. 更智能的自动化

生成式 AI 正开始进入 DataOps 工具，用来自动生成数据质量规则、检测异常、生成管道脚本、模拟测试数据。虽然现在还在早期，但潜力很大。

5. 支持多云与混合环境

现在很多企业同时用本地机房、私有云和公有云，DataOps 工具必须能跨平台管理和编排任务，这会成为标配能力。

6. 行业定制化

一些厂商开始针对特定行业（金融、制造、医疗等）做定制化的 DataOps 平台，直接内置行业常见的数据处理模式，加快落地速度。

企业落地建议

1. 先摸清现状 明确数据管道的规模、复杂度和问题点，再决定从哪一步切入。
2. 先解决最痛的地方 选那些业务最依赖、最容易出问题的任务，优先用 DataOps 管起来。
3. 集中可视化监控 把不同系统的数据流集中到一个控制面板，减少跨平台切换。
4. 与现有流程衔接 DataOps 不是孤立的，要和现有的 DevOps、数据治理体系结合。
5. 考虑未来扩展 选支持多云、多语言、多数据源的工具，避免被某个厂商锁死。

国内 DataOps 产品与厂商概况

虽然 DataOps 这个概念最早在海外流行，但近两年在国内也开始受到越来越多的关注。尤其是在数据集成、数据质量、数据可观测性这些领域积累较深的厂商，正把原有能力延伸到 DataOps 方向。

目前国内的 DataOps 相关产品，大致有两种发展路径：

1. 从数据集成平台演进而来 这类厂商原本做的是 ETL（Extract-Transform-Load）、数据同步、API 集成等，随着客户对数据交付效率和质量的要求提高，逐渐引入了管道编排、可观测性、测试自动化等能力，向 DataOps 靠拢。 典型代表：
   • 谷云科技：ETLCloud作为国产化 ETL 和数据集成平台，支持批处理与实时同步，可视化流程设计，内置数据库、API、消息队列等多类型连接器。近年来在企业版中加入了任务全生命周期管理、调度编排、环境一致性控制等 DataOps 能力，适合金融、制造、零售等行业，尤其是在国产操作系统和数据库上的兼容性突出。
   • 数澜科技：在数据中台和数据开发平台基础上，增加了全链路调度监控、质量校验和版本管理，逐步形成 DataOps 工具链。
   • 亿信华辰：原本以 BI 与数据集成为主，近年开始在调度编排和任务可观测性方面发力，增强了多环境发布与自动化测试能力。
2. 从数据可观测性或数据质量切入 这类厂商一开始专注在数据监控、血缘分析、质量校验等领域，后来往上延伸到任务调度、部署与环境管理。 典型代表：
   • 观远数据：在分析平台基础上加入了数据任务监控、数据异常检测等功能，逐步往 DataOps 工具方向发展。
   • DataCanvas：主打机器学习平台，但在数据工程部分引入了任务编排、环境管理和质量监控，覆盖部分 DataOps 场景。
   • 科杰科技（Keendata）：专注于数据治理与可观测性，并在工业领域引入 DataOps 实践。

相比国际厂商，国内 DataOps 产品的特点是：

• 与国产化环境适配度高：更好地支持国产数据库、中间件和操作系统。
• 集成化倾向明显：常把 DataOps 能力和数据集成、数据治理、分析平台放在一个产品体系内。
• 落地驱动力多来自项目需求：很多 DataOps 能力是在实施项目过程中按需加入的，而不是一开始就产品化。

随着企业对数据交付效率和稳定性的要求提高，国内 DataOps 市场有望在未来两三年快速扩张，尤其是在金融、制造、能源等对数据质量和交付稳定性要求极高的行业里，DataOps 会逐渐成为标配。

总结

DataOps 不只是一个新名词，而是让数据团队摆脱低效和混乱的重要方法。它把数据交付当成一个可持续优化的过程，用自动化和协作来解决“慢、乱、错”的老毛病。

未来，随着技术成熟、工具融合、部署场景更多，DataOps 很可能会像 DevOps 一样，成为数据驱动型企业的基础能力。