隨著數字化轉型的普及和深入，企業生產、營銷、運營等各環節中的數據將普遍被采集，數據應用開發需求增長與數據用戶角色的復雜致使企業數據開發、數據運維工作量以及數據應用交付協調難度大大增加。海量數據的爆發式增長給數據價值挖掘帶來了一系列的挑戰：

數據孤島阻礙數據的共享與統一

由于企業數字化建設前期認知不足，對缺少整體的系統規劃，業務系統分散建設，不同部門數據標準缺乏統一的規范，導致數據解析困難，成本升高。

數據質量低各部門間數據協作困難

數據管理的技術支持不足，導致數據問題發現與整改不及時，無法保證數據質量；數據全生命周期缺少閉環管理，數據管理人員與數據生產者或使用者之間的協同困難，數據應用效能低。

單點自動化難以支撐整體效能提升

盡管企業在數據開發、數據治理等單個環節采購了相關的工具或平臺，實現了局部的自動化，然而僅僅能解決表面問題，無法真正解決全局需求。難以建立覆蓋所有業務的規范統一、集成互聯的數據基礎，從根本上消除數據孤島，實現企業級數據集成整合、全面共享應用，提升企業大數據能力。

DataOps 作為一種新興的數據管理方法，強調數據管理自動化，既能為數據工作者提供敏捷的數據開發支持，同時也簡化了數據交付周期，提升數據生產者與數據消費者的協同效率，成為企業數字化轉型快速釋放數據生產力的最佳方案。根據國際知名IT機構Gartner預測：“到2025年以 DataOps 實踐和工具為指導的數據工程團隊的工作效率將比不使用 DataOps 的團隊高 10 倍。”

應對以上問題與挑戰，科杰科技湖倉一體數據智能平臺KeenData Lakehouse是支撐企業數字化轉型的新一代數據底座，是數據治理與數據工程相融合的增強型大數據平臺產品，面向AI科學家、數據開發、分析師、管理者等不同角色的數據工作者提供數據開發挖掘、協同共享、數據管理、運維發布、DataOps一體化全流程大數據解決方案，是持續集成、持續開發、持續運維DataOps的最佳實踐。在近期愛分析發布的2022愛分析DataOps廠商全景報告，科杰科技憑借著在產品、技術、Know-How和咨詢方面的優勢入選DataOps全能力廠商。

成熟完備數據底座產品

科杰科技產品在湖倉一體和存算分離架構基礎之上覆蓋數據集成、數據轉換、數據開發、智能任務依賴、智能血緣解析、自動沉淀數據資產的全生命周期，在貫穿全流程工程化，提供統一數據標準、數據質量、主數據管理、元數據管理以及數據安全全方面數據治理能力，提供一站式數據源到數據洞察分析和數據編織能力，為企業數字化轉型提供一站式綜合能力。

平臺設計采用高內聚低耦合架構數據架構

KeenData Lakehouse整體采用松耦合結構搭建而成，產品具備高度自主性和靈活性。科杰科技針對重點的功能進行產品化和模塊化封裝，每個系統都能夠與企業內部系統進行對接，支持獨立交付和部署應用。面對能夠面對多業態、復雜業務場景、以樂高式的產品組合搭建，支持大型組織全角色精細化業務開展，持續高效的創造高質量、可持續的數據資產。

豐富的實戰經驗 形成一整套落地方法論

科杰的核心研發團隊具有十年以上大型數字原生企業數字化建設經驗，針對大型企業的集團、分公司、不同業務線之間的數據權限、數據安全、數據使用和存儲壓力問題了解深入，能夠根據不同企業的組織架構、業務流程等特點提供適合的解決方案。基于多年的實踐經驗，科杰科技總結形成一套標準完善的企業級數據底座實施流程，結合KeenData Lakehouse產品矩陣能夠大大提升項目實施效率。

基于科杰科技DataOps的工具與方法論，可以幫助企業快速釋放數據生產力，為數據管理者（數據工程師、數據架構師）和數據消費者（數據科學家、數據分析師）等提供靈活的協作式數據管理實踐。