570 lines
56 KiB
JSON
570 lines
56 KiB
JSON
{
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
||
"answer": "【检索结果汇总】\n\n查询问题：数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？\n\n检索到 28 个相关段落：\n\n【事件信息】\n\n事件1：数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的新范式，将敏捷、精益等理念融入数据开发过程，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。\n\n事件2：将敏捷、精益等理念融入数据开发过程，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。\n\n事件3：DataOps 实践快速发展\n\n事件4：随着数据需求种类日益丰富，服务交付时效性重要性逐渐凸显，提升数据服务开发效率是关键。\n\n事件5：编写了一篇关于DataOps实践指南的文章\n\n事件6：实施数据治理策略\n\n事件7：提高开发效率和产品质量\n\n事件8：建立数据管道\n\n事件9：集成DevOps实践\n\n事件10：加强数据生态系统的建设，鼓励实现数据开放共享。\n\n事件11：定位：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\n\n事件12：《DataOps 实践指南 2.0》发布\n\n事件13：《DataOps 实践指南 1.0》发布\n\n事件14：随着数据要素流通政策的不断完善，要素市场的健康有序发展，为企业开展数据流通服务创造了良好的环境。\n\n事件15：“数据二十条”的提出旨在健全数据产权制度，建立数据流通交易制度，鼓励数据的共享和交易，有效推动数据资源的高效利用和流动。\n\n事件16：理解DataOps的基本概念\n\n事件17：增强业务洞察力和决策能力\n\n事件18：DataOps能力模型围绕数据开发流程形成了‘4+3’的架构\n\n事件19：中国工商银行实施了 DataOps 敏捷数据生产与创新体系，研发效率提高了 50%，测试数据准备效率提高了 10 倍。\n\n事件20：华为终端、浙江移动、中国农业银行、江苏移动等企业构建了跨职能团队、专职组织或设立了专职人员来促进业务部门与数据部门的紧密合作。\n\n事件21：中国工商银行 DataOps 精心打磨大数据测试服务，为全行用户提供全方位赋能支撑。\n\n事件22：形成‘先设计、后开发、先标准、后建模’的数据治理模式，中国工商银行实施了大数据质量门禁，包括大数据代码规范扫描、单元测试覆盖、UTTD。\n\n事件23：某大型互联网企业普及了自动化测试平台，包括集成自动化风险标记、自动化测试用例转监控等功能。\n\n\n\n【段落信息】\n\n段落1：## （三）参与数据要素市场，获取数据竞争优势 加强数据生态系统的建设，鼓励实现数据开放共享。数据生态系统是一个以数 据为核心，由各种数据参与方（企业、组织、个人等）构成的复杂网络，涵盖数据的 生产、流通、利用等环节。通过构建数据生态系统，企业能够更好地进行数据合作与 共享，并参与生态系统的协同治理，推动数据的价值最大化。 加大数据内外部推广，丰富数据生态体系，积极参与数据要素市场建设。“数据 二十条”的提出旨在健全数据产权制度，建立数据流通交易制度，鼓励数据的共享和 交易，有效推动数据资源的高效利用和流动，为数字经济的发展创造良好的环境。随 着数据要素流通政策的不断完善，要素市场的健康有序发展，为企业开展数据流通服 务创造了良好的环境，越来越多的企业利用自身数据积累优势和服务能力优势，深入 调研数据需求方的核心业务痛点，形成可流通交易的数据产品，提供针对性的数据产 品与解决方案，推进形成各类数据产品的权责范围、供求关系、使用场景、定价策略 等，完善数据产品全流程合规管理，充分实现数据赋能发展。 ## （四）加深新型技术使用，提高数据运营效率 随着数据需求种类日益丰富，服务交付时效性重要性逐渐凸显，提升数据服务 开发效率是关键。数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的新范式，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。DataOps作为一种新兴的数据管理 方法，强调数据管理自动化，既能为数据工作者提供敏捷的数据开发支持，同时也简 化了数据交付的周期，提升数据成产者与数据消费者的协同效率，成为企业数字化转 型快速释放数据生产力的最佳方案。 充分利用AI和大模型技术优化数据策略。\n\n段落2：# DataOps 实践典型误区\\n\\nDataOps 作为一种新的数据开发范式正在越来越多的行业和企业中落地，然而，能力建设并非一朝一夕，其实施过程中亦面临重重困难。\\n\\n为帮助即将或正在建设 DataOps 体系的企业进行“避雷”，我们将当前产业在实践过程中走过的弯路和遇到的问题进行了提炼。\\n\\n## 误区 1：盲目跟风，没有“量体裁衣”\\n\\n* **DataOps 理念过热期**\\n\\n+ 领头企业成功案例催化\\n\\n+ 忽略不同企业实施复杂性和差异性\\n\\n## 误区 2：决策机制模糊，导致资源浪费或投入不足\\n\\n* **投入不足**\\n\\n* DataOps 被视为 IT/ 数据部门专项工作\\n\\n* 高层的参与度不足\\n\\n* 业务部门缺乏主动性和创新性\\n\\n* 企业缺少战略耐心\\n\\n* **浪费**\\n\\n* 在立项或采购阶段好大求全，导致项目实施周期增加、成本提高、实施复杂度提升，后续利用度低\\n\\n## 误区 3：过度依赖技术解决所有问题\\n\\n* **高估技术的影响力，忽略业技融合**\\n\\n+ 忽视企业流程、管理、协作和数据文化上的不足\\n\\n## 误区 4：追求短期收益\\n\\n* **市场竞争和业务压力，更关注短期收益和业绩目标的实现**\\n\\n+ 缺乏长远的眼光和战略决心，变革初期的数据质量、交付效率提升只是管中窥豹\\n\\n## 解决思路：急用先行，把握节奏\\n\\n* 考虑自身需求、痛点和技术架构\\n\\n* 综合考量自身与领先企业的差异性\\n\\n* 分阶段、分步骤地推进\\n\\n## 解决思路：定权责、常沟通、重反馈、建流程、勤宣贯\\n\\n* 明确 DataOps 建设目标，定义各部门和个人的责任和角色\\n\\n* 建立定期的沟通反馈机制\\n\\n* 构建规范和流程，减少决策混乱\\n\\n* 培养数据文化，提高员工对 DataOps 的认知和参与度\\n\\n## 解决思路：业务导向，“组织、流程、技术”三位一体共同推进\\n\\n* 围绕业务目标，借助组织变革建立跨部门的团队\\n\\n* 建立标准化的工作流\\n\\n* 选择合适的系统工具\\n\\n## 解决思路：长短结合，久久为功，控制预期，革新认知\\n\\n* 前期拉齐团队和领导层认知\\n\\n* 辅助以可见收益的短期项目，增强信心\\n\\n* 不断加深认知，厘清阶段重点，主动关注行业中的新方向\n\n段落3：# DataOps 能力框架——核心环节\\n\\n## 2024DataOPS发展大会\\n\\n智驱新程·数驱万务\\n\\n为了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的目标。DataOps 的数据流水线以数据工程化能力为核心，构建出数据研发管理、数据交付管理、数据运维和价值运营四个环节。\\n\\n### 数据研发管理\\n\\n#### 需求管理\\n\\n采集 → 分析 → 确认 → 实施 → 变更\\n\\n数据需求全流程管理\\n\\n#### 设计管理\\n\\n制度 + 技术\\n\\n管理\\n\\n模型设计\\n\\n加工设计\\n\\n标准设计\\n\\n质量设计\\n\\n安全设计\\n\\n#### 数据开发\\n\\n集成存储、实施、部署、维护数据解决方案\\n\\n数据处理、加工、管理、使用\\n\\n提升数据资源价值\\n\\n#### 自助分析\\n\\n自助式的数据二次处理\\n\\n### 数据交付管理\\n\\n#### 配置管理\\n\\n版本控制\\n\\n环境管理\\n\\n代码版本管理\\n\\n数据版本管理\\n\\n保证\\n\\n各阶段数据随时可用性、可验证性\\n\\n#### 测试管理\\n\\n自动化测试流水线\\n\\n管理\\n\\n单元测试\\n\\n集成测试\\n\\n提前发现问题处理问题\\n\\n保证\\n\\n#### 部署与发布管理\\n\\n自动化部署发布流水线\\n\\n聚焦\\n\\n工具的自动化和标准化\\n\\n保证\\n\\n加快数据部署效率降低人为操作风险\\n\\n### 数据运维\\n\\n#### 监控管理\\n\\n监控体系\\n\\n监控预警\\n\\n开发流水线运行情况质量情况\\n\\n#### 资源管理\\n\\n调度优化合理分\\n\\n数据资源\\n\\n计算资源\\n\\n存储资源\\n\\n优化\\n\\n运维成本\\n\\n#### 变更管理\\n\\n标准化、敏捷化的变更流程\\n\\n应对\\n\\n开发流水线各类变更场景\\n\\n#### 异常管理\\n\\n构建\\n\\n异常管理知识库\\n\\n自动化运维能力\\n\\n提升\\n\\n运维效率\\n\\n#### 持续优化\\n\\n调优\\n\\n流水线任务编排\\n\\n平台配置\\n\\n提升\\n\\n开发流水线性能\\n\\n### 价值运营\\n\\n#### 成本管理\\n\\n细化数据产品交付\\n\\n维护成本核算\\n\\n精细控制资源投入\\n\\n识别、减少浪费\\n\\n#### 持续变革\\n\\n打造反馈机制\\n\\n收集各环节堵点问题\\n\\n持续改进\\n\\n#### 量化驱动\\n\\n数据开发流水线\\n\\n评估\\n\\n交付效率\\n\\n需求响应速度\\n\\n优化\\n\\n工作流程资源分配策略\n\n段落4：# DataOps 实践指南 2.0\n\n段落5：# DataOps 实践初探\\n\\n越来越多的企业开始意识到数据作为核心资产的价值，着力于通过 DataOps 改善数据开发流程，提升数据质量，加速数据流动，并促进数据在产品开发和消费端的高效利用。