AIEC-RAG/retriver/langsmith/json_langsmith/langsmith_full_20250912_144151.json

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  "query": "DataOps将哪些理念融入数据开发过程，通过对哪些要素的重新组织来打破协作壁垒？",
  "answer": "【检索结果汇总】\n\n查询问题：DataOps将哪些理念融入数据开发过程，通过对哪些要素的重新组织来打破协作壁垒？\n\n检索到 152 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能力模型围绕数据开发流程形成了‘4+3’的架构\n\n事件4：DataOps成为企业数字化转型快速释放数据生产力的最佳方案。\n\n事件5：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6：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7：通用人工智能的发展为 DataOps 注入了智能化的血液\n\n事件8：DataOps作为一种新兴的数据管理方法，强调数据管理自动化。\n\n事件9：DataOps 实践快速发展\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：“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12：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13：编写了一篇关于DataOps实践指南的文章\n\n事件14：实施数据治理策略\n\n事件15：提高开发效率和产品质量\n\n事件16：建立数据管道\n\n事件17：集成DevOps实践\n\n事件18：决策机制模糊，导致资源浪费或投入不足\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：追求短期收益，市场竞争和业务压力促使企业更关注短期收益和业绩目标的实现，缺乏长远眼光和战略决心\n\n事件21：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22：《DataOps 实践指南 2.0》发布\n\n事件23：《DataOps 实践指南 1.0》发布\n\n事件24：充分利用AI和大模型技术优化数据策略。\n\n事件25：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26：“数据二十条”的提出\n\n事件27：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28：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\n\n事件29：企业开展数据流通服务创造了良好的环境。\n\n事件30：越来越多的企业利用自身数据积累优势和服务能力优势\n\n事件31：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。\n\n事件32：形成可流通交易的数据产品\n\n事件33：完善数据产品全流程合规管理，充分实现数据赋能发展。\n\n事件34：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35：实现高质量数字化发展。\n\n事件36：充分利用AI和大模型技术\n\n事件37：以快速释放数据生产力。\n\n事件38：业务导向，“组织、流程、技术”三位一体共同推进\n\n事件39：DataOps理念过热期，领头企业成功案例催化忽视了不同企业实施复杂性和差异性\n\n事件40：形成‘先设计、后开
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      "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。",
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      "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",
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      "page_content": "探索新的主体结构，使之更加灵活、高效、有竞争力，更加适应 市场环境发展。例如，成立联合企业、设立技术研发合作平台、跨行 业协同组织等。这些新的主体结构可以整合各方的资源和优势，实现 资源的高效配置和协同发展。创新开发建设模式，实现资源优化配置、提高效率、降低成本。 在项目开发建设过程中，可以探索新的模式，如PPP 模式（政府和社 会资本合作），合作方政府共同设立投融资公司，吸引社会资本共同 参与园区开发、建设和运营管理。 探索新的运营管理模式，提高园区的专业化运行水平。如可以通 过特许经营、政府购买服务等方式，引入第三方专业运营管理机构来 处理园区部分或全部事务，条件成熟的地区可探索园区管理与日常运 营相分离。或者设立联席会议机制，由不同部门代表共同商讨问题， 制定解决方案，提高工作效率和质量。 探索新的利益分配方式，可以建立更加完善的评价体系，对合作 方在不同阶段资源贡献、风险承担方面进行评价，从而保证利益分配 机制更加公平，保障合作长期稳定。 ## 2.2 发展方向 ### 2.2.1 强化资源高效集约 土地集约。加强园区建设的前期的市场调研及顶层设，有效开展 产业规划、园区区位及建设要求等方面工作。“飞入地”政府应充分 利用未利用地资源，兼顾未利用地的生态保护和开发利用进行数字经 济飞地园区建设，制定相关行业建设用地控制标准，提高土地投资强 度，设置合理的建筑密度和容积率，鼓励和推广多层厂房建设。 能源高效。",
