首先，主动元数据是相对静态元数据而言，它是一种动态、智能化的元数据管理技术，能够将传统静态元数据的被动等待变为实时在线、主动触发，推动数据探查、开发、测试、部署、运维和监控等数据治理工作高效运转，为数据的治理开发决策提供智能化支持。
Gartner 将主动元数据定义为“是对所有可用的用户、数据管理、系统/基础设施和数据治理实践报告的持续分析，以确定数据设计与实际情况是否对齐或出现异常情况”。
在 Aloudata 看来，主动元数据强调更深度更持续的数据理解，不只理解数据的 Schema、产出时间等基础信息，更多是要理解数据背后的加工口径、业务主体、汇总粒度及如何正确使用等；强调更主动的元数据服务，不再在遇到数据使用及管理问题时，被动等待用户去数据目录检索信息，而是主动提供设计建议，抑或是可被系统执行的指令；强调与数据工具主动集成，贯穿数据生产、消费和协作的各个环节，为用户提供智能化建议，以实施更主动的数据治理策略。
其次，提到 DataOps，从 2018 年 Gartner 将 DataOps 纳入到数据管理技术成熟度曲线中，便标志着 DataOps 正式被业界所接纳并推广起来。Gartner 认为，DataOps 是“一种协作式数据管理实践，专注于改善整个组织内数据管理者和数据使用者之间数据流的沟通、集成和自动化”，其目标是“通过对数据、数据模型和相关工序创建可预测的交付和变更管理，更快地交付价值。”
异曲同工，在 2024 年中国信通院发布 2.0 版本的《DataOps 实践指南》中，将 DataOps 定义为“数据研发运营 体化”，是一种数据开发的新范式，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。
从上述定义中，不难发现，无论是 Gartner还是信通院，都认为 DataOps 的价值主张在于通过“端到端打通数据流水线，打破“点对点”的低效数据协作流程，实现“手递手”的数据价值释放。
具体来看的话，DataOps 体系建设要解决的是当下企业数据开发和消费中广泛存在的“数据协同难、数据管理难、数据交付难”的挑战，更多的是站在数据交付的视角，思考如何赋能 ETL 工程师、数据架构师、数据管理员和相关上下游角色，快速高效完成工作，提升整体数据交付效率和交付质量。DataOps 体系不仅需要考虑现有各个数据开发、运维和管理平台如何实现一站式、一体化建设，还需要找到通往自动化、智能化的方向发展路径，保障整个数据平台的高可用性和连续性，最终达到“效率”和“管理”的兼顾与平衡。
再深一层看，要落地 DataOps 体系，需要构建“工作流、数据流和控制流”三层架构。工作流涵盖数据探查、开发、测试、部署、运维和监控等各个活动，数据流涵盖数据从入湖仓、加工、流转到出湖仓进入各个应用场景的完整链路，控制流作为 DataOps 体系的感知决策中心，驱动工作流、数据流敏捷流转和持续迭代。
构建 DataOps 控制流，需要实时采集、解析和分析 DataOps 体系中各项元数据信息，因此需要元数据从“被动”切换为“主动”，主动元数据便成为企业构建 DataOps 体系的新支点，而主动元数据平台是企业建设 DataOps 体系的基础能力和必备平台。
针对于此，Aloudata 推出的自主研发的主动元数据平台——Aloudata BIG，具有全球独创的算子级血缘解析技术，能够自动构建精细、准确、全面、实时的数据血缘图谱，彻底改变过往元数据不准确、不连通、不精细、不保鲜的顽疾，“让元数据能用起来”，可作为企业内统一的元数据中心和 DataOps 体系的控制中心，驱动企业 DataOps 体系实现主动数据管理和敏捷数据协同。
- 极致精准：独创算子级血缘技术，实现数据血缘解析准确率 99% 以上，看清一切细节
- 全域联通：自动采集解析包括库、表、列、报表、模型、标签、脚本等一切元数据信息，形成相互关联的元数据图谱，让数据处理和流转的每一个环节都能被精准追溯和刻画
- 行级裁剪：常用公共表或指标表等 Hub 表会导致血缘繁华，行级裁剪可依据上下游的表列元数据信息动态精准过滤无关血缘
- 主动智能：强大的元数据策略服务引擎，实时捕获各类事件，系统主动分析预警，让“人盯人”变为“事盯人”
- 统一服务：丰富的元数据采集器和反向元数据 API，实现 DataOps 体系元数据的“一次采集，处处服务”
在高度复杂的数据开发和消费环境中，Aloudata BIG 已帮助招商银行逐步推进 DataOps 体系建设不仅将现有血缘图谱升级为算子级血缘图谱，实现 99% 的血缘解析准确率，更实现了元数据应用智能化、链路保障自动化和架构治理长效化，推动数仓快速实现资产数量下降 40%、平均链路缩短 50%。如您对主动元数据和 DataOps 体系建设感兴趣，欢迎访问 Aloudata 官网，了解更多。