从“概念”到“应用”,字节跳动基于 DataLeap 的 DataOps 实践

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近日,火山引擎数智平台 VeDI Meetup「超话数据」在深圳举办,来自火山引擎的产品专家分享了字节跳动基于 DataLeap 的 DataOps 实践,数据研发面临的挑战以及字节跳动最佳实践。

现如今,越来越多的企业也正围绕数据进行深度的价值挖掘,用数据全方位地驱动业务增长。如何让数据"说话",更好的帮助企业实现科学决策,并助力企业完成数字化转型?

在现场火山引擎 DataLeap 的产品专家分享了目前字节跳动数据研发的模式与挑战,挑战主要来自数据质量、硬件成本、人效等等。面临众多挑战,产品团队就需要时刻思考如何能够突破这些挑战,最终发现 DataOps 就是能够有效帮助团队解决上述问题的方案。

信通院对 DataOps 的定义:数据研发运营一体化(DataOps)是数据开发的新范式,将敏捷、精益等理念融入数据开发过程,通过对数据相关人员、工具和流程的重新组织,打破协作壁垒,构建集开发、治理、运营于一体的自动化数据流水线,不断提高数据产品交付效率与质量,实现高质量数字化发展。

(图:字节 DataOps 框架)

DataOps 是作用于人+流程+工具的一套方法论,目标是提高数据质量和开发效率,主要通过敏捷协作、自动化/智能化、以及清晰的度量监测,让数据流水线达到持续集成、部署、交付(CI/CD),在 DataLeap 体系内,DataOps 主要以规范研发流程为目的,涵盖对规范研发流程的"已有能力集成",形成一站式研发体验,同时也包括规范研发流程所需关键的"新能力建设+集成"。

(图:字节 DataOps 产品化方案-DataLeap)

根据火山引擎 DataLeap 的产品专家介绍,这张图展现的是字节数据开发的 dataleap 套件能力,涵盖了计算引擎、全链路开发、全域治理、资产等工具,这样的一站式大数据开发套件,能够帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据研发工作,帮助数据团队有效的降低工作成本和数据维护成本、挖掘数据价值、为企业决策提供数据支撑。

DataLeap 不是一个产品,是一个套件(Suite)。形象的类比就是类似 Office,多个产品相互配合,解决同一个大的问题或者叫解决方案,产品之间是相互合作辅助的关系。

DataOps 理念在字节落地的成果后续也会通过火山引擎 DataLeap 对外输出。火山引擎 DataLeap 是一站式数据中台套件,能够帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设,帮助数据团队有效的降低工作成本和数据维护成本、挖掘数据价值、为企业决策提供数据支撑。

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