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      "page_content": "# 评估价值\\n\\n![中国信通院标志](image_1.png) ![CAICT 中国信通院标志](image_2.png)\\n\\n> 中国信通院作为第三方专业评估机构通过真实材料审查、技术测试、专家评审等工作，对**评估对象的多样性算力产品**进行评估，“**以评促建**”，助力平台方自证运营能力水平、推动技术服务创新、提升行业影响力。\\n\\n## 能力自证，第三方度量技术水平\\n\\n### 检验报告自证平台能力现状\\n\\n![检验报告](image_3.png)\\n\\n获得评估检验报告，自证服务质量与能力水平。\\n\\n### 横向对比同行业算力管理能力\\n\\n通过评估了解产业界产品及技术发展现状，横向对比同行业其他服务方，了解自身水平差距。\\n\\n## 以评促建，推动运营创新\\n\\n### 评审测试给出算力管理改进意见\\n\\n通过技术测评、专家评审等方式了解自身服务能力问题，产出改进意见。\\n\\n### 持续完善自身能力建设\\n\\n通过标准规范和技术测评，基于评估差距持续优化和改进自身云平台运维运营能力水平。\\n\\n## 获得客户认可，提升行业影响力\\n\\n### 第三方评估拉通对齐供需认知\\n\\n![资质证书](image_4.png)\\n\\n提供专业、独立、客观的参考信息，打破信息壁垒，助力供需适配\\n\\n### 有机会入选年度标杆案例\\n\\n获得通过产业大会及信通院官方渠道进行**平台及产品能力宣传、有机会入选年度标杆案例进行推广**。",
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    {
      "page_content": "d）流程治理执行度：包括流程设计水平、流程执行水平、流程 评价水平三个能力子项。建立标准化的流程设计方法，确保 流程设计的一致性和系统性。引入流程管理方法论，如业务 流程建模符BPMN、六西格玛等。监控流程在实际操作中的执 行质量，包括流程的遵循度和一致性。根据流程监控数据和 预警进行流程分析，发现流程问题、定位断点和堵点，及时 进行流程优化与改进。并对流程执行效果进行评价的能力， 可包括流程绩效的测量和分析，实现流程的效率和效果持续 提升。 e）流程贯通度：包括流程架构规划、流程贯通、端到端流程三 个能力子项。明确定义组织的流程架构，包括各级流程的层 次和相互关系。规划流程的可视化展示，如使用流程地图等 实现企业流程布局总览。加强跨部门沟通和协作，确保流程 在不同部门、团队和业务单元间能够无缝连接。从客户需 求发起到需求满足的整个流程进行管理，确保端到端的流程 视角。 ## （二）企业流程治理成熟度划分 《IOMM 企业流程治理成熟度模型》标准划分为L1 积极探索级、 L2 单元实践级、L3 运营推广级、L4 全面标准级、L5 鼎新引领级五 级成熟度，充分考察流程治理成熟度水平。 ![](images/f09aea10bb7cdf92fe5d37ed3d48cc759a82edc303b772a80b13c098e300e42d.jpg) \\bullet L1积极探索级：企业开始有流程治理意识，但没有采用系统的方法进行流程治理，依旧依赖传统职能分工和能人，流程及其拥有 者未能定义，流程运行无法保持稳定状态。 \\bullet L2单元实践级：企业开始进行单元级流程治理实践，流程及其拥 有者已被定义，可以正常运行，但以部门内的合作为主，流程运 行过程遇到问题能做出反应，但未能形成系统化的解决方案。",
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    "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能力模型围绕数据开发流程形成了‘4+3’的架构",
    "DataOps成为企业数字化转型快速释放数据生产力的最佳方案。",
    "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。",
    "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。",
    "通用人工智能的发展为 DataOps 注入了智能化的血液",
    "DataOps作为一种新兴的数据管理方法，强调数据管理自动化。",