通过工作组的广泛调研，**将头部企业典型的实践与发展趋势**总结如下，希望为行业提供可取的建设思路。\\n\\n## 01 敏捷数据开发取得稳健成效 先行企业特征各异\\n\\n| 头部企业从 2020 年开始 DataOps 实践： | 先行企业的切入模式 |\\n\\n| :------------------------------------ | :------------------ |\\n\\n| - 中国工商银行：DataOps 敏捷数据生产与创新体系，研发效率 +50%，测试数据准备效率 +10 倍 | 战略驱动 |\\n\\n| - 浙江移动：敏捷数据产品，1.7 亿多源异构地址数据的统一建模 | 需求驱动 |\\n\\n| | 技术驱动 |\\n\\n## 03 组织变革促进协同机制构建 业数合作更加紧密\\n\\n### 技术变革与组织变革双向互馈\\n\\n新的挑战和机会\\n\\n高效利用数据资产和新技术的前提条件\\n\\n#### 技术变革\\n\\n#### 组织变革\\n\\n| 业务部门与数据部门结合更为紧密 | 跨职能团队 | 专职组织 | 专职人员 |\\n\\n| :------------------------------- | :--------- | :------- | :------- |\\n\\n| 华为终端：终端业务数据开发与治理联合工作组 | | | |\\n\\n| 浙江移动：跨域数据一致性治理工作小组 | | | |\\n\\n| 中国农业银行：DataOps 专职团队 | | | |\\n\\n| 江苏移动：数据质量专员 | | | |\\n\\n## 02 文化渗透促进数据深度应用 数据价值逐步释放\\n\\n- 建立良好的**企业数据文化**是向数据驱动型企业迈进的重要一步。\\n\\n### 培训\\n\\n#### 非数据技术人员\\n\\n#### 数据技术人员\\n\\n加强对**数据生产端的敏捷开发、自动化工具等方法和理念的宣贯**。\\n\\n加强对**数据消费端借助可视化工具进行自查询和数据理念的宣贯**。\\n\\n## 04 数据研发治理流程初步搭建 质量管控初见成效\\n\\n### 数据治理前置初见成效：\\n\\n- 形成“先设计、后开发、先标准、后建模”的模式\\n\\n- 中国工商银行 - 大数据质量门禁：大数据代码规范扫描，单元测试覆盖，UTTD\\n\\n### 数据自动化测试进一步普及：\\n\\n- 某大型互联网 - 自动化测试平台：集成自动化风险标记、自动化测试用例转监控等功能\n\n\n相关子查询：\n数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发领域的哪一种实践模式？、数据研发运营一体化（DataOps）如何实现数据开发的优化？\n\n检索统计：\n- 查询复杂度：{'is_complex': True, 'complexity_level': 'complex', 'confidence': 0.95, 'reason': '这是一个复杂查询，因为它涉及到理解数据研发运营一体化（DataOps）的概念，并将其与数据开发的范式联系起来。这可能需要对数据管理、软件开发和业务流程优化等多个领域的深入理解，因此需要生成多个子查询来探索DataOps在不同方面的应用和其与数据开发范式的相关性。'}\n- 是否复杂查询：True\n- 迭代次数：0\n- 信息充分性：True\n",
|
||
"query_complexity": {
|
||
"is_complex": true,
|
||
"complexity_level": "complex",
|
||
"confidence": 0.95,
|
||
"reason": "这是一个复杂查询，因为它涉及到理解数据研发运营一体化（DataOps）的概念，并将其与数据开发的范式联系起来。这可能需要对数据管理、软件开发和业务流程优化等多个领域的深入理解，因此需要生成多个子查询来探索DataOps在不同方面的应用和其与数据开发范式的相关性。"
|
||
},
|
||
"is_complex_query": true,
|
||
"retrieval_path": "complex_hipporag",
|
||
"iterations": 0,
|
||
"total_passages": 28,
|
||
"sub_queries": [
|
||
"数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发领域的哪一种实践模式？",
|
||
"数据研发运营一体化（DataOps）如何实现数据开发的优化？"
|
||
],
|
||
"decomposed_sub_queries": [
|
||
"数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发领域的哪一种实践模式？",
|
||
"数据研发运营一体化（DataOps）如何实现数据开发的优化？"
|
||
],
|
||
"initial_retrieval_details": {},
|
||
"sufficiency_check": {
|
||
"is_sufficient": true,
|
||
"confidence": 0.9,
|
||
"reason": "事件信息和段落信息包含了回答查询所需的关键内容，包括数据研发运营一体化（DataOps）的概念、实现方式、实际应用案例以及它在数据开发领域的定位。",
|
||
"iteration": 0
|
||
},
|
||
"current_sub_queries": [],
|
||
"is_sufficient": true,
|
||
"all_documents": [
|
||
{
|
||
"page_content": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的新范式，将敏捷、精益等理念融入数据开发过程，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。",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "774a6133f9a25821d10ebab0d1745ac30d14a4016da4d3548b102f265e633a22",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.007034678246870799,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 1,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "将敏捷、精益等理念融入数据开发过程，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。",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "f81ab568ce6cfce72175a1087db911f899752c622460211efdc350d6c3167149",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.0070112099357645735,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 2,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "DataOps 