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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 25 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：提出DataOps服务能力要求\n\n事件6：进行意见征集\n\n事件7：发起意见征集活动\n\n事件8：构建六个平台包括数据汇聚平台、存储计算平台、数据处理平台、数据治理平台、数据分析平台和数据共享开发平台\n\n事件9：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10：车联网TSP湖仓一体平台的数据治理平台涉及数据资产管理、机构/用户信息系统、数据组织/数据地图、参考数据/生数据管理、流程管理、供需分析、元数据管理、数据建模、技术元数据、问题跟踪、血缘关系/关联分析、流程管理、数据开发、数据服务建模、数据流程、部署、调度、测试及验证、服务接入控制、数据安全与共享、数据分析、数据主题、数据实验、数据共享、共享管理、共享服务\n\n事件11：多家企业参与了标准的评测\n\n事件12：《数据开发平台技术要求与测试方法》等标准已完成或在研\n\n事件13：数据中台功能\n\n事件14：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15：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\n\n事件16：标准引领，建设 DataOps 体系\n\n事件17：数据研发管理\n\n事件18：数据研发管理环节包括需求管理、设计管理、数据开发和自助分析。\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<EFBFBD>
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"query_complexity": {
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"is_complex": true,
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"reason": "这是一个复杂查询，因为用户询问的是数据研发运营一体化（DataOps）在数据开发领域的特定范式，这可能涉及到数据开发的不同实践、流程和理论。这种问题通常需要对数据开发领域的深入理解，可能需要从多个角度和来源获取信息来形成全面的答案。"
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},
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"is_complex_query": true,
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"retrieval_path": "complex_hipporag",
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"什么是数据研发运营一体化（DataOps）",
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"数据开发的常见范式有哪些"
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],
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"decomposed_sub_queries": [
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|
"什么是数据研发运营一体化（DataOps）",
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|
"数据开发的常见范式有哪些"
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|
],
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"initial_retrieval_details": {},
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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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"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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"node_id": "f81ab568ce6cfce72175a1087db911f899752c622460211efdc350d6c3167149",
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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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"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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},
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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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"node_id": "5be46591a0a7ccd7266c2f0961280fd5df89d16e316f123585ebe001f09c5fe1",