    "DataOps 实践快速发展",
    "加强数据生态系统的建设，鼓励实现数据开放共享。",
    "“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。",
    "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。",
    "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",
    "决策机制模糊，导致资源浪费或投入不足",
    "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。",
    "追求短期收益，市场竞争和业务压力促使企业更关注短期收益和业绩目标的实现，缺乏长远眼光和战略决心",
    "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",
    "充分利用AI和大模型技术优化数据策略。",
    "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。",
    "“数据二十条”的提出",
    "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。",
    "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",
    "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",
    "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。",
    "形成可流通交易的数据产品",
    "完善数据产品全流程合规管理，充分实现数据赋能发展。",
    "构建集开发、治理、运营于一体的自动化数据流水线",
    "实现高质量数字化发展。",
    "充分利用AI和大模型技术",
    "以快速释放数据生产力。",
    "业务导向，“组织、流程、技术”三位一体共同推进",
    "DataOps理念过热期，领头企业成功案例催化忽视了不同企业实施复杂性和差异性",
    "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。",
    "数据资源入表是指将企业数据资源在财务报表层面真实反应其价值和成本投入。",
    "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。",
    "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。",
    "理解DataOps的基本概念",
    "增强业务洞察力和决策能力",
    "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。",
    "《暂行规定》根据企业使用数据目的的不同，区分为无形资产类数据资产和存货类数据资产。",
    "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。",
    "非数据技术人员和数据技术人员接受了关于数据生产端的敏捷开发、自动化工具等方法和理念的培训。",
    "数据分析技术不断发展，包括数据挖掘、预测分析、文本分析等。",
    "决策机制模糊导致资源浪费或投入不足，企业高层参与度不足，业务部门缺乏主动性和创新性",
    "考虑自身需求、痛点和技术架构",
    "综合考量自身与领先企业的差异性",
    "分阶段、分步骤地推进",
    "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。",
    "浙江移动实施了敏捷数据产品策略，统一建模了 1.7 亿多源异构地址数据。",
    "明确 DataOps 建设目标，定义各部门和个人的责任和角色",
    "建立定期的沟通反馈机制",
    "构建规范和流程，减少决策混乱",
    "## （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。AI技术可以通过机器学习和深度学习算 法，自动化地处理和分析大规模的数据，发现数据中的隐藏模式和趋势，为企业提供 更准确、实时的决策支持。数据分析技术也将不断发展，包括数据挖掘、预测分析、 文本分析等，通过对数据的深入分析，帮助企业更好地理解和利用数据。 ## （五）以数据入表为抓手，探索数据核算机制 2023年8月，财政部正式发文《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（下称 “暂行规定”），标志着我国数据资源入表正式落地，探索数据资源入表的基础制度和 会计制度，对于释放数据要素价值、推动市场建设、优化资源配置具有重要意义。数 据资源入表是指将企业数据资源在财务报表层面真实反应其价值和成本投入，向企业 董事会、管理层和投资方充分披露公司对于数据的重视程度和数据带来的实际价值。 《暂行规定》根据企业使用数据目的的不同，区分为无形资产类数据资产和存 货类数据资产，并分别要求企业参照《企业会计准则第6号——无形资产》和《企业 会计准则第1号——存货》进行处理，同时也要求企业按照规定强制和自愿披露相关 数据资源信息。在《暂行规定》的指导要求下，企业过往在数据建设领域的部分投资 费用可以得到资本化处理，进而改善企业资产负债结构、经营利润等财务数据，同 时，也会进一步激发、促进企业加速完善数据管理体系的建设意愿与进程。",