实践快速发展",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "20707ee6c13b5870e58f4eb4853f2bd6ddc6b0dff31966717b5f434d0a6dcc20",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.0036989839980358973,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 3,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "随着数据需求种类日益丰富，服务交付时效性重要性逐渐凸显，提升数据服务开发效率是关键。",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "5be46591a0a7ccd7266c2f0961280fd5df89d16e316f123585ebe001f09c5fe1",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.003252269502358272,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 4,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "编写了一篇关于DataOps实践指南的文章",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "c2db1984e1da816b055b75fa3cc6c40f8c2d7094fc237c3db4ea6b00f7faf4b7",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.0031291746871540556,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 5,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "实施数据治理策略",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "0f4eb7cf5f30d4738a7385127c011103981bc088ec749f8af1ed0b6c15144c44",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.00306376097517534,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 6,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "提高开发效率和产品质量",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "b08abe3367a833819cdadc8902d43927e0dc1b8a28c6729d5fa9913641ba27a5",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.00306376097517534,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 7,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "建立数据管道",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "849a3d4c2d25164af0bce9c9cbdbfd592254d7fc9af293f4be1484277c81ac76",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.0030292896030226354,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 8,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "集成DevOps实践",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "fcc78de5daaa3405a2c6e340aee37d2a90e80892ad8326c4ab92aff1c0e6047b",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.0030292896030226354,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 9,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "加强数据生态系统的建设，鼓励实现数据开放共享。",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "cdc6337c8984c01a1379d9afa19eeb4ba81660be38053a846e0f250baf04ee62",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.002552671405730328,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 10,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "定位：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",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "805ccf4b8afad7fdc7adf220f8be68488e531cfbb23f6b8ea12ce6eeb52fea63",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.002522452282651777,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 11,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "《DataOps 实践指南 2.0》发布",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "883d48746a2c6d5088fb85af475dede23902ac92177369e7704f30cc11fb98da",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.002522452282651777,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 12,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "《DataOps 实践指南 1.0》发布",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "1399b28642963b0ae525bae264742aabd43a3f9bcb85d98c0ca6566a1c1ba26d",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.0025190220078302713,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 13,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "随着数据要素流通政策的不断完善，要素市场的健康有序发展，为企业开展数据流通服务创造了良好的环境。",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "f8d46e99bb67396a63859ea3eafb0dd619b62f57c9337d2e223051e0d4f9a200",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.002456767050610592,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 14,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "“数据二十条”的提出旨在健全数据产权制度，建立数据流通交易制度，鼓励数据的共享和交易，有效推动数据资源的高效利用和流动。",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "90d9024251e5a8cdeca241f0c6166214b4243126f3384975deec9474b31cf45a",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.002416006142025218,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 