面對快速變化的業務需求、技術升級，應運而生DevOps（開發運維一體化的方法），以及DataOps（數據研發運營一體化的方法）。
關于DevOps的概念
DevOps是一種流行的軟件開發方法，它的目的在于通過加強開發（Dev）團隊和運維（Ops）團隊間的協作，以期實現快速、質量可靠、系統穩定的軟件交付。
DevOps強調自動化、持續集成、持續交付，以及跨職能團隊的合作（融合為類似一個團隊）交付，同時提高交付的效率和質量。
DevOps的本意在于消除“等待”，讓“變化”快速落地。
這里之所以提到DevOps是因為DataOps就是參照借鑒DevOps提出和發展而來的。因為人們在數據來發和應用過程中發現了很大的瓶頸和問題。
傳統數據開發的問題
傳統的數據開發和應用模式交付效率低，跨域協同困難，開發與治理脫節，業務與IT部門間需求溝通困難，數據開發和應用成本高昂。
關于DataOps的概念
DataOps的概念最早在2014年由國外學者提出，2018年正式被納入 Gartner 的數據管理技術成熟度曲線當中，并進入國際視野。2022年中國啟動DataOps標準建設，推動我國大數據產業的多元化發展。
DataOps是一種面向流程的自動化的數據分析與管理方法，它通過敏捷、自動化、DevOps和數據管理等推動，目的在于提高數據質量、數據分析效率、自動化水平，強調跨部門協作、快速迭代、持續改進，幫助企業快速決策。
DataOps的能力框架
DataOps通過研發管理、交付管理、數據運維、價值運營，以及系統工具、安全管控、組織管理，實現。業務需求到業務價值實現的全過程數據管理。
