一、DataOps概念介绍及核心原则

1. 什么是DataOps（数据运维）

2. DataOps 解决的挑战和问题

3. DataOps 的业务优势

4. DataOps 的原则

5. DataOps 生命周期（开发、测试、部署、监控）

6. 数据流水线（Data Pipeline）的概念

7. DevOps 对比 DataOps

8. DataOps 平台的演进

9. DataOps 对企业的收益

二、DataOps能力模型框架

1. “4+3”的能力框架介绍

2. 核心环节：

(1) 研发管理

(2) 交付管理

(3) 数据运维

(4) 价值运营

3. 实践保障：

(1) 组织管理

(2) 系统工具

(3) 安全管控  

4. DataOps实践路径

(1) 战略文化

(2) 组织职能

(3) 流程驱动

(4) 平台建设

(5) 持续优化

三、数据流水线开发与自动化实战

1. 构建可复用的数据流水线

(1) 模块化设计

(2) 参数化与配置管理

(3) 代码示例（Hive SQL + 任务调度工具）

2. 数据版本控制与协作

(1) Git 基础（分支管理、Pull Request）

(2) DVC（Data Version Control）实践

(3) 代码与数据分离策略

3. 自动化测试与数据质量

(1) 单元测试 vs. 数据测试

(2) 数据质量检查（Schema 验证、异常检测）

(3)  工具演示

四、某大型企业DataOps落地案例深度剖析

1. 多环境（集群）管理

(1) 数据湖平台

(2) 数据探索平台

(3) 实时数据平台

(4) OLTP数据查询平台

2. 一站式数据开发工具介绍

3. 数据集成层：多元化数据集成

(1) 离线数据集成

(2) 实时数据集成

(3) Data API数据集成服务

(4) 多数据源集成能力

(5) 持续集成、持续监控的能力

(6) 持续集成任务编排

4. 开发层：数据开发全链路

(1) 模型设计

(2) 数据开发

(3) 部署上线

(4) 质量稽核

5. 研发管理：持续交付和持续部署

(1) 离线任务开发管理（Hive任务、Spark SQL任务）

(2) 实时任务开发管理（Kafka+Flink任务）

(3) 开发任务版本管理、发布、退役等

(4) 开发任务的全链路权限管理（开发环境、生产环境）

6. 数据运维：全链路数据运维

(1) 元数据管理

(2) 全链路数据血缘管理

(3) 全域血缘打通

(4) 数据资产分析

(5) 数据处理链路自动化监控和运维

(6) 数据开发环境和数据生产环境无感知开发和部署

(7) 数据分类、数据安全等全链路开发

(8) 数据全生命周期自动化管理

7. 标准体系:打造研发治理一体化流水线

(1) 数据质量、数据标准、数据安全等与数据开发一体化

(2) 将自动化测试融入数据研发、交付、运维

(3) 实时监控数据流水线的运行状态

8. DataOps四大关键能力

(1) 统一调度编排

(2) 统一监控/告警

(3) 模型设计

(4)  团队协作

五、DataOps案例分享

1. 中国联通DataOps体系落地案例分享

2. 中国移动DataOps体系落地案例分享

3. 某大型商业银行DataOps体系落地案例分享