15,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "理解DataOps的基本概念",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "f8be707e2a3fdba6b30480a5054e77d3a0a4c60da19f4f05627ad6e9bdcbe6d3",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.002092896628447658,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 16,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "增强业务洞察力和决策能力",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "07ecce237cbb5aa2b83d942cfb59629b14c440587eb0eb666a56ac4948579c6d",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.002092896628447658,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 17,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "## （三）参与数据要素市场，获取数据竞争优势 加强数据生态系统的建设，鼓励实现数据开放共享。数据生态系统是一个以数 据为核心，由各种数据参与方（企业、组织、个人等）构成的复杂网络，涵盖数据的 生产、流通、利用等环节。通过构建数据生态系统，企业能够更好地进行数据合作与 共享，并参与生态系统的协同治理，推动数据的价值最大化。 加大数据内外部推广，丰富数据生态体系，积极参与数据要素市场建设。“数据 二十条”的提出旨在健全数据产权制度，建立数据流通交易制度，鼓励数据的共享和 交易，有效推动数据资源的高效利用和流动，为数字经济的发展创造良好的环境。随 着数据要素流通政策的不断完善，要素市场的健康有序发展，为企业开展数据流通服 务创造了良好的环境，越来越多的企业利用自身数据积累优势和服务能力优势，深入 调研数据需求方的核心业务痛点，形成可流通交易的数据产品，提供针对性的数据产 品与解决方案，推进形成各类数据产品的权责范围、供求关系、使用场景、定价策略 等，完善数据产品全流程合规管理，充分实现数据赋能发展。 ## （四）加深新型技术使用，提高数据运营效率 随着数据需求种类日益丰富，服务交付时效性重要性逐渐凸显，提升数据服务 开发效率是关键。数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的新范式，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。DataOps作为一种新兴的数据管理 方法，强调数据管理自动化，既能为数据工作者提供敏捷的数据开发支持，同时也简 化了数据交付的周期，提升数据成产者与数据消费者的协同效率，成为企业数字化转 型快速释放数据生产力的最佳方案。 充分利用AI和大模型技术优化数据策略。",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "da7aaabf868de83a9fc286404d784e30982b7ba7a5e56c5c1707922e5e39dcf1",
|
||
"node_type": "text",
|
||
"ppr_score": 0.05164604382163415,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.6344897678610958,
|
||
"rank": 18,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_text",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "# DataOps 实践典型误区\\n\\nDataOps 作为一种新的数据开发范式正在越来越多的行业和企业中落地，然而，能力建设并非一朝一夕，其实施过程中亦面临重重困难。\\n\\n为帮助即将或正在建设 DataOps 体系的企业进行“避雷”，我们将当前产业在实践过程中走过的弯路和遇到的问题进行了提炼。\\n\\n## 误区 1：盲目跟风，没有“量体裁衣”\\n\\n* **DataOps 理念过热期**\\n\\n+ 领头企业成功案例催化\\n\\n+ 忽略不同企业实施复杂性和差异性\\n\\n## 误区 2：决策机制模糊，导致资源浪费或投入不足\\n\\n* **投入不足**\\n\\n* DataOps 被视为 IT/ 数据部门专项工作\\n\\n* 高层的参与度不足\\n\\n* 业务部门缺乏主动性和创新性\\n\\n* 企业缺少战略耐心\\n\\n* **浪费**\\n\\n* 在立项或采购阶段好大求全，导致项目实施周期增加、成本提高、实施复杂度提升，后续利用度低\\n\\n## 误区 3：过度依赖技术解决所有问题\\n\\n* **高估技术的影响力，忽略业技融合**\\n\\n+ 忽视企业流程、管理、协作和数据文化上的不足\\n\\n## 误区 4：追求短期收益\\n\\n* **市场竞争和业务压力，更关注短期收益和业绩目标的实现**\\n\\n+ 缺乏长远的眼光和战略决心，变革初期的数据质量、交付效率提升只是管中窥豹\\n\\n## 解决思路：急用先行，把握节奏\\n\\n* 考虑自身需求、痛点和技术架构\\n\\n* 综合考量自身与领先企业的差异性\\n\\n* 分阶段、分步骤地推进\\n\\n## 解决思路：定权责、常沟通、重反馈、建流程、勤宣贯\\n\\n* 明确 DataOps 建设目标，定义各部门和个人的责任和角色\\n\\n* 建立定期的沟通反馈机制\\n\\n* 构建规范和流程，减少决策混乱\\n\\n* 培养数据文化，提高员工对 DataOps 的认知和参与度\\n\\n## 解决思路：业务导向，“组织、流程、技术”三位一体共同推进\\n\\n* 围绕业务目标，借助组织变革建立跨部门的团队\\n\\n* 建立标准化的工作流\\n\\n* 选择合适的系统工具\\n\\n## 解决思路：长短结合，久久为功，控制预期，革新认知\\n\\n* 前期拉齐团队和领导层认知\\n\\n* 辅助以可见收益的短期项目，增强信心\\n\\n* 不断加深认知，厘清阶段重点，主动关注行业中的新方向",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "9c60e1d67a9be847f2b2e95f859a18bf9940b7854a020b276d921f9caa0bc7a6",
|
||
"node_type": "text",
|
||
"ppr_score": 0.012912917672482978,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.6711264605627418,
|
||
"rank": 19,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_text",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "# DataOps 能力框架——核心环节\\n\\n## 2024DataOPS发展大会\\n\\n智驱新程·数驱万务\\n\\n为了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的目标。DataOps 的数据流水线以数据工程化能力为核心，构建出数据研发管理、数据交付管理、数据运维和价值运营四个环节。