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闫旭隆
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"query": "什么是数据研发运营一体化",
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"answer": "数据研发运营一体化（DataOps）是一种新的数据管理方法论，其目标是将敏捷、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，以不断提高数据产品交付效率与质量，实现高质量的数字化发展。这一方法强调数据管理自动化，旨在简化数据交付周期，提升数据生产者与消费者之间的协同效率。\n\n### 核心概念及组成部分：\n\n1. **数据研发管理**：旨在构建标准化的数据开发流程，以研发治理一体化为目标，确保数据开发活动遵循统一的标准和规范。\n \n2. **数据交付管理**：聚焦于提升数据交付效率和质量，通过建设持续测试和交付能力来优化数据产品的发布流程。\n\n3. **数据运维**：致力于构建全链路可观测能力，通过全面立体的持续监控、发现并处理数据问题，确保数据系统的稳定性和可靠性。\n\n4. **价值运营**：以精益运营数据为目标，通过打造量化驱动变革的能力，实现数据产品对业务的真正价值贡献。\n\n### 实施保障：\n\n- **系统工具**：构建一体化的技术平台，支持企业从数据需求、开发、运维到价值运营的全链条流程。\n\n- **组织管理**：优化组织架构，明晰岗位职能，采用敏捷方法提升团队间的协作效率。\n\n- **安全管控**：嵌入数据安全管控机制，覆盖数据研发全生命周期，确保个人隐私和数据安全。\n\n### 发展趋势与应用：\n\n随着数据要素市场的建设和数据生态系统的完善，企业能够更有效地参与数据流通和交易，推动数据资源的高效利用和流动。通过加强新型技术的应用，如AI和大模型技术，企业可以进一步优化数据策略，提高数据运营效率。\n\nDataOps能力框架围绕数据开发流水线构建了“4+3”的能力框架，即四个核心环节（数据研发管理、数据交付管理、数据运维、价值运营）和三项实践保障（系统工具、组织管理、安全管控），旨在确保数据研发流程的平滑运作和持续优化。通过这些措施，企业能够加速数据生产力的释放，支持数字化转型的快速推进。\n\n综上所述，数据研发运营一体化是一个集数据研发、治理、交付、运维和价值运营为一体的系统性解决方案，旨在通过自动化流程、高效协作和强化安全管理，全面提升数据管理效率和质量，从而支持企业的数字化战略实施。",
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"page_content": "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。",
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"page_content": "# DataOps 能力框架解读\\n\\n## 2024DataOPS发展大会\\n\\nDataOps 能力模型围绕数据开发流水线，从业务需求出发，以创造业务价值为目标，形成“**4+3**”的能力框架，即 **4 个核心环节**和 **3 项实践保障**。数据开发流水线包括数据的研发管理、交付管理、数据运维和价值运营，保障职能用于支撑流水线顺畅运行，包括系统工具、组织管理和安全管控。\\n\\n### 四个核心环节\\n\\n* **数据研发管理**\\n\\n* 数据研发管理是指以研发治理一体化为目标，构建标准化的数据开发流程。\\n\\n* **数据交付管理**\\n\\n* 数据交付管理是指以提升交付效率和质量为目标，建设持续测试和交付能力。\\n\\n* **数据运维**\\n\\n* 数据运维是指以全面立体的持续监控、发现、处理数据问题为目标，构建全链路可观测能力。\\n\\n* **价值运营**\\n\\n* 价值运营是指以精益运营数据为目标，打造量化驱动变革的能力。\\n\\n### 三项实践保障\\n\\n* **系统工具**\\n\\n* 系统工具是指以企业“**业务用数，研发供数**”的实际流程为基础，构建一体化的技术平台。\\n\\n* **组织管理**\\n\\n* 组织管理是指以打造敏捷、协同的数据驱动型组织为目标，优化组织架构、明晰岗位职能。\\n\\n* **安全管控**\\n\\n* 安全管控是指以保证个人隐私、数据安全为目标，将安全管控嵌入到数据流水线中，构建数据研发全生命周期的安全管理能力。",
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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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"# DataOps 能力框架解读\\n\\n## 2024DataOPS发展大会\\n\\nDataOps 能力模型围绕数据开发流水线，从业务需求出发，以创造业务价值为目标，形成“**4+3**”的能力框架，即 **4 个核心环节**和 **3 项实践保障**。数据开发流水线包括数据的研发管理、交付管理、数据运维和价值运营，保障职能用于支撑流水线顺畅运行，包括系统工具、组织管理和安全管控。\\n\\n### 四个核心环节\\n\\n* **数据研发管理**\\n\\n* 数据研发管理是指以研发治理一体化为目标，构建标准化的数据开发流程。\\n\\n* **数据交付管理**\\n\\n* 数据交付管理是指以提升交付效率和质量为目标，建设持续测试和交付能力。\\n\\n* **数据运维**\\n\\n* 数据运维是指以全面立体的持续监控、发现、处理数据问题为目标，构建全链路可观测能力。\\n\\n* **价值运营**\\n\\n* 价值运营是指以精益运营数据为目标，打造量化驱动变革的能力。\\n\\n### 三项实践保障\\n\\n* **系统工具**\\n\\n* 系统工具是指以企业“**业务用数，研发供数**”的实际流程为基础，构建一体化的技术平台。\\n\\n* **组织管理**\\n\\n* 组织管理是指以打造敏捷、协同的数据驱动型组织为目标，优化组织架构、明晰岗位职能。\\n\\n* **安全管控**\\n\\n* 安全管控是指以保证个人隐私、数据安全为目标，将安全管控嵌入到数据流水线中，构建数据研发全生命周期的安全管理能力。",
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"## （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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"# 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\\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"
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],
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"passage_sources": [
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"子查询2-event-d9972ebdea4e9d9d8a9ba8b2200ac3772dcbd4fee37be649d3a6b0433249b9ab",
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"子查询2-event-f81ab568ce6cfce72175a1087db911f899752c622460211efdc350d6c3167149",
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"子查询2-event-774a6133f9a25821d10ebab0d1745ac30d14a4016da4d3548b102f265e633a22",
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"子查询2-event-b3bbac2120d1ec403a0f89041dd0d208a32c6c926532d21c08c6e699612f71fd",
