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"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
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"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 48 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：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4：DataOps 实践快速发展\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：分析段落中的事件及其参与实体\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：“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14：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15：《DataOps 实践指南 2.0》发布\n\n事件16：《DataOps 实践指南 1.0》发布\n\n事件17：返回格式必须为以下JSON结构,内容需用简体中文表述: [ { \"Event\": \"\"描述事件的简单句子\"\", \"Entity\": [\"实体1\", \"实体2\", \"...\"] }... ]\n\n事件18：数据研发管理\n\n事件19：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事件20：数据运营平台内部对接企业数据库以及数据管理平台\n\n事件21：保障版本管理与数据开发、数据测试环节耦合，保障企业任务代码版本统一管理和维护。\n\n事件22：将数据治理工作融入数据研发过程，形成闭环\n\n事件23：数据开发持续将数据转化为满足业务需求的内容\n\n事件24：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事件25：四个核心环节包括数据研发管理、数据交付管理、数据运维和价值运营。\n\n事件26：数据开发平台\n\n事件27：数据运营平台内部对接企业数据库以及数据管理平台，支持不同数据库的元数据采集以及数据管理平台数据标准、数据质量、数据安全结果的对 接引用。\n\n事件28：价值运营\n\n事件29：数据运维\n\n事件30：数据交付管理\n\n事件31：系统工具\n\n事件32：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。\n\n事件33：通过对数据进行统一接入、集中管控和应用管理，帮助运营管理方理清数据从资源到资产的价值流向，可视化数据应用场景分布\n\n事件34：运营主体结合场景需求开发数据产品\n\n事件35：包含数据处理、分析，形成产品并变现\n\n事件36：数据研发全链路的监测、运维监控、运维告警和运维操作需要通过可视化方式进行。\n\n事件37：实现数据一体化运维。\n\n事件38：数据运营服务基于业务需求联合多个角色进行数据分析\n\n事件39：依托平台对数据资产进行工具化管理，充分赋能业务\n\n事件40：加强自身研发能力，强化平台架构、数据整合等能力\n\n事件41：构建标准化的数据开发流程\n\n事件42：DataOps能力框<EFBFBD><EFBFBD>
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"query_complexity": {
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"is_complex": true,
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"complexity_level": "complex",
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"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和开发流程有深入的理解，因此可能需要生成多方面的多个子查询来详细解释和回答这个问题。"
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|
|
},
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"is_complex_query": true,
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|
"retrieval_path": "complex_hipporag",
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|
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"total_passages": 48,
|
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|
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"数据研发运营一体化是什么样的范式？",
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|
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|
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|
|
],
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"decomposed_sub_queries": [
|
|||
|
|
"数据研发运营一体化是什么样的范式？",
|
|||
|
|
"数据研发运营一体化与数据开发的关系是什么？"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
"initial_retrieval_details": {},
|
|||
|
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"sufficiency_check": {
|
|||
|
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"is_sufficient": true,
|
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|
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"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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|||
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"iteration": 0
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"current_sub_queries": [],
|
|||
|
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"is_sufficient": true,
|
|||
|
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"all_documents": [
|
|||
|
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{
|
|||
|
|
"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。",
|
|||
|
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"metadata": {
|
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|
|
"node_id": "774a6133f9a25821d10ebab0d1745ac30d14a4016da4d3548b102f265e633a22",
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|
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"passage_score": 0.0,
|
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|
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"rank": 1,
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"source": "hipporag2_langchain_event",
|
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|
|
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
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"pagerank_available": true
|
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|
|
}
|
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|
|
},
|
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|
|
{
|
|||
|
|
"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。",
|
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"metadata": {
|
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|
|
"node_id": "f81ab568ce6cfce72175a1087db911f899752c622460211efdc350d6c3167149",
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|
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"passage_score": 0.0,
|
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"rank": 2,
|
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|
|
"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？",
|
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|
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|
|
}
|
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|
|
},
|
|||
|
|
{
|
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|
|
"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。",
|
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|
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|
|
"node_id": "5be46591a0a7ccd7266c2f0961280fd5df89d16e316f123585ebe001f09c5fe1",
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|
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"rank": 3,
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|
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"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
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|
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|
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}
|
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|