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"page_content": "提出DataOps服务能力要求",
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"page_content": "进行意见征集",
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}
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"page_content": "发起意见征集活动",
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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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"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 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",
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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": "# 汽车数据典型实践分享\\n\\n## 2023数据资产管理大会\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n### 数据底座架构蓝图（构建六个平台、四个中心、三个保障体系，一个统一门户）\\n\\n#### 1. 六个平台\\n\\n* 数据汇聚平台\\n\\n* 存储计算平台\\n\\n* 数据处理平台\\n\\n* 数据治理平台\\n\\n* 数据分析平台\\n\\n* 数据共享开发平台\\n\\n#### 2. 四个中心\\n\\n* 数据资源中心\\n\\n* 数据服务中心\\n\\n* AI中心\\n\\n* 数据运营中心\\n\\n#### 3. 三个保障\\n\\n* 标准规范体系\\n\\n* 运维保障体系\\n\\n* 安全保障体系\\n\\n#### 4. 一个统一门户\\n\\n#### 5. 多个应用\\n\\n### 数据资产管理：车企数据专业能力模型及课程体系\\n\\n| 能力类 | 能力组 | 能力 | 课程 | 方式 | 交付物 |\\n\\n| :----- | :----- | :--- | :--- | :--- | :----- |\\n\\n| 数据治理 | 数据基础 | 数据驱动数字化转型 | 《华为数据之道》《数据基本法》数据治理基础培训 | 自学+授课 | 考试通过 |\\n\\n| 数据工作规划 | 数据分类 | 数据工作3年规划数据工作目标/计划 | - | 指导 | 数据工作3年规划数据工作目标/计划 |\\n\\n| 数据组织架构 | 数据管理组织 | 数据管理角色 | 《数据基本法》数据治理案例分享 | 自学+分享 | 考试通过优秀案例 |\\n\\n| 数据运作机制 | 3A协同机制 | 数据治理基础培训 | 数据治理方法培训数据治理案例分享PowerDesigner操作指导数据资产平台操作指导 | 授课 | 考试通过实操案例 |\\n\\n| 信息架构 | 信息架构治理 | 信息架构设计 | - | 授课+指导 | - |\\n\\n| 信息架构评审 | 信息架构评审流程 | 信息架构评审标准 | - | - | - |\\n\\n| 数据工具使用 | PowerDesigner | 数据资产平台 | - | - | - |\\n\\n### 行业数据应用：车联网 TSP 湖仓一体平台\\n\\n#### 数据源\\n\\n* 车端TBOX\\n\\n* 用户日志\\n\\n* ERP\\n\\n* CRM\\n\\n#### 数据开发治理\\n\\n* 数据开发\\n\\n* 数据管理\\n\\n* 任务调度\\n\\n* 数据质量\\n\\n#### 数据集成\\n\\n* 实时集成\\n\\n* 多源支持\\n\\n* 自动解析\\n\\n#### 数据计算分析\\n\\n* 驾驶行为分析\\n\\n* 电池健康分析\\n\\n#### 数据存储\\n\\n### 数据平台建设：车企数据开发管理平台\\n\\n#### 指标设计发布\\n\\n* 穷尽核心业务指标\\n\\n* 形成原子指标库\\n\\n#### 指标数据设计\\n\\n* 原子指标库\\n\\n* 检索引擎\\n\\n* 向量储存\\n\\n#### 数据探源认证\\n\\n* 一汽业务规则\\n\\n* 数据建模规则\\n\\n* 集团BI规范\\n\\n* NL2SQL\\n\\n#### 模型服务设计\\n\\n* SFT Workflow\\n\\n* PPG Workflow\\n\\n* Reword Model Workflow\\n\\n#### 指标数据应用\\n\\n* 一汽数据大模型的核心能力\\n\\n* L1行业大模型\\n\\n### 行业数据应用：车企汽车大模型 GPT-BI\\n\\n### 数据流转运营：汽车大数据区块链平台\\n\\n#### 区块链层\\n\\n* 区块链+隐私计算\\n\\n#### 车企数据中心\\n\\n* 节点\\n\\n#### 网联汽车\\n\\n* 节点\\n\\n#### 原始数据交互\\n\\n#### 数据索引交互\\n\\n### 行业数据应用：车联网 TSP 湖仓一体平台\\n\\n#### 数据治理平台\\n\\n* 数据资产管理\\n\\n* 机构/用户信息系统\\n\\n* 数据组织/数据地图\\n\\n* 参考数据/生数据管理\\n\\n* 流程管理\\n\\n* 供需分析\\n\\n* 元数据管理\\n\\n* 数据建模\\n\\n* 技术元数据\\n\\n* 问题跟踪\\n\\n* 血缘关系/关联分析\\n\\n* 流程管理\\n\\n* 数据开发\\n\\n* 数据服务建模\\n\\n* 数据流程\\n\\n* 部署、调度\\n\\n* 测试及验证\\n\\n* 流程管理\\n\\n* 数据质量管理\\n\\n* 数据授权\\n\\n* 数据脱敏\\n\\n* 数据访问安全\\n\\n* 数据服务发布/申请/审核/授权等管理\\n\\n* 服务接入控制\\n\\n* 数据安全与共享\\n\\n* 数据分析\\n\\n* 数据主题\\n\\n* 数据实验\\n\\n* 数据共享\\n\\n* 共享管理\\n\\n* 共享服务\\n\\n#### 数据源\\n\\n*