    "# 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",
    "标准引领，建设 DataOps 体系",
    "集开发、治理、运营于一体的自动化数据流水线",
    "经过 2、3 年的实践，国内 DataOps 体系逐步完善起来",
    "DataOps能力框架通过三项核心保障促进企业打造跨域协同机制",
    "DataOps能力框架引领企业构建集开发、治理、运营于一体的自动化数据流水线",
    "促进企业打造跨域协同机制",
    "以评促建，评估咨询一体化",
    "深入产研，开展标准评估",
    "《数据研发运营一体化 (Dataops) 能力成熟度模型第三部分：交付管理》根据企业数据系统平台及管理运营工具满足的能力要求数量将其分为五个级别：入门级（1 级）、进阶级（2 级）、优秀级（3 级）、卓越级（4 级）、引领级（5 级）。",
    "DataOps 仍然还在发展变化中",
    "助力企业提升数据研发治理效率",
    "报名方式",
    "报名方式及联系人信息公布",
    "实时展现研发效能、数据质量",
    "引入分布式追踪技术和实时监控系统",
    "交付管理标准首批评估启动！",
    "数据需求方主动通过自助分析平台进行数据探查",
    "数据研发全链路的监测、运维监控、运维告警、运维操作",
    "中国农业银行、中国工商银行、交通银行、北京银行、浙江移动、江苏移动、中信建投证券、人保信息科技、网易数帆、火山引擎、联想集团参与标准评估",
    "理清数据分布、提升数据质量、确保数据安全、数据共享交换、数据分析挖掘",
    "保证提前发现问题并处理问题",
    "企业通过构建数据管理能力，实现了理清数据分布、提升数据质量、确保 数据安全、数据共享交换、数据分析挖掘等",
    "DataOps 的能力提出新的要求",
    "报名方式及联系信息",
    "交付管理标准",
    "面向多行业的 DataOps 系列标准评估，辐射各行业数字化转型企业",
    "加强数据研发全生命周期的风险识别和风险预测",
    "标准评估观察，提供提升咨询服务，对齐业 DataOps 最佳实践，补足 DataOps 能力",
    "五个级别：入门级（1 级）、进阶级（2 级）、优秀级（3 级）、卓越级（4 级）、引领级（5 级）",
    "根据其满足的能力要求数量分为五个级别",
    "# DataOps 能力框架——实践保障\\n\\n## 2024DataOPS发展大会\\n\\n智驱新程·数驱万务\\n\\n为了保证 DataOps 研发流水线能够持续高效运转和迭代完善，企业需要有力的保障措施。本指南提出了组织、工具和安全三个维度的保障要求。这些要求的目标是引导企业以全局最优为目标，保障数据研发流水线的平滑运作。\\n\\n### 系统工具\\n\\n#### 数据需求管理\\n\\n| 手段 | 构建数据需求全生命周期的管理能力 |\\n\\n| :--- | :--------------------------------- |\\n\\n| 目标 | 支持流程的设计和共享 |\\n\\n| 进一步要求 | 数据需求方主动通过自助分析平台进行数据探查 |\\n\\n#### 数据研发治理一体化\\n\\n| 原则 | 先设计、后开发、先标准、后建模 |\\n\\n| :--- | :------------------------------- |\\n\\n| 手段 | 设计管理、开发管理、数据应用 |\\n\\n| 目的 | 规范即设计，设计即开发，开发即治理 |\\n\\n#### 数据自动化交付部署\\n\\n![数据自动化交付部署流程图](image_1.png)\\n\\n#### 数据一体化运维\\n\\n| 对象 | 数据研发全链路的监测、运维监控、运维告警、运维操作 |\\n\\n| :--- | :---------------------------------------------------- |\\n\\n| 手段 | 可视化方式 |\\n\\n| 目的 | 实时展现研发效能、数据质量 |\\n\\n### 组织管理\\n\\n#### 组织架构\\n\\n合理配置\\n\\n{ | 数据技术架构 |\\n\\n| 数据人员架构 |\\n\\n#### 岗位角色\\n\\n| | 设置相应的岗位角色 |\\n\\n| :--- | :------------------ |\\n\\n| | 明确晋升路线与考核方式 |\\n\\n#### 协作协同\\n\\n依托\\n\\n| 敏捷方法 |\\n\\n| :-------- |\\n\\n| 关注团队、工具间的协同问题持续进行优化 |\\n\\n解决\\n\\n### 安全管控\\n\\n#### 安全风险策略\\n\\n加强\\n\\n{ | 数据研发全生命周期 |\\n\\n| 风险识别 |\\n\\n| 风险预测 |\\n\\n#### 风险管理\\n\\n外部法律法规\\n\\n+ 监管要求\\n\\n+ 企业内部安全需求\\n\\n健全\\n\\n风险管理策略\\n\\n#### 安全测试\\n\\n数据研发过程的各环节进行安全测试\\n\\n保证\\n\\n提前发现问题处理问题",
