426 lines
41 KiB
JSON
426 lines
41 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 19 个相关段落：\n\n【事件信息】\n\n事件1：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2：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：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12：“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13：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14：《DataOps 实践指南 2.0》发布\n\n事件15：《DataOps 实践指南 1.0》发布\n\n事件16：理解DataOps的基本概念\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
|
|||
|
|
"query_complexity": {
|
|||
|
|
"is_complex": true,
|
|||
|
|
"complexity_level": "complex",
|
|||
|
|
"confidence": 0.95,
|
|||
|
|
"reason": "这是一个复杂查询，因为涉及到理解并解释数据研发运营一体化（DataOps）在数据开发领域的具体含义和它所代表的范式。这可能需要对数据管理和软件工程有深入的理解，以及对数据驱动的开发实践的熟悉程度。为了回答这个问题，可能需要生成多个子查询来探讨DataOps的概念、其与传统数据开发范式的区别、以及它如何促进数据开发流程的效率和质量。"
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"is_complex_query": true,
|
|||
|
|
"retrieval_path": "complex_hipporag",
|
|||
|
|
"iterations": 0,
|
|||
|
|
"total_passages": 19,
|
|||
|
|
"sub_queries": [
|
|||
|
|
"数据研发运营一体化（DataOps）在数据开发领域代表哪种范式？",
|
|||
|
|
"数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
"decomposed_sub_queries": [
|
|||
|
|
"数据研发运营一体化（DataOps）在数据开发领域代表哪种范式？",
|
|||
|
|
"数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
"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...",
|
|||
|
|
"iteration": 0
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"current_sub_queries": [],
|
|||
|
|
"is_sufficient": true,
|
|||
|
|
"all_documents": [
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"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": 0.008001091563538247,
|
|||
|
|
"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）在数据开发领域代表哪种范式？",
|
|||
|
|
"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"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": 0.007980198566243704,
|
|||
|
|
"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）在数据开发领域代表哪种范式？",
|
|||
|
|
"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "DataOps 实践快速发展",
|
|||
|
|
"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "20707ee6c13b5870e58f4eb4853f2bd6ddc6b0dff31966717b5f434d0a6dcc20",
|
|||
|
|
"node_type": "event",
|
|||
|
|
"ppr_score": 0.003830871506095832,
|
|||
|
|
"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）在数据开发领域代表哪种范式？",
|
|||
|
|
"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": 0.0035646416644229133,
|
|||
|
|
"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）在数据开发领域代表哪种范式？",
|
|||
|
|
"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": 0.003185744772165521,
|
|||
|
|
"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）在数据开发领域代表哪种范式？",
|
|||
|
|
"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "实施数据治理策略",
|
|||
|
|
"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "0f4eb7cf5f30d4738a7385127c011103981bc088ec749f8af1ed0b6c15144c44",
|
|||
|
|
"node_type": "event",
|
|||
|
|
"ppr_score": 0.0031461093909642924,
|
|||
|
|
"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）在数据开发领域代表哪种范式？",
|
|||
|
|
"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": 0.0031461093909642924,
|
|||
|
|
"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）在数据开发领域代表哪种范式？",
|
|||
|
|
"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "建立数据管道",
|
|||
|
|
"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "849a3d4c2d25164af0bce9c9cbdbfd592254d7fc9af293f4be1484277c81ac76",
|
|||
|
|
"node_type": "event",
|
|||
|
|
"ppr_score": 0.0031271350419134355,
|
|||
|
|
"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）在数据开发领域代表哪种范式？",
|
|||
|
|
"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "集成DevOps实践",
|
|||
|
|
"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "fcc78de5daaa3405a2c6e340aee37d2a90e80892ad8326c4ab92aff1c0e6047b",
|
|||
|
|
"node_type": "event",
|
|||
|
|
"ppr_score": 0.0031271350419134355,
|
|||
|
|
"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）在数据开发领域代表哪种范式？",
|
|||
|
|
"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": 0.00280007510109352,
|
|||
|
|
"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）在数据开发领域代表哪种范式？",
|
|||
|
|
"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": 0.0026957193710712827,
|
|||
|
|
"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）在数据开发领域代表哪种范式？",
|
|||
|
|
"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": 0.0026557801138415455,
|
|||
|
|
"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）在数据开发领域代表哪种范式？",
|
|||
|
|
"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": 0.0026484057395089566,
|
|||
|
|
"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）在数据开发领域代表哪种范式？",
|
|||
|
|
"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "《DataOps 实践指南 2.0》发布",
|
|||
|
|
"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "883d48746a2c6d5088fb85af475dede23902ac92177369e7704f30cc11fb98da",
|
|||
|
|
"node_type": "event",
|
|||
|
|
"ppr_score": 0.0026484057395089566,
|
|||
|
|
"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）在数据开发领域代表哪种范式？",
|
|||
|
|
"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "《DataOps 实践指南 1.0》发布",
|
|||
|
|
