二十大报告提出要“加快建设现代化经济体系，着力提高全要素生产率。”数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。

　　麦肯锡指出，到2025年，智能工作流程以及人与机器之间的无缝交互将成为企业的标准配置，大多数员工将使用数据优化工作的每个方面，企业的数据驱动能力将成为核心竞争力。而数据驱动的重点在于高效、高质量的数据供给能力，当前大多数企业存在数据链冗长、工具链杂乱、协作链脆弱等情况，导致取数难、用数难、管数难，无法支持企业数据价值的高效释放。为有效克服以上问题，业界积极探索新型的数据开发范式，将敏捷、协作、精益等理念引入到数据开发流程中，逐步形成DataOps理念和方法。DataOps通过构建高效协同机制、建立精细化数据运营体系、打造标准化与一体化的数据开发流程来提升数据开发效能，为企业的数据引擎“换挡提速”。

　　当前，国内外DataOps的实践工作还处于起步阶段，其概念和实践方法论尚未形成，无法引导企业进行大规模的实践。为凝聚共识、开宗明义，大数据技术标准推进委员会(CCSA TC601)组织大型银行、通信运营商、头部互联网公司共同编写《DataOps实践指南(1.0)》,旨在总结各行业最佳实践，提炼核心理论框架，推动DataOps理念的广泛应用，加速数据驱动型企业的能力建设。本指南将围绕DataOps助力企业高效、高质量释放数据要素价值为核心逻辑，阐述DataOps理念的演进历程、发展现状，重点讨论DataOps的概念内涵、价值作用、能力框架等，并对DataOps的发展进行展望。