    "# 《DataOps 实践指南 1.0》回顾\\n\\n## 2023\\n\\n《DataOps 实践指南 1.0》\\n\\nDataOps 实践快速发展\\n\\n## 2024\\n\\n《DataOps 实践指南 2.0》\\n\\n---\\n\\n> 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### 核心内容\\n\\n* DataOps 理念的演进历程和发展现状\\n\\n* DataOps 概念内涵\\n\\n* DataOps 价值作用\\n\\n* DataOps 能力框架简要介绍\\n\\n* DataOps 发展展望\\n\\n### 核心内容\\n\\n* DataOps 概念与价值内涵\\n\\n* DataOps 能力框架要求详细解读\\n\\n* DataOps 实践路径和核心要点\\n\\n* DataOps 实践难点和应对策略\\n\\n* DataOps 发展展望",
    "探索新的主体结构",
    "打破信息壁垒",
    "提升产业链协同过程中的信息互通与能力互补",
    "将混沌工程活动内建到现有的组织流程制度中",
    "推动数据内部共享",
    "依托敏捷方法",
    "探索新的主体结构，使之更加灵活、高效、有竞争力。",
    "适应市场环境发展，例如，成立联合企业、设立技术研发合作平台、跨行业协同组织等。",
    "构建数据驱动型的组织",
    "‘流程贯通、数据共享’实现各业务单元转型",
    "围绕业务目标，借助组织变革建立跨部门的团队",
    "更加灵活、高效、有竞争力",
    "解决这一困境的方法",
    "在跨组织范围内达成对核心业务数据对象的一致共识",
    "建立企业数据文化",
    "供需适配",
    "探索新的主体结构，使之更加灵活、高效、有竞争力，更加适应市场环境发展",
    "建立标准化的工作流",
    "选择合适的系统工具",
    "企业通过深化运用云计算、大数据、人工智能等技术",
    "整合各方的资源和优势，实现资源的高效配置和协同发展。",
    "提升产业链协同过程中的信息互通与能力互补。",
    "确定‘飞地’合作地区",
    "保证合作方责任利益合理分配",
    "推动数据服务推广",
    "通过特许经营、政府购买服务等方式引入第三方专业运营管理机构处理园区部分或全部事务",
    "创新探索",
    "对‘飞地’园区规划和建设",
    "合作方政府共同设立投融资公司，吸引社会资本共同参与园区开发、建设和运营管理",
    "主数据管理",
    "制定相关行业建设用地控制标准，提高土地投资强度，设置合理的建筑密度和容积率，鼓励和推广多层厂房建设",
    "通过工具化提高自动化水平",
    "将团队内开展混沌工程活动的经验内嵌入生产研发、运营运维等相关活动流程中并固化下来",
    "《IOMM企业流程治理成熟度模型》标准划分为L1积极探索级、L2单元实践级、L3运营推广级、L4全面标准级、L5鼎新引领级五级成熟度。",
    "确定‘飞地’发展定位",
    "L1积极探索级的企业开始有流程治理意识，但没有采用系统的方法进行流程治理，依旧依赖传统职能分工和能人，流程及其拥有者未能定义，流程运行无法保持稳定状态。",
    "L2单元实践级的企业开始进行单元级流程治理实践，流程及其拥有者已被定义，可以正常运行，但以部门内的合作为主，流程运行过程遇到问题能做出反应，但未能形成系统化的解决方案。",
    "提升用户触达率，通过多种方式让更多目标群体关注数据。",
    "制定相关行业建设用地控制标准，提高土地投资强度，设置合理的建筑密度和容积率，鼓励和推广多层厂房建设。",
    "获得评估检验报告，自证服务质量与能力水平",
    "将成果汇报到企业负责人或业务主管",
    "明确定义组织的流程架构，包括各级流程的层次和相互关系。",
    "探索新的运营管理模式，提高园区的专业化运行水平",
    "中国农业银行提供了数据探索、模型训练发布、报表设计发布、可视化结果发布的能力。",
    "能够真正的帮助大家改进系统稳定性，提升SLA",
    "通过真实材料审查、技术测试、专家评审等工作进行评估",
    "通过培训宣贯、赛事举办、交流分享、外部合作等方式进行数据服务推广。",
    "在跨组织、跨系统、跨业务流程共享过程中，需要保持全局一致和动态更新。",
    "利用未利用地资源，兼顾生态保护和开发利用进行数字经济飞地园区建设",
    "整合各方的资源和优势，实现资源的高效配置和协同发展",