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"page_content": "# 重点工作一：数据开发与服务板块\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n2023数据资产管理大会\\n\\n## 1 供给侧技术工具\\n\\n### 已完成及在研标准：\\n\\n* 《数据开发平台技术要求与测试方法》\\n\\n* 《数据科学平台技术要求与测试方法》\\n\\n* 《知识图谱工具技术要求与测试方法》\\n\\n* 《用户行为分析工具技术要求》\\n\\n* 《指标平台技术要求》\\n\\n* 《标签平台技术要求》\\n\\n* 《A/B测试工具技术要求》\\n\\n### 参与评测企业：\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n## 2 应用侧体系建设\\n\\n### 体系架构\\n\\n#### 数据服务体系\\n\\n* 数据获取\\n\\n* 数据分析\\n\\n* 服务管理\\n\\n#### 数据开发体系\\n\\n* 开发能力\\n\\n* 流程管理\\n\\n* 环境管理\\n\\n### 已完成及在研标准：\\n\\n* 《数据开发能力成熟度模型》\\n\\n* 《数据服务能力成熟度模型》\\n\\n### 参与评测企业：\\n\\n\\n\\n\\n\\n进行中：\\n\\n\\n\\n",
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"page_content": "# 信通院数据应用整体工作框架\\n\\n## 助力数据价值的发现、释放和认可\\n\\n### 数据对外赋能\\n\\n* 数据产品对外变现需求对接\\n\\n* 对外数据API能力评测\\n\\n* 外部数据资源接入对接\\n\\n### 数据对内赋能\\n\\n#### 数字营销\\n\\n* 企业数字营销成熟度评估\\n\\n* 数字营销外部数据源对接\\n\\n* 数字营销解决方案能力评测\\n\\n* 数字营销体系建设提升咨询\\n\\n#### 智能风控\\n\\n* 企业智能风控成熟度评估\\n\\n* 智能风控外部数据源对接\\n\\n* 智能风控解决方案能力评测\\n\\n* 智能风控体系建设提升咨询\\n\\n#### 数据驱动的企业管理\\n\\n* 企业数字化管理成熟度评估\\n\\n* 企业数字化管理体系建设咨询\\n\\n* 企业数字化管理解决方案能力评测\\n\\n#### 企业“业数融合”成熟度评估\\n\\n#### 企业数据伦理治理成熟度评估\\n\\n### 数据分析应用\\n\\n#### 技术平台评测\\n\\n* 数据可视化工具\\n\\n* 数字孪生技术平台\\n\\n* 商务智能(BI)工具\\n\\n* 用户行为分析平台\\n\\n* 基于大模型的BI工具\\n\\n* .....\\n\\n#### 体系建设评估\\n\\n* 可视化服务能力\\n\\n* 数据分析服务能力\\n\\n#### 外部供应商评测\\n\\n* 数据分析应用服务商能力评测\\n\\n#### 能力提升咨询\\n\\n* 技术工具及供应商选型咨询\\n\\n* 内部体系建设咨询\\n\\n### 数据开发与服务\\n\\n#### 技术平台评测\\n\\n* 数据开发平台\\n\\n* 数据科学平台\\n\\n* 知识图谱工具\\n\\n* 指标平台\\n\\n* 标签平台\\n\\n* .....\\n\\n#### 体系建设评估\\n\\n* 数据服务体系评估\\n\\n* 数据开发体系评估\\n\\n#### 能力提升咨询\\n\\n* 技术工具及供应商选型咨询\\n\\n* 内部体系建设咨询\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n2023数据资产管理大会",
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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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"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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"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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"DataOps 实践快速发展",
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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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"提出DataOps服务能力要求",
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"进行意见征集",
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"发起意见征集活动",
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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——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",
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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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"构建六个平台包括数据汇聚平台、存储计算平台、数据处理平台、数据治理平台、数据分析平台和数据共享开发平台",