\\n\\n### 数据研发管理\\n\\n#### 需求管理\\n\\n采集 → 分析 → 确认 → 实施 → 变更\\n\\n数据需求全流程管理\\n\\n#### 设计管理\\n\\n制度 + 技术\\n\\n管理\\n\\n模型设计\\n\\n加工设计\\n\\n标准设计\\n\\n质量设计\\n\\n安全设计\\n\\n#### 数据开发\\n\\n集成存储、实施、部署、维护数据解决方案\\n\\n数据处理、加工、管理、使用\\n\\n提升数据资源价值\\n\\n#### 自助分析\\n\\n自助式的数据二次处理\\n\\n### 数据交付管理\\n\\n#### 配置管理\\n\\n版本控制\\n\\n环境管理\\n\\n代码版本管理\\n\\n数据版本管理\\n\\n保证\\n\\n各阶段数据随时可用性、可验证性\\n\\n#### 测试管理\\n\\n自动化测试流水线\\n\\n管理\\n\\n单元测试\\n\\n集成测试\\n\\n提前发现问题处理问题\\n\\n保证\\n\\n#### 部署与发布管理\\n\\n自动化部署发布流水线\\n\\n聚焦\\n\\n工具的自动化和标准化\\n\\n保证\\n\\n加快数据部署效率降低人为操作风险\\n\\n### 数据运维\\n\\n#### 监控管理\\n\\n监控体系\\n\\n监控预警\\n\\n开发流水线运行情况质量情况\\n\\n#### 资源管理\\n\\n调度优化合理分\\n\\n数据资源\\n\\n计算资源\\n\\n存储资源\\n\\n优化\\n\\n运维成本\\n\\n#### 变更管理\\n\\n标准化、敏捷化的变更流程\\n\\n应对\\n\\n开发流水线各类变更场景\\n\\n#### 异常管理\\n\\n构建\\n\\n异常管理知识库\\n\\n自动化运维能力\\n\\n提升\\n\\n运维效率\\n\\n#### 持续优化\\n\\n调优\\n\\n流水线任务编排\\n\\n平台配置\\n\\n提升\\n\\n开发流水线性能\\n\\n### 价值运营\\n\\n#### 成本管理\\n\\n细化数据产品交付\\n\\n维护成本核算\\n\\n精细控制资源投入\\n\\n识别、减少浪费\\n\\n#### 持续变革\\n\\n打造反馈机制\\n\\n收集各环节堵点问题\\n\\n持续改进\\n\\n#### 量化驱动\\n\\n数据开发流水线\\n\\n评估\\n\\n交付效率\\n\\n需求响应速度\\n\\n优化\\n\\n工作流程资源分配策略",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "b406044bae110b82a0e2675cbde336748e6f77bb6b6c43a3455c3fd3a3515acd",
|
||
"node_type": "text",
|
||
"ppr_score": 0.012755293766122952,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.6781263557411961,
|
||
"rank": 20,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_text",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "# DataOps 实践指南 2.0",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "d585f5cf554e678d92a1982fe4a61608783a1f497183303fcc73f850b1f1458f",
|
||
"node_type": "text",
|
||
"ppr_score": 0.012375313198348364,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.6804880789718416,
|
||
"rank": 20,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_text",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发领域的哪一种实践模式？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "DataOps能力模型围绕数据开发流程形成了‘4+3’的架构",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "6fb21443024d2f95c26d6a0a300a5599a1c9804f500f70fec83d3cb60afdc87a",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.0031893493185415275,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 3,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）如何实现数据开发的优化？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "中国工商银行实施了 DataOps 敏捷数据生产与创新体系，研发效率提高了 50%，测试数据准备效率提高了 10 倍。",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "54df2597aae99ae4abc5dd69827c1fa33076286420621cd0ec9c2e5cff1bc682",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.002085535818722204,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 5,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）如何实现数据开发的优化？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "华为终端、浙江移动、中国农业银行、江苏移动等企业构建了跨职能团队、专职组织或设立了专职人员来促进业务部门与数据部门的紧密合作。",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "f28343612362bd4309f0461469c98665ea8242c1bfec8ebceb97bab7b4040d68",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.0018889866619446166,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 9,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）如何实现数据开发的优化？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "中国工商银行 DataOps 精心打磨大数据测试服务，为全行用户提供全方位赋能支撑。",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "3cdd327d19e8912738212fb94992b711185abb92bb53dcdaf0fbd9d55553a3c3",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.0018792803840027717,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 10,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）如何实现数据开发的优化？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "形成‘先设计、后开发、先标准、后建模’的数据治理模式，中国工商银行实施了大数据质量门禁，包括大数据代码规范扫描、单元测试覆盖、UTTD。",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "daccb4f23c08a4ef8394f257711df0715723916de3c3e8baebe68b0b8705a18c",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.0017847787075998785,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 11,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）如何实现数据开发的优化？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "某大型互联网企业普及了自动化测试平台，包括集成自动化风险标记、自动化测试用例转监控等功能。",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "38d6f7019df68656457904d0da88bce501f071a71b45fe6458eb1bdb13c1efc6",
|
||
"node_type": "event",
|
||
"ppr_score": 0.0016879737020567259,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.0,