    "可以实现主数据的自动化创建、流转、审核，缩短主数据的创建审核周期、节省工作量投入、提高主数据完整性和准确性。",
    "合作方政府",
    "规划流程的可视化展示，如使用流程地图等实现企业流程布局总览。",
    "创新开发建设模式，实现资源优化配置、提高效率、降低成本",
    "强化资源高效集约，土地集约",
    "探索新的主体结构，使之更加灵活、高效、有竞争力，更加适应 市场环境发展。例如，成立联合企业、设立技术研发合作平台、跨行 业协同组织等。这些新的主体结构可以整合各方的资源和优势，实现 资源的高效配置和协同发展。创新开发建设模式，实现资源优化配置、提高效率、降低成本。 在项目开发建设过程中，可以探索新的模式，如PPP 模式（政府和社 会资本合作），合作方政府共同设立投融资公司，吸引社会资本共同 参与园区开发、建设和运营管理。 探索新的运营管理模式，提高园区的专业化运行水平。如可以通 过特许经营、政府购买服务等方式，引入第三方专业运营管理机构来 处理园区部分或全部事务，条件成熟的地区可探索园区管理与日常运 营相分离。或者设立联席会议机制，由不同部门代表共同商讨问题， 制定解决方案，提高工作效率和质量。 探索新的利益分配方式，可以建立更加完善的评价体系，对合作 方在不同阶段资源贡献、风险承担方面进行评价，从而保证利益分配 机制更加公平，保障合作长期稳定。 ## 2.2 发展方向 ### 2.2.1 强化资源高效集约 土地集约。加强园区建设的前期的市场调研及顶层设，有效开展 产业规划、园区区位及建设要求等方面工作。“飞入地”政府应充分 利用未利用地资源，兼顾未利用地的生态保护和开发利用进行数字经 济飞地园区建设，制定相关行业建设用地控制标准，提高土地投资强 度，设置合理的建筑密度和容积率，鼓励和推广多层厂房建设。 能源高效。",
    "# 评估价值\\n\\n![中国信通院标志](image_1.png) ![CAICT 中国信通院标志](image_2.png)\\n\\n> 中国信通院作为第三方专业评估机构通过真实材料审查、技术测试、专家评审等工作，对**评估对象的多样性算力产品**进行评估，“**以评促建**”，助力平台方自证运营能力水平、推动技术服务创新、提升行业影响力。\\n\\n## 能力自证，第三方度量技术水平\\n\\n### 检验报告自证平台能力现状\\n\\n![检验报告](image_3.png)\\n\\n获得评估检验报告，自证服务质量与能力水平。\\n\\n### 横向对比同行业算力管理能力\\n\\n通过评估了解产业界产品及技术发展现状，横向对比同行业其他服务方，了解自身水平差距。\\n\\n## 以评促建，推动运营创新\\n\\n### 评审测试给出算力管理改进意见\\n\\n通过技术测评、专家评审等方式了解自身服务能力问题，产出改进意见。\\n\\n### 持续完善自身能力建设\\n\\n通过标准规范和技术测评，基于评估差距持续优化和改进自身云平台运维运营能力水平。\\n\\n## 获得客户认可，提升行业影响力\\n\\n### 第三方评估拉通对齐供需认知\\n\\n![资质证书](image_4.png)\\n\\n提供专业、独立、客观的参考信息，打破信息壁垒，助力供需适配\\n\\n### 有机会入选年度标杆案例\\n\\n获得通过产业大会及信通院官方渠道进行**平台及产品能力宣传、有机会入选年度标杆案例进行推广**。",
    "d）流程治理执行度：包括流程设计水平、流程执行水平、流程 评价水平三个能力子项。建立标准化的流程设计方法，确保 流程设计的一致性和系统性。引入流程管理方法论，如业务 流程建模符BPMN、六西格玛等。监控流程在实际操作中的执 行质量，包括流程的遵循度和一致性。根据流程监控数据和 预警进行流程分析，发现流程问题、定位断点和堵点，及时 进行流程优化与改进。并对流程执行效果进行评价的能力， 可包括流程绩效的测量和分析，实现流程的效率和效果持续 提升。 e）流程贯通度：包括流程架构规划、流程贯通、端到端流程三 个能力子项。明确定义组织的流程架构，包括各级流程的层 次和相互关系。规划流程的可视化展示，如使用流程地图等 实现企业流程布局总览。加强跨部门沟通和协作，确保流程 在不同部门、团队和业务单元间能够无缝连接。从客户需 求发起到需求满足的整个流程进行管理，确保端到端的流程 视角。 ## （二）企业流程治理成熟度划分 《IOMM 企业流程治理成熟度模型》标准划分为L1 积极探索级、 L2 单元实践级、L3 运营推广级、L4 全面标准级、L5 鼎新引领级五 级成熟度，充分考察流程治理成熟度水平。 ![](images/f09aea10bb7cdf92fe5d37ed3d48cc759a82edc303b772a80b13c098e300e42d.jpg) \\bullet L1积极探索级：企业开始有流程治理意识，但没有采用系统的方法进行流程治理，依旧依赖传统职能分工和能人，流程及其拥有 者未能定义，流程运行无法保持稳定状态。 \\bullet L2单元实践级：企业开始进行单元级流程治理实践，流程及其拥 有者已被定义，可以正常运行，但以部门内的合作为主，流程运 行过程遇到问题能做出反应，但未能形成系统化的解决方案。"
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