"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "1399b28642963b0ae525bae264742aabd43a3f9bcb85d98c0ca6566a1c1ba26d",
|
|||
|
|
"node_type": "event",
|
|||
|
|
"ppr_score": 0.002630499536458827,
|
|||
|
|
"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）在数据开发领域代表哪种范式？",
|
|||
|
|
"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "理解DataOps的基本概念",
|
|||
|
|
"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "f8be707e2a3fdba6b30480a5054e77d3a0a4c60da19f4f05627ad6e9bdcbe6d3",
|
|||
|
|
"node_type": "event",
|
|||
|
|
"ppr_score": 0.002176052169513161,
|
|||
|
|
"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）在数据开发领域代表哪种范式？",
|
|||
|
|
"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": 0.05733513920264296,
|
|||
|
|
"edge_score": 0.0,
|
|||
|
|
"passage_score": 0.596364694049326,
|
|||
|
|
"rank": 17,
|
|||
|
|
"source": "hipporag2_langchain_text",
|
|||
|
|
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）在数据开发领域代表哪种范式？",
|
|||
|
|
"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": 0.013173570751201364,
|
|||
|
|
"edge_score": 0.0,
|
|||
|
|
"passage_score": 0.6377080219668102,
|
|||
|
|
"rank": 18,
|
|||
|
|
"source": "hipporag2_langchain_text",
|
|||
|
|
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）在数据开发领域代表哪种范式？",
|
|||
|
|
"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": 0.012976356684256753,
|
|||
|
|
"edge_score": 0.0,
|
|||
|
|
"passage_score": 0.6329181633018421,
|
|||
|
|
"rank": 19,
|
|||
|
|
"source": "hipporag2_langchain_text",
|
|||
|
|
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）在数据开发领域代表哪种范式？",
|
|||
|
|
"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
"all_passages": [
|
|||
|
|
"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。",
|
|||
|
|
"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。",
|
|||
|
|
"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。",
|
|||
|
|
"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。",
|
|||
|
|
"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",
|
|||
|
|
"理解DataOps的基本概念",
|
|||
|
|
"## （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 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"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
"passage_sources": [
|
|||
|
|
"子查询1-event-f81ab568ce6cfce72175a1087db911f899752c622460211efdc350d6c3167149",
|
|||
|
|
"子查询1-event-774a6133f9a25821d10ebab0d1745ac30d14a4016da4d3548b102f265e633a22",
|
|||
|
|
"子查询1-event-20707ee6c13b5870e58f4eb4853f2bd6ddc6b0dff31966717b5f434d0a6dcc20",
|
|||
|
|
"子查询1-event-5be46591a0a7ccd7266c2f0961280fd5df89d16e316f123585ebe001f09c5fe1",
|
|||
|
|
"子查询1-event-c2db1984e1da816b055b75fa3cc6c40f8c2d7094fc237c3db4ea6b00f7faf4b7",
|
|||
|
|
"子查询1-event-0f4eb7cf5f30d4738a7385127c011103981bc088ec749f8af1ed0b6c15144c44",
|
|||
|
|
"子查询1-event-b08abe3367a833819cdadc8902d43927e0dc1b8a28c6729d5fa9913641ba27a5",
|
|||
|
|
"子查询1-event-849a3d4c2d25164af0bce9c9cbdbfd592254d7fc9af293f4be1484277c81ac76",
|
|||
|
|
"子查询1-event-fcc78de5daaa3405a2c6e340aee37d2a90e80892ad8326c4ab92aff1c0e6047b",
|
|||
|
|
"子查询1-event-cdc6337c8984c01a1379d9afa19eeb4ba81660be38053a846e0f250baf04ee62",
|
|||
|
|
"子查询1-event-f8d46e99bb67396a63859ea3eafb0dd619b62f57c9337d2e223051e0d4f9a200",
|
|||
|
|
"子查询1-event-90d9024251e5a8cdeca241f0c6166214b4243126f3384975deec9474b31cf45a",
|
|||
|
|
"子查询1-event-805ccf4b8afad7fdc7adf220f8be68488e531cfbb23f6b8ea12ce6eeb52fea63",
|
|||
|
|
"子查询1-event-883d48746a2c6d5088fb85af475dede23902ac92177369e7704f30cc11fb98da",
|
|||
|
|
"子查询1-event-1399b28642963b0ae525bae264742aabd43a3f9bcb85d98c0ca6566a1c1ba26d",
|
|||
|
|
"子查询1-event-f8be707e2a3fdba6b30480a5054e77d3a0a4c60da19f4f05627ad6e9bdcbe6d3",
|
|||
|
|
"子查询1-text-da7aaabf868de83a9fc286404d784e30982b7ba7a5e56c5c1707922e5e39dcf1",
|
|||
|
|
"子查询1-text-b406044bae110b82a0e2675cbde336748e6f77bb6b6c43a3455c3fd3a3515acd",
|
|||
|
|
"子查询1-text-9c60e1d67a9be847f2b2e95f859a18bf9940b7854a020b276d921f9caa0bc7a6"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
"pagerank_data_available": true,
|
|||
|
|
"pagerank_summary": {},
|
|||
|
|
"concept_exploration_results": {},
|
|||
|
|
"exploration_round": 0,
|
|||
|
|
"debug_info": {
|
|||
|
|
"total_time": 12.496478080749512,
|
|||
|
|
"retrieval_calls": 1,
|
|||
|
|
"llm_calls": 4,
|
|||
|
|
"langsmith_project": "rag-api-service",
|
|||
|
|
"token_usage_summary": {
|
|||
|
|
"has_llm": true,
|
|||
|
|
"has_generator": true,
|
|||
|
|
"last_call": {
|
|||
|
|
"prompt_tokens": 2258,
|
|||
|
|
"completion_tokens": 37,
|
|||
|
|
"total_tokens": 2295
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"total_usage": {
|
|||
|
|
"prompt_tokens": 3267,
|
|||
|
|
"completion_tokens": 244,
|
|||
|
|
"total_tokens": 3511,
|
|||
|
|
"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，因为涉及到理解并解释数据研发运营一体化（DataOps）在数据开发领域的具体含义和它所代表的范式。这可能需要对数据管理和软件工程有深入的理解，以及对数据驱动的开发实践的熟悉程度。为了回答这个问题，可能需要生成多个子查询来探讨DataOps的概念、其与传统数据开发范式的区别、以及它如何促进数据开发流程的效率和质量。"
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"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...",
|
|||
|
|
"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": 19,
|
|||
|
|
"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": 3926
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
]
|
|||
|
|
}
|