|
||
"rank": 13,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）如何实现数据开发的优化？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"page_content": "# DataOps 实践初探\\n\\n越来越多的企业开始意识到数据作为核心资产的价值，着力于通过 DataOps 改善数据开发流程，提升数据质量，加速数据流动，并促进数据在产品开发和消费端的高效利用。通过工作组的广泛调研，**将头部企业典型的实践与发展趋势**总结如下，希望为行业提供可取的建设思路。\\n\\n## 01 敏捷数据开发取得稳健成效 先行企业特征各异\\n\\n| 头部企业从 2020 年开始 DataOps 实践： | 先行企业的切入模式 |\\n\\n| :------------------------------------ | :------------------ |\\n\\n| - 中国工商银行：DataOps 敏捷数据生产与创新体系，研发效率 +50%，测试数据准备效率 +10 倍 | 战略驱动 |\\n\\n| - 浙江移动：敏捷数据产品，1.7 亿多源异构地址数据的统一建模 | 需求驱动 |\\n\\n| | 技术驱动 |\\n\\n## 03 组织变革促进协同机制构建 业数合作更加紧密\\n\\n### 技术变革与组织变革双向互馈\\n\\n新的挑战和机会\\n\\n高效利用数据资产和新技术的前提条件\\n\\n#### 技术变革\\n\\n#### 组织变革\\n\\n| 业务部门与数据部门结合更为紧密 | 跨职能团队 | 专职组织 | 专职人员 |\\n\\n| :------------------------------- | :--------- | :------- | :------- |\\n\\n| 华为终端：终端业务数据开发与治理联合工作组 | | | |\\n\\n| 浙江移动：跨域数据一致性治理工作小组 | | | |\\n\\n| 中国农业银行：DataOps 专职团队 | | | |\\n\\n| 江苏移动：数据质量专员 | | | |\\n\\n## 02 文化渗透促进数据深度应用 数据价值逐步释放\\n\\n- 建立良好的**企业数据文化**是向数据驱动型企业迈进的重要一步。\\n\\n### 培训\\n\\n#### 非数据技术人员\\n\\n#### 数据技术人员\\n\\n加强对**数据生产端的敏捷开发、自动化工具等方法和理念的宣贯**。\\n\\n加强对**数据消费端借助可视化工具进行自查询和数据理念的宣贯**。\\n\\n## 04 数据研发治理流程初步搭建 质量管控初见成效\\n\\n### 数据治理前置初见成效：\\n\\n- 形成“先设计、后开发、先标准、后建模”的模式\\n\\n- 中国工商银行 - 大数据质量门禁：大数据代码规范扫描，单元测试覆盖，UTTD\\n\\n### 数据自动化测试进一步普及：\\n\\n- 某大型互联网 - 自动化测试平台：集成自动化风险标记、自动化测试用例转监控等功能",
|
||
"metadata": {
|
||
"node_id": "4e3dfec2ed3a3eaee6d31861e83cd54d8ba47840cd36f43162c719fabe2ef048",
|
||
"node_type": "text",
|
||
"ppr_score": 0.030071034875328327,
|
||
"edge_score": 0.0,
|
||
"passage_score": 0.6864140230041768,
|
||
"rank": 19,
|
||
"source": "hipporag2_langchain_text",
|
||
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）如何实现数据开发的优化？",
|
||
"pagerank_available": true
|
||
}
|
||
}
|
||
],
|
||
"all_passages": [
|
||
"数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的新范式，将敏捷、精益等理念融入数据开发过程，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。",
|
||
"将敏捷、精益等理念融入数据开发过程，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。",
|
||
"DataOps 实践快速发展",
|
||
"随着数据需求种类日益丰富，服务交付时效性重要性逐渐凸显，提升数据服务开发效率是关键。",
|
||
"编写了一篇关于DataOps实践指南的文章",
|
||
"实施数据治理策略",
|
||
"提高开发效率和产品质量",
|
||
"建立数据管道",
|
||
"集成DevOps实践",
|
||
"加强数据生态系统的建设，鼓励实现数据开放共享。",
|
||
"定位：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",
|
||
"《DataOps 实践指南 2.0》发布",
|
||
"《DataOps 实践指南 1.0》发布",
|
||
"随着数据要素流通政策的不断完善，要素市场的健康有序发展，为企业开展数据流通服务创造了良好的环境。",
|
||
"“数据二十条”的提出旨在健全数据产权制度，建立数据流通交易制度，鼓励数据的共享和交易，有效推动数据资源的高效利用和流动。",
|
||
"理解DataOps的基本概念",
|
||
"增强业务洞察力和决策能力",
|
||
"## （三）参与数据要素市场，获取数据竞争优势 加强数据生态系统的建设，鼓励实现数据开放共享。数据生态系统是一个以数 据为核心，由各种数据参与方（企业、组织、个人等）构成的复杂网络，涵盖数据的 生产、流通、利用等环节。通过构建数据生态系统，企业能够更好地进行数据合作与 共享，并参与生态系统的协同治理，推动数据的价值最大化。 加大数据内外部推广，丰富数据生态体系，积极参与数据要素市场建设。“数据 二十条”的提出旨在健全数据产权制度，建立数据流通交易制度，鼓励数据的共享和 交易，有效推动数据资源的高效利用和流动，为数字经济的发展创造良好的环境。随 着数据要素流通政策的不断完善，要素市场的健康有序发展，为企业开展数据流通服 务创造了良好的环境，越来越多的企业利用自身数据积累优势和服务能力优势，深入 调研数据需求方的核心业务痛点，形成可流通交易的数据产品，提供针对性的数据产 品与解决方案，推进形成各类数据产品的权责范围、供求关系、使用场景、定价策略 等，完善数据产品全流程合规管理，充分实现数据赋能发展。 ## （四）加深新型技术使用，提高数据运营效率 随着数据需求种类日益丰富，服务交付时效性重要性逐渐凸显，提升数据服务 开发效率是关键。数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的新范式，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。DataOps作为一种新兴的数据管理 方法，强调数据管理自动化，既能为数据工作者提供敏捷的数据开发支持，同时也简 化了数据交付的周期，提升数据成产者与数据消费者的协同效率，成为企业数字化转 型快速释放数据生产力的最佳方案。 充分利用AI和大模型技术优化数据策略。",
|
||
"# DataOps 实践典型误区\\n\\nDataOps 作为一种新的数据开发范式正在越来越多的行业和企业中落地，然而，能力建设并非一朝一夕，其实施过程中亦面临重重困难。\\n\\n为帮助即将或正在建设 DataOps 体系的企业进行“避雷”，我们将当前产业在实践过程中走过的弯路和遇到的问题进行了提炼。\\n\\n## 误区 1：盲目跟风，没有“量体裁衣”\\n\\n* **DataOps 理念过热期**\\n\\n+ 领头企业成功案例催化\\n\\n+ 忽略不同企业实施复杂性和差异性\\n\\n## 误区 2：决策机制模糊，导致资源浪费或投入不足\\n\\n* **投入不足**\\n\\n* DataOps 被视为 IT/ 数据部门专项工作\\n\\n* 高层的参与度不足\\n\\n* 业务部门缺乏主动性和创新性\\n\\n* 企业缺少战略耐心\\n\\n* **浪费**\\n\\n* 在立项或采购阶段好大求全，导致项目实施周期增加、成本提高、实施复杂度提升，后续利用度低\\n\\n## 误区 3：过度依赖技术解决所有问题\\n\\n* **高估技术的影响力，忽略业技融合**\\n\\n+ 忽视企业流程、管理、协作和数据文化上的不足\\n\\n## 误区 4：追求短期收益\\n\\n* **市场竞争和业务压力，更关注短期收益和业绩目标的实现**\\n\\n+ 缺乏长远的眼光和战略决心，变革初期的数据质量、交付效率提升只是管中窥豹\\n\\n## 解决思路：急用先行，把握节奏\\n\\n* 考虑自身需求、痛点和技术架构\\n\\n* 综合考量自身与领先企业的差异性\\n\\n* 分阶段、分步骤地推进\\n\\n## 解决思路：定权责、常沟通、重反馈、建流程、勤宣贯\\n\\n* 明确 DataOps 建设目标，定义各部门和个人的责任和角色\\n\\n* 建立定期的沟通反馈机制\\n\\n* 构建规范和流程，减少决策混乱\\n\\n* 培养数据文化，提高员工对 DataOps 的认知和参与度\\n\\n## 解决思路：业务导向，“组织、流程、技术”三位一体共同推进\\n\\n* 围绕业务目标，借助组织变革建立跨部门的团队\\n\\n* 建立标准化的工作流\\n\\n* 选择合适的系统工具\\n\\n## 解决思路：长短结合，久久为功，控制预期，革新认知\\n\\n* 前期拉齐团队和领导层认知\\n\\n* 辅助以可见收益的短期项目，增强信心\\n\\n* 不断加深认知，厘清阶段重点，主动关注行业中的新方向",
