Andy Palmer将这个理念发扬光大，提出了DataOps的四个关键构成，数据工程、数据集成、数据安全和数据质量。

Nexla的Jarah Euston把DataOps的核心定义为从数据到价值。这个是首次把DataOps和业务价值关联起来的定义。

Gartner将其纳入到数据管理的技术成熟度曲线，标志着DataOps正式被业界所接纳并推广起来。

DataOps的概念自2014年提出至今已有8年之久。Gartner在2018年将DataOps纳入数据管理技术成熟度曲线，预计未来5-10年能达到成熟的水平。然而在2021年的报告中，DataOps仍然处于技术的“萌芽期”，预计未来2-5年可能达到成熟水平。现在看，留给DataOps的时间可是不多啦。

IBM将DataOps定义为DataOps是人员、流程和技术的有机结合，用于快速向数据公民提供可信的高质量数据。

DataOps是一种协作性的数据管理实践，专注于改善整个组织的数据管理者和消费者之间的沟通、整合和数据流的自动化。

DataOps是一套实践、流程和技术，它将综合的、面向流程的数据观点与敏捷软件工程中的自动化和方法相结合，以提高质量、速度和协作，促进数据分析领域的持续改进文化。

数据研发运营一体化（DataOps）是一种面向数据全生命周期，以价值最大化为目标的最佳实践。聚焦于协同从数据需求输入到交付物输出的全过程。明确研发运营目的，细化实施步骤，在价值运营、系统工具、组织模式、安全风险管理的支撑下，实现数据研发运营的一体化、敏捷化、精益化、自动化、智能化、价值显性化理念。

从定义上来看，国外的一些机构纷纷给出自己的一些定义和理解，强调了DataOps的实践、敏捷、协同等特点。普遍认为DataOps是一种先进的数据分析、开发、管理理念。

2022年，中国信通院联合各行业组织机构对DataOps定义为一种由价值运营、工具、组织管理和安全加持下的最佳实践，并突出了一体化、敏捷化、精益化、自动化、智能化和价值显性化的特征。

从实施上来看，尽管Gartner的预测与实际发展变化难以完全契合，但从2018~2021年连续的报告上来看，DataOps长期处于“萌芽期”的位置，这也一定程度上反映了国内外组织对DataOps的实践还依然处于摸索尝试的阶段，鲜有组织明确的宣传自己的“成功”案例。

整体上来看，组织对DataOps的实践状态一直处于雾里看花、盲人摸象的阶段。虽然我们注意到越来越多的企业开始了对DataOps实践的尝试，越来越多的厂商试图开发适应DataOps理念的工具，但是“我们好像实践了DataOps，但又好像没有”，这句话很好地描述出了不少企业的现状。

2022年4月，中国信通院联合工商银行、招商银行、农业银行、平安银行、浦发银行、南京银行、阿里云、腾讯云、新炬网络、深算院等20余家单位对DataOps的定义、标准框架、能力特征等细节进行了深入的交流和探讨并达成了一致。未来我们将结合中国的数据发展情况，打造一套适合我国数据行业发展的DataOps体系。

那么您认为企业距离DataOps还有多远呢？欢迎加入我们，一起分享交流DataOps的实践经验、探讨组织遇到的切实问题。