DataOps市场定义
企业数据全生命周期包括三个阶段：首先，由业务部门在业务运行过程中产生原始数据；其次，大数据部门对原始数据进行数据加工；最后，加工后的数据再次回到业务部门完成数据消费。
DataOps核心是面向于大数据部门的第二项职责，既满足业务部门稳态的数据消费需求，如数据报表、数据可视化、自助式分析等；也要满足业务部门敏态的数据消费需求，如机器学习建模、智能推荐等，敏态需求迭代速度更快，其中涉及到很多探索式需求。
基于此，企业构建DataOps产品框架应该满足如下需求：
第一，开发与数据开发融合。大部分企业的应用开发与数据开发还是分开，但越来越多应用都是数字化应用，基于数据驱动的应用，数据开发与应用开发呈现融合态势。
第二，业务深度参与数据开发工作。业务和数据之间的协作并不紧密，自助式分析等数据分析工具兴起，让业务部门具备自助式数据分析和管理的能力，同时让数据开发工作业务部门深度参与业务部门，以满足业务需求使用。
科杰科技湖仓一体数据底座KeenData Lakehouse集成了DataOps工具和方法论，将数据开发、建模、部署、运维一体化，提供一站式数据治理和数据开发能力。提供数据资产管理和运营能力，不同角色的数据工作者都能够在平台内自助的使用数据计算资源开展数据工作，同时也可以开展大规模跨业务线跨团队跨项目的协同工作，是帮助大型集团实现数据集中式管制和分散式赋能的最佳实践。
科杰科技 DataOps技术积累
科杰科技在数据工程化能力上做了长期的技术投入，湖仓一体数据底座KeenData Lakehouse产品矩阵提供数据开发、持续交付、智能调度、主动治理等数据开发与数据治理一体化平台级能力，支持复杂场景的大规模项目跨团队协同能力，整个开发过程提供计算引擎Router能力；提供智能资源调配APS技术，简化了数据从被发现到转换、管理、洞察以及定制的全过程，资源文件自动Mapping、Deploy、Rollback以及Baseline监控能力，并在整个数据工程过程中提供性能、安全、质量等指标影响分析的能力，可充分保障数据一致性、完整性，扩大了大数据技术在关键核心系统中的应用范围；提供民主化的数据访问和数据运营反馈循环，所有数据需求方可以在组织数据治理策略的约束下，安全、优质地获取数据洞察。
数据底座产品矩阵 KeenData Lakehouse，全产品矩阵设计在存储计算分离、湖仓一体领先技术架构基础之上，结构自下而上由大数据基础平台Keen KDP、数据同步系统Keen Dsync、数据开发管理平台Keen BDP、实时计算平台Keen Stream、数据科学平台Keen DSP、数据标准平台 Keen DSM、主数据管理平台Keen MDM、数据质量平台Keen DQM、数据指标平台Keen Index、数据服务平台Keen DaaS、数据标签平台Keen TAG、数据资产目录Keen Asset十二个产品构成。
KeenData Lakehouse数据底座产品矩阵是覆盖研发管理、持续交付以及研发运维DataOps方法论的最佳实践，产品整体设计覆盖数据管理的全生命周期，为数据资产化提供数据底座能力，同时提供全局统一的数据标准、数据质量主数据管理、元数据管理，为企业提供从数据源到洞察分析和数据业务化表达的一站式能力，领先的产品能力与最佳实践已帮助政府、能源、金融、零售、工业等行业，打造了中国联通、中金公司、中石化石油勘探院、中国一汽集团、三一重工、永旺集团、上汽集团、泰康等典型的最佳数字化实践，服务百余家客户助力其构建大型组织的数据能力。
经过多年的技术沉淀，科杰科技积累了湖仓一体、多架构统一纳管、多模数据处理、DataOps、Data Fabric、Data Mesh等十余项行业领先的核心技术。未来，科杰科技将基于湖仓一体数据底座产品矩阵，把技术与复杂业务场景相融合，以高度产品化的能力为大型企业数字化转型提供大数据底座能力，助力企业数字化转型发展。