|
||
"# DataOps 能力框架——核心环节\\n\\n## 2024DataOPS发展大会\\n\\n智驱新程·数驱万务\\n\\n为了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的目标。DataOps 的数据流水线以数据工程化能力为核心，构建出数据研发管理、数据交付管理、数据运维和价值运营四个环节。\\n\\n### 数据研发管理\\n\\n#### 需求管理\\n\\n采集 → 分析 → 确认 → 实施 → 变更\\n\\n数据需求全流程管理\\n\\n#### 设计管理\\n\\n制度 + 技术\\n\\n管理\\n\\n模型设计\\n\\n加工设计\\n\\n标准设计\\n\\n质量设计\\n\\n安全设计\\n\\n#### 数据开发\\n\\n集成存储、实施、部署、维护数据解决方案\\n\\n数据处理、加工、管理、使用\\n\\n提升数据资源价值\\n\\n#### 自助分析\\n\\n自助式的数据二次处理\\n\\n### 数据交付管理\\n\\n#### 配置管理\\n\\n版本控制\\n\\n环境管理\\n\\n代码版本管理\\n\\n数据版本管理\\n\\n保证\\n\\n各阶段数据随时可用性、可验证性\\n\\n#### 测试管理\\n\\n自动化测试流水线\\n\\n管理\\n\\n单元测试\\n\\n集成测试\\n\\n提前发现问题处理问题\\n\\n保证\\n\\n#### 部署与发布管理\\n\\n自动化部署发布流水线\\n\\n聚焦\\n\\n工具的自动化和标准化\\n\\n保证\\n\\n加快数据部署效率降低人为操作风险\\n\\n### 数据运维\\n\\n#### 监控管理\\n\\n监控体系\\n\\n监控预警\\n\\n开发流水线运行情况质量情况\\n\\n#### 资源管理\\n\\n调度优化合理分\\n\\n数据资源\\n\\n计算资源\\n\\n存储资源\\n\\n优化\\n\\n运维成本\\n\\n#### 变更管理\\n\\n标准化、敏捷化的变更流程\\n\\n应对\\n\\n开发流水线各类变更场景\\n\\n#### 异常管理\\n\\n构建\\n\\n异常管理知识库\\n\\n自动化运维能力\\n\\n提升\\n\\n运维效率\\n\\n#### 持续优化\\n\\n调优\\n\\n流水线任务编排\\n\\n平台配置\\n\\n提升\\n\\n开发流水线性能\\n\\n### 价值运营\\n\\n#### 成本管理\\n\\n细化数据产品交付\\n\\n维护成本核算\\n\\n精细控制资源投入\\n\\n识别、减少浪费\\n\\n#### 持续变革\\n\\n打造反馈机制\\n\\n收集各环节堵点问题\\n\\n持续改进\\n\\n#### 量化驱动\\n\\n数据开发流水线\\n\\n评估\\n\\n交付效率\\n\\n需求响应速度\\n\\n优化\\n\\n工作流程资源分配策略",
|
||
"# DataOps 实践指南 2.0",
|
||
"DataOps能力模型围绕数据开发流程形成了‘4+3’的架构",
|
||
"中国工商银行实施了 DataOps 敏捷数据生产与创新体系，研发效率提高了 50%，测试数据准备效率提高了 10 倍。",
|
||
"华为终端、浙江移动、中国农业银行、江苏移动等企业构建了跨职能团队、专职组织或设立了专职人员来促进业务部门与数据部门的紧密合作。",
|
||
"中国工商银行 DataOps 精心打磨大数据测试服务，为全行用户提供全方位赋能支撑。",
|
||
"形成‘先设计、后开发、先标准、后建模’的数据治理模式，中国工商银行实施了大数据质量门禁，包括大数据代码规范扫描、单元测试覆盖、UTTD。",
|
||
"某大型互联网企业普及了自动化测试平台，包括集成自动化风险标记、自动化测试用例转监控等功能。",
|
||
"# DataOps 实践初探\\n\\n越来越多的企业开始意识到数据作为核心资产的价值，着力于通过 DataOps 改善数据开发流程，提升数据质量，加速数据流动，并促进数据在产品开发和消费端的高效利用。通过工作组的广泛调研，**将头部企业典型的实践与发展趋势**总结如下，希望为行业提供可取的建设思路。\\n\\n## 01 敏捷数据开发取得稳健成效 先行企业特征各异\\n\\n| 头部企业从 2020 年开始 DataOps 实践： | 先行企业的切入模式 |\\n\\n| :------------------------------------ | :------------------ |\\n\\n| - 中国工商银行：DataOps 敏捷数据生产与创新体系，研发效率 +50%，测试数据准备效率 +10 倍 | 战略驱动 |\\n\\n| - 浙江移动：敏捷数据产品，1.7 亿多源异构地址数据的统一建模 | 需求驱动 |\\n\\n| | 技术驱动 |\\n\\n## 03 组织变革促进协同机制构建 业数合作更加紧密\\n\\n### 技术变革与组织变革双向互馈\\n\\n新的挑战和机会\\n\\n高效利用数据资产和新技术的前提条件\\n\\n#### 技术变革\\n\\n#### 组织变革\\n\\n| 业务部门与数据部门结合更为紧密 | 跨职能团队 | 专职组织 | 专职人员 |\\n\\n| :------------------------------- | :--------- | :------- | :------- |\\n\\n| 华为终端：终端业务数据开发与治理联合工作组 | | | |\\n\\n| 浙江移动：跨域数据一致性治理工作小组 | | | |\\n\\n| 中国农业银行：DataOps 专职团队 | | | |\\n\\n| 江苏移动：数据质量专员 | | | |\\n\\n## 02 文化渗透促进数据深度应用 数据价值逐步释放\\n\\n- 建立良好的**企业数据文化**是向数据驱动型企业迈进的重要一步。\\n\\n### 培训\\n\\n#### 非数据技术人员\\n\\n#### 数据技术人员\\n\\n加强对**数据生产端的敏捷开发、自动化工具等方法和理念的宣贯**。\\n\\n加强对**数据消费端借助可视化工具进行自查询和数据理念的宣贯**。\\n\\n## 04 数据研发治理流程初步搭建 质量管控初见成效\\n\\n### 数据治理前置初见成效：\\n\\n- 形成“先设计、后开发、先标准、后建模”的模式\\n\\n- 中国工商银行 - 大数据质量门禁：大数据代码规范扫描，单元测试覆盖，UTTD\\n\\n### 数据自动化测试进一步普及：\\n\\n- 某大型互联网 - 自动化测试平台：集成自动化风险标记、自动化测试用例转监控等功能"
|
||
],
|
||
"passage_sources": [
|
||
"原始查询-event-774a6133f9a25821d10ebab0d1745ac30d14a4016da4d3548b102f265e633a22",
|
||
"原始查询-event-f81ab568ce6cfce72175a1087db911f899752c622460211efdc350d6c3167149",
|
||
"原始查询-event-20707ee6c13b5870e58f4eb4853f2bd6ddc6b0dff31966717b5f434d0a6dcc20",
|
||
"原始查询-event-5be46591a0a7ccd7266c2f0961280fd5df89d16e316f123585ebe001f09c5fe1",
|
||
"原始查询-event-c2db1984e1da816b055b75fa3cc6c40f8c2d7094fc237c3db4ea6b00f7faf4b7",
|
||
"原始查询-event-0f4eb7cf5f30d4738a7385127c011103981bc088ec749f8af1ed0b6c15144c44",
|
||
"原始查询-event-b08abe3367a833819cdadc8902d43927e0dc1b8a28c6729d5fa9913641ba27a5",
|
||
"原始查询-event-849a3d4c2d25164af0bce9c9cbdbfd592254d7fc9af293f4be1484277c81ac76",
|
||