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"子查询2-event-b928d951a91636e6aedbc873fac2fbd9d73a06b02ff6092f3ebf243ccf8982ac",
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"子查询2-event-5f8a25bcafd3750048a9b422603e9bdc263a540658336ea661cdbd56a2d506ef",
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"子查询2-event-6922af4509f988ce1ada957221398173b60510f1747579b6455dc5602303fdf3",
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"子查询2-text-324de3b8d42ff41213cf9e7a5507b2288fa03b6646b7a1cc3586cad487499e3b",
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"子查询2-text-da7aaabf868de83a9fc286404d784e30982b7ba7a5e56c5c1707922e5e39dcf1",
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"子查询2-text-21cecc0bf37f351e693eaf71192ada4887caa03f90c22fe314b582966d6ccc79"
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],
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"pagerank_data_available": true,
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"pagerank_summary": {},
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||||
"concept_exploration_results": {},
|
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"exploration_round": 0,
|
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"debug_info": {
|
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"total_time": 29.603686571121216,
|
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"retrieval_calls": 1,
|
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"llm_calls": 4,
|
||||
"langsmith_project": "hipporag-retriever",
|
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"token_usage_summary": {
|
||||
"has_llm": true,
|
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"has_generator": true,
|
||||
"last_call": {
|
||||
"prompt_tokens": 1779,
|
||||
"completion_tokens": 499,
|
||||
"total_tokens": 2278
|
||||
},
|
||||
"total_usage": {
|
||||
"prompt_tokens": 9246,
|
||||
"completion_tokens": 1299,
|
||||
"total_tokens": 10545,
|
||||
"call_count": 8
|
||||
},
|
||||
"model_name": "qwen2-7b-instruct",
|
||||
"has_last_usage": true,
|
||||
"has_total_usage": true
|
||||
},
|
||||
"complexity_analysis": {
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||||
"is_complex": true,
|
||||
"complexity_level": "complex",
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||||
"confidence": 0.95,
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||||
"reason": "这是一个复杂查询，需要生成多方面的个子查询来回答。查询涉及到概念的理解和定义，可能需要跨领域知识（例如，数据科学、软件工程和运营管理），并且可能需要解释这些领域的交集——数据研发运营一体化的概念。这种查询通常需要深入探讨，可能包括历史背景、实践应用、相关案例研究等多方面内容。"
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||||
},
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||||
"debug_mode_analysis": {
|
||||
"debug_mode": "0",
|
||||
"debug_override": {},
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||||
"path_override_applied": false
|
||||
},
|
||||
"sufficiency_analysis": {
|
||||
"final_sufficiency": true,
|
||||
"sufficiency_check_details": {
|
||||
"is_sufficient": true,
|
||||
"confidence": 0.9,
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||||
"reason": "事件信息和段落信息包含了回答查询所需的关键内容...",
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||||
"iteration": 0
|
||||
},
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||||
"iteration_sufficiency_history": [],
|
||||
"sufficiency_progression": {
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||||
"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,
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||||
"query": "并行检索: 原始查询 + 2 个子查询",
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||||
"passages_count": 13,
|
||||
"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": 935
|
||||
}
|
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]
|
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}
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