|
},
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{
|
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"page_content": "DataOps 实践快速发展",
|
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"node_id": "20707ee6c13b5870e58f4eb4853f2bd6ddc6b0dff31966717b5f434d0a6dcc20",
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"rank": 4,
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"source": "hipporag2_langchain_event",
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|
|
"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
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"pagerank_available": true
|
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|
|
}
|
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|
|
},
|
|||
|
|
{
|
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"page_content": "编写了一篇关于DataOps实践指南的文章",
|
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|
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|
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"node_id": "c2db1984e1da816b055b75fa3cc6c40f8c2d7094fc237c3db4ea6b00f7faf4b7",
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|
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"rank": 5,
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|
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"query": "数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的哪种范式？",
|
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|
|||
|
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}
|
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|
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},
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|
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{
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"page_content": "实施数据治理策略",
|
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"node_id": "0f4eb7cf5f30d4738a7385127c011103981bc088ec749f8af1ed0b6c15144c44",
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|
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"rank": 6,
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"source": "hipporag2_langchain_event",
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|
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|
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|
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"node_id": "b08abe3367a833819cdadc8902d43927e0dc1b8a28c6729d5fa9913641ba27a5",
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"node_type": "event",
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"ppr_score": 0.002607680722834774,
|
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"passage_score": 0.0,
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"rank": 7,
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"source": "hipporag2_langchain_event",
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|
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|
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|
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|
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|
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}
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|
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},
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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": "# 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",
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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": "# 数据测试交付面临诸多挑战\\n\\n\\n\\n随着数据量和需求量的爆炸性增长，数据交付质量是数据研发的红线，交付效率是数据研发的增量。经过广泛的行业调研，诸多行业在数据准备、测试周期、技术应用和适应性等方面都面临着不小的挑战。\\n\\n## 准备数据困难\\n\\n* 业务数据跨越多个业务系统，系统复杂性高，上下游环节关联性强，测试数据准备链路长。\\n\\n* 手动从生产环境中复制或抽取数据。导致测试数据的不完整、时效行差，影响测试结果的准确性。\\n\\n## 测试覆盖率低\\n\\n* 受时间和资源的限制，无法覆盖所有的测试场景和数据组合，导致一些潜在的问题无法暴露。\\n\\n* 缺少规范化的测试流程，难以满足业务、研发、运维等各方对数据测试的需求。\\n\\n## 自动化程度低\\n\\n* 各业务部门手动编写和执行测试用例，人工错误率高，难以保障测试质量。\\n\\n* 缺乏统一的平台工具支撑，测试文档、上线审批等过程高度依赖人工。\\n\\n## 持续交付能力差\\n\\n* 缺乏持续部署管道，版本迭代周期长，难以对业务需求做出快速响应。\\n\\n* 人工部署过程缺乏有效跟踪和日志记录监控，导致团队协同困难，增加排查难度。",
|
|||
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|
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|
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|
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|
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|
|||
|
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|
|||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|||
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{
|
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|
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|
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|
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|
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|
|
},
|
|||
|
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|
|||
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|
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|
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|
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|
|||
|
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|
|||
|
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|
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|
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|
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|
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|
|||
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
|||
|
|
{
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|||
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|
|||
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|
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|
|||
|
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}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "# 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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|
|||
|
|
"node_id": "21cecc0bf37f351e693eaf71192ada4887caa03f90c22fe314b582966d6ccc79",
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"passage_score": 0.5472772875147758,
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"rank": 20,