"原始查询-event-fcc78de5daaa3405a2c6e340aee37d2a90e80892ad8326c4ab92aff1c0e6047b",
|
||
"原始查询-event-cdc6337c8984c01a1379d9afa19eeb4ba81660be38053a846e0f250baf04ee62",
|
||
"原始查询-event-805ccf4b8afad7fdc7adf220f8be68488e531cfbb23f6b8ea12ce6eeb52fea63",
|
||
"原始查询-event-883d48746a2c6d5088fb85af475dede23902ac92177369e7704f30cc11fb98da",
|
||
"原始查询-event-1399b28642963b0ae525bae264742aabd43a3f9bcb85d98c0ca6566a1c1ba26d",
|
||
"原始查询-event-f8d46e99bb67396a63859ea3eafb0dd619b62f57c9337d2e223051e0d4f9a200",
|
||
"原始查询-event-90d9024251e5a8cdeca241f0c6166214b4243126f3384975deec9474b31cf45a",
|
||
"原始查询-event-f8be707e2a3fdba6b30480a5054e77d3a0a4c60da19f4f05627ad6e9bdcbe6d3",
|
||
"原始查询-event-07ecce237cbb5aa2b83d942cfb59629b14c440587eb0eb666a56ac4948579c6d",
|
||
"原始查询-text-da7aaabf868de83a9fc286404d784e30982b7ba7a5e56c5c1707922e5e39dcf1",
|
||
"原始查询-text-9c60e1d67a9be847f2b2e95f859a18bf9940b7854a020b276d921f9caa0bc7a6",
|
||
"原始查询-text-b406044bae110b82a0e2675cbde336748e6f77bb6b6c43a3455c3fd3a3515acd",
|
||
"子查询1-text-d585f5cf554e678d92a1982fe4a61608783a1f497183303fcc73f850b1f1458f",
|
||
"子查询2-event-6fb21443024d2f95c26d6a0a300a5599a1c9804f500f70fec83d3cb60afdc87a",
|
||
"子查询2-event-54df2597aae99ae4abc5dd69827c1fa33076286420621cd0ec9c2e5cff1bc682",
|
||
"子查询2-event-f28343612362bd4309f0461469c98665ea8242c1bfec8ebceb97bab7b4040d68",
|
||
"子查询2-event-3cdd327d19e8912738212fb94992b711185abb92bb53dcdaf0fbd9d55553a3c3",
|
||
"子查询2-event-daccb4f23c08a4ef8394f257711df0715723916de3c3e8baebe68b0b8705a18c",
|
||
"子查询2-event-38d6f7019df68656457904d0da88bce501f071a71b45fe6458eb1bdb13c1efc6",
|
||
"子查询2-text-4e3dfec2ed3a3eaee6d31861e83cd54d8ba47840cd36f43162c719fabe2ef048"
|
||
],
|
||
"pagerank_data_available": true,
|
||
"pagerank_summary": {},
|
||
"concept_exploration_results": {},
|
||
"exploration_round": 0,
|
||
"debug_info": {
|
||
"total_time": 14.72323727607727,
|
||
"retrieval_calls": 1,
|
||
"llm_calls": 4,
|
||
"langsmith_project": "rag-api-service",
|
||
"token_usage_summary": {
|
||
"has_llm": true,
|
||
"has_generator": true,
|
||
"last_call": {
|
||
"prompt_tokens": 3104,
|
||
"completion_tokens": 63,
|
||
"total_tokens": 3167
|
||
},
|
||
"total_usage": {
|
||
"prompt_tokens": 4113,
|
||
"completion_tokens": 213,
|
||
"total_tokens": 4326,
|
||
"call_count": 3
|
||
},
|
||
"model_name": "qwen2-7b-instruct",
|
||
"has_last_usage": true,
|
||
"has_total_usage": true
|
||
},
|
||
"complexity_analysis": {
|
||
"is_complex": true,
|
||
"complexity_level": "complex",
|
||
"confidence": 0.95,
|
||
"reason": "这是一个复杂查询，因为它涉及到理解数据研发运营一体化（DataOps）的概念，并将其与数据开发的范式联系起来。这可能需要对数据管理、软件开发和业务流程优化等多个领域的深入理解，因此需要生成多个子查询来探索DataOps在不同方面的应用和其与数据开发范式的相关性。"
|
||
},
|
||
"debug_mode_analysis": {
|
||
"debug_mode": "0",
|
||
"debug_override": {},
|
||
"path_override_applied": false
|
||
},
|
||
"sufficiency_analysis": {
|
||
"final_sufficiency": true,
|
||
"sufficiency_check_details": {
|
||
"is_sufficient": true,
|
||
"confidence": 0.9,
|
||
"reason": "事件信息和段落信息包含了回答查询所需的关键内容，包括数据研发运营一体化（DataOps）的概念、实现方式、实际应用案例以及它在数据开发领域的定位。",
|
||
"iteration": 0
|
||
},
|
||
"iteration_sufficiency_history": [],
|
||
"sufficiency_progression": {
|
||
"status": "no_sufficiency_checks"
|
||
}
|
||
},
|
||
"routing_analysis": {
|
||
"total_routing_decisions": 1,
|
||
"sub_query_generation_count": 0,
|
||
"parallel_retrieval_count": 0,
|
||
"pagerank_collection_count": 0
|
||
},
|
||
"concept_exploration_analysis": {
|
||
"exploration_enabled": false,
|
||
"exploration_rounds": 0,
|
||
"pagerank_nodes_analyzed": 0,
|
||
"successful_branches_total": 0,
|
||
"total_branches_attempted": 0
|
||
}
|
||
},
|
||
"iteration_history": [
|
||
{
|
||
"iteration": 0,
|
||
"query": "并行检索: 原始查询 + 2 个子查询",
|
||
"passages_count": 28,
|
||
"action": "retrieval"
|
||
},
|
||
{
|
||
"iteration": 0,
|
||
"action": "sufficiency_check",
|
||
"is_sufficient": true,
|
||
"confidence": 0.9,
|
||
"sub_queries_count": 0
|
||
},
|
||
{
|
||
"iteration": 0,
|
||
"action": "final_answer_generation",
|
||
"answer_length": 5442
|
||
}
|
||
]
|
||
} |