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"source": "hipporag2_langchain_text",
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"query": "数据研发运营一体化是什么样的范式？",
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"pagerank_available": true
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"all_passages": [
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"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。",
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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。",
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"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。",
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"DataOps 实践快速发展",
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"编写了一篇关于DataOps实践指南的文章",
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"实施数据治理策略",
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"提高开发效率和产品质量",
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"建立数据管道",
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"集成DevOps实践",
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"加强数据生态系统的建设，鼓励实现数据开放共享。",
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"分析段落中的事件及其参与实体",
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"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。",
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"“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。",
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"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",
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"《DataOps 实践指南 2.0》发布",
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"《DataOps 实践指南 1.0》发布",
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"返回格式必须为以下JSON结构,内容需用简体中文表述: [ { \"Event\": \"\"描述事件的简单句子\"\", \"Entity\": [\"实体1\", \"实体2\", \"...\"] }... ]",
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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 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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"# 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",
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"数据研发管理",
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"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。",
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"数据运营平台内部对接企业数据库以及数据管理平台",
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"保障版本管理与数据开发、数据测试环节耦合，保障企业任务代码版本统一管理和维护。",
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"将数据治理工作融入数据研发过程，形成闭环",
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"数据开发持续将数据转化为满足业务需求的内容",
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"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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"四个核心环节包括数据研发管理、数据交付管理、数据运维和价值运营。",
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"数据开发平台",
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"数据运营平台内部对接企业数据库以及数据管理平台，支持不同数据库的元数据采集以及数据管理平台数据标准、数据质量、数据安全结果的对 接引用。",
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"价值运营",
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"数据运维",
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"数据交付管理",
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"系统工具",
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"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。",
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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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"# 数据测试交付面临诸多挑战\\n\\n\\n\\n随着数据量和需求量的爆炸性增长，数据交付质量是数据研发的红线，交付效率是数据研发的增量。经过广泛的行业调研，诸多行业在数据准备、测试周期、技术应用和适应性等方面都面临着不小的挑战。\\n\\n## 准备数据困难\\n\\n* 业务数据跨越多个业务系统，系统复杂性高，上下游环节关联性强，测试数据准备链路长。\\n\\n* 手动从生产环境中复制或抽取数据。导致测试数据的不完整、时效行差，影响测试结果的准确性。\\n\\n## 测试覆盖率低\\n\\n* 受时间和资源的限制，无法覆盖所有的测试场景和数据组合，导致一些潜在的问题无法暴露。\\n\\n* 缺少规范化的测试流程，难以满足业务、研发、运维等各方对数据测试的需求。\\n\\n## 自动化程度低\\n\\n* 各业务部门手动编写和执行测试用例，人工错误率高，难以保障测试质量。\\n\\n* 缺乏统一的平台工具支撑，测试文档、上线审批等过程高度依赖人工。\\n\\n## 持续交付能力差\\n\\n* 缺乏持续部署管道，版本迭代周期长，难以对业务需求做出快速响应。\\n\\n* 人工部署过程缺乏有效跟踪和日志记录监控，导致团队协同困难，增加排查难度。",
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"通过对数据进行统一接入、集中管控和应用管理，帮助运营管理方理清数据从资源到资产的价值流向，可视化数据应用场景分布",
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"运营主体结合场景需求开发数据产品",
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"包含数据处理、分析，形成产品并变现",
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"数据研发全链路的监测、运维监控、运维告警和运维操作需要通过可视化方式进行。",
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"实现数据一体化运维。",
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"数据运营服务基于业务需求联合多个角色进行数据分析",
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"依托平台对数据资产进行工具化管理，充分赋能业务",
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"加强自身研发能力，强化平台架构、数据整合等能力",
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"构建标准化的数据开发流程",
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"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",
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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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"passage_sources": [
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"原始查询-event-774a6133f9a25821d10ebab0d1745ac30d14a4016da4d3548b102f265e633a22",
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"原始查询-event-f81ab568ce6cfce72175a1087db911f899752c622460211efdc350d6c3167149",
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"原始查询-event-5be46591a0a7ccd7266c2f0961280fd5df89d16e316f123585ebe001f09c5fe1",
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"原始查询-event-20707ee6c13b5870e58f4eb4853f2bd6ddc6b0dff31966717b5f434d0a6dcc20",
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"原始查询-event-c2db1984e1da816b055b75fa3cc6c40f8c2d7094fc237c3db4ea6b00f7faf4b7",
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"原始查询-event-0f4eb7cf5f30d4738a7385127c011103981bc088ec749f8af1ed0b6c15144c44",
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"原始查询-event-b08abe3367a833819cdadc8902d43927e0dc1b8a28c6729d5fa9913641ba27a5",
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"原始查询-event-849a3d4c2d25164af0bce9c9cbdbfd592254d7fc9af293f4be1484277c81ac76",
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"原始查询-event-fcc78de5daaa3405a2c6e340aee37d2a90e80892ad8326c4ab92aff1c0e6047b",
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"原始查询-event-cdc6337c8984c01a1379d9afa19eeb4ba81660be38053a846e0f250baf04ee62",
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"原始查询-event-eeb3a7041856f88641d5a7fc15027f502f0f73778ea4f6fadfd1b6b654b16929",
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"原始查询-event-f8d46e99bb67396a63859ea3eafb0dd619b62f57c9337d2e223051e0d4f9a200",
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"原始查询-event-90d9024251e5a8cdeca241f0c6166214b4243126f3384975deec9474b31cf45a",
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"原始查询-event-805ccf4b8afad7fdc7adf220f8be68488e531cfbb23f6b8ea12ce6eeb52fea63",
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"原始查询-event-883d48746a2c6d5088fb85af475dede23902ac92177369e7704f30cc11fb98da",
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"原始查询-event-1399b28642963b0ae525bae264742aabd43a3f9bcb85d98c0ca6566a1c1ba26d",
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"原始查询-event-894a0cd323b92326cbbccb930ff9128a22525c5f987593c94b591e52bd5a86d8",
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"原始查询-text-da7aaabf868de83a9fc286404d784e30982b7ba7a5e56c5c1707922e5e39dcf1",
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"原始查询-text-9c60e1d67a9be847f2b2e95f859a18bf9940b7854a020b276d921f9caa0bc7a6",
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"原始查询-text-4e3dfec2ed3a3eaee6d31861e83cd54d8ba47840cd36f43162c719fabe2ef048",
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"子查询2-event-d9972ebdea4e9d9d8a9ba8b2200ac3772dcbd4fee37be649d3a6b0433249b9ab",
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"子查询2-event-8dc466db70bc34d95662bdf843dbb0f390e957591aeec9468f55fa0dc69b4c34",
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"子查询2-event-64e00576eaa1a4c9aac27890f390e87efabcef5c590bbbc44e9bdb1d1a8e5ecb",
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"子查询2-event-6077330eb7e5190425a71e8b0d2641e3a55cc646ba8f9b1aedd2a82ebdc78b67",
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"子查询2-event-b3bbac2120d1ec403a0f89041dd0d208a32c6c926532d21c08c6e699612f71fd",
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"子查询2-event-eac424e27127852d6d3143ccc74114e48274c42e671d3792a6806881167722c6",
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"子查询2-event-fa19992ada61ad05720dab20271cecae03b371638867632a55a9e60447d63a9b",
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"子查询2-event-48449fefcf28310ab37a70d327afc9c5f810679750a3b22ae752a1ba169a2a49",
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"子查询2-event-5c012b21ae796f181c03cd5141db357cafd2687452fd32096bed22262633a4ce",
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"子查询2-event-ed3f66410932ebdb150961b3fc73e5a1153ef66bd54a25fffdb58704a3f54b45",
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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-event-8a8705dd108bcd8a3ba4b6bea5c08578ba3b5f2731f5c21c5365685fdb6aca0c",
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"子查询2-event-6ea702ad9c2b4973976b41aa5d1308762c6fe68e907e6450f76863f8457fdebd",
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"子查询2-event-ae8da5d619b85f37af96a048fa5ffb0373a9573f26efdb2d130f1e0e45c6ee9d",
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"子查询2-text-324de3b8d42ff41213cf9e7a5507b2288fa03b6646b7a1cc3586cad487499e3b",
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"子查询2-text-dd3d50e44abfeff55b43ac88149415c023f79a959133188920bd9d1e568d5ced",
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"子查询1-event-72408058b88eee99ea6c903cedd21aa0bd57a8a2222cc65b9ae400e03af2f594",
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"子查询1-event-796097939661a8e7dc8bba9e8684234ef16dbcfb21362b8a7042f6c0e33aab6e",
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"子查询1-event-2cf069ba24ceea25c55c39b278d75b4eeb50ee675a689b5a3706c341c09c43b5",
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"子查询1-event-99441340ce7be26283f17fca212457bd69e7250889fad1c80e24b94d9fc9fcdc",
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"子查询1-event-033f3e709bdd1fd961297707907b0299d9d72e89315661c6f2516db788dd933a",
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"子查询1-event-412bd590efb4424677a1e1743d5b045d5d07bcae380652d1808aa922b933ba82",
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"子查询1-event-b928d951a91636e6aedbc873fac2fbd9d73a06b02ff6092f3ebf243ccf8982ac",
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"子查询1-event-aba765ebba60737c35e6ab187b4188a23a275ae9e6a3232f38dd84a4a58b4878",
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"子查询1-text-21cecc0bf37f351e693eaf71192ada4887caa03f90c22fe314b582966d6ccc79"
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],
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|
"pagerank_data_available": true,
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|||
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|
"pagerank_summary": {},
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|||
|
|
"concept_exploration_results": {},
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|||
|
|
"exploration_round": 0,
|
|||
|
|
"debug_info": {
|
|||
|
|
"total_time": 24.78314709663391,
|
|||
|
|
"retrieval_calls": 1,
|
|||
|
|
"llm_calls": 4,
|
|||
|
|
"langsmith_project": "rag-api-service",
|
|||
|
|
"token_usage_summary": {
|
|||
|
|
"has_llm": true,
|
|||
|
|
"has_generator": true,
|
|||
|
|
"last_call": {
|
|||
|
|
"prompt_tokens": 4048,
|
|||
|
|
"completion_tokens": 37,
|
|||
|
|
"total_tokens": 4085
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"total_usage": {
|
|||
|
|
"prompt_tokens": 5057,
|
|||
|
|
"completion_tokens": 160,
|
|||
|
|
"total_tokens": 5217,
|
|||
|
|
"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和开发流程有深入的理解，因此可能需要生成多方面的多个子查询来详细解释和回答这个问题。"
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"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": 48,
|
|||
|
|
"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": 7123
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
]
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|
|
}
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