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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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"车联网TSP湖仓一体平台的数据治理平台涉及数据资产管理、机构/用户信息系统、数据组织/数据地图、参考数据/生数据管理、流程管理、供需分析、元数据管理、数据建模、技术元数据、问题跟踪、血缘关系/关联分析、流程管理、数据开发、数据服务建模、数据流程、部署、调度、测试及验证、服务接入控制、数据安全与共享、数据分析、数据主题、数据实验、数据共享、共享管理、共享服务",
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"多家企业参与了标准的评测",
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"《数据开发平台技术要求与测试方法》等标准已完成或在研",
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"数据中台功能",
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"# 汽车数据典型实践分享\\n\\n## 2023数据资产管理大会\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n### 数据底座架构蓝图（构建六个平台、四个中心、三个保障体系，一个统一门户）\\n\\n#### 1. 六个平台\\n\\n* 数据汇聚平台\\n\\n* 存储计算平台\\n\\n* 数据处理平台\\n\\n* 数据治理平台\\n\\n* 数据分析平台\\n\\n* 数据共享开发平台\\n\\n#### 2. 四个中心\\n\\n* 数据资源中心\\n\\n* 数据服务中心\\n\\n* AI中心\\n\\n* 数据运营中心\\n\\n#### 3. 三个保障\\n\\n* 标准规范体系\\n\\n* 运维保障体系\\n\\n* 安全保障体系\\n\\n#### 4. 一个统一门户\\n\\n#### 5. 多个应用\\n\\n### 数据资产管理：车企数据专业能力模型及课程体系\\n\\n| 能力类 | 能力组 | 能力 | 课程 | 方式 | 交付物 |\\n\\n| :----- | :----- | :--- | :--- | :--- | :----- |\\n\\n| 数据治理 | 数据基础 | 数据驱动数字化转型 | 《华为数据之道》《数据基本法》数据治理基础培训 | 自学+授课 | 考试通过 |\\n\\n| 数据工作规划 | 数据分类 | 数据工作3年规划数据工作目标/计划 | - | 指导 | 数据工作3年规划数据工作目标/计划 |\\n\\n| 数据组织架构 | 数据管理组织 | 数据管理角色 | 《数据基本法》数据治理案例分享 | 自学+分享 | 考试通过优秀案例 |\\n\\n| 数据运作机制 | 3A协同机制 | 数据治理基础培训 | 数据治理方法培训数据治理案例分享PowerDesigner操作指导数据资产平台操作指导 | 授课 | 考试通过实操案例 |\\n\\n| 信息架构 | 信息架构治理 | 信息架构设计 | - | 授课+指导 | - |\\n\\n| 信息架构评审 | 信息架构评审流程 | 信息架构评审标准 | - | - | - |\\n\\n| 数据工具使用 | PowerDesigner | 数据资产平台 | - | - | - |\\n\\n### 行业数据应用：车联网 TSP 湖仓一体平台\\n\\n#### 数据源\\n\\n* 车端TBOX\\n\\n* 用户日志\\n\\n* ERP\\n\\n* CRM\\n\\n#### 数据开发治理\\n\\n* 数据开发\\n\\n* 数据管理\\n\\n* 任务调度\\n\\n* 数据质量\\n\\n#### 数据集成\\n\\n* 实时集成\\n\\n* 多源支持\\n\\n* 自动解析\\n\\n#### 数据计算分析\\n\\n* 驾驶行为分析\\n\\n* 电池健康分析\\n\\n#### 数据存储\\n\\n### 数据平台建设：车企数据开发管理平台\\n\\n#### 指标设计发布\\n\\n* 穷尽核心业务指标\\n\\n* 形成原子指标库\\n\\n#### 指标数据设计\\n\\n* 原子指标库\\n\\n* 检索引擎\\n\\n* 向量储存\\n\\n#### 数据探源认证\\n\\n* 一汽业务规则\\n\\n* 数据建模规则\\n\\n* 集团BI规范\\n\\n* NL2SQL\\n\\n#### 模型服务设计\\n\\n* SFT Workflow\\n\\n* PPG Workflow\\n\\n* Reword Model Workflow\\n\\n#### 指标数据应用\\n\\n* 一汽数据大模型的核心能力\\n\\n* L1行业大模型\\n\\n### 行业数据应用：车企汽车大模型 GPT-BI\\n\\n### 数据流转运营：汽车大数据区块链平台\\n\\n#### 区块链层\\n\\n* 区块链+隐私计算\\n\\n#### 车企数据中心\\n\\n* 节点\\n\\n#### 网联汽车\\n\\n* 节点\\n\\n#### 原始数据交互\\n\\n#### 数据索引交互\\n\\n### 行业数据应用：车联网 TSP 湖仓一体平台\\n\\n#### 数据治理平台\\n\\n* 数据资产管理\\n\\n* 机构/用户信息系统\\n\\n* 数据组织/数据地图\\n\\n* 参考数据/生数据管理\\n\\n* 流程管理\\n\\n* 供需分析\\n\\n* 元数据管理\\n\\n* 数据建模\\n\\n* 技术元数据\\n\\n* 问题跟踪\\n\\n* 血缘关系/关联分析\\n\\n* 流程管理\\n\\n* 数据开发\\n\\n* 数据服务建模\\n\\n* 数据流程\\n\\n* 部署、调度\\n\\n* 测试及验证\\n\\n* 流程管理\\n\\n* 数据质量管理\\n\\n* 数据授权\\n\\n* 数据脱敏\\n\\n* 数据访问安全\\n\\n* 数据服务发布/申请/审核/授权等管理\\n\\n* 服务接入控制\\n\\n* 数据安全与共享\\n\\n* 数据分析\\n\\n* 数据主题\\n\\n* 数据实验\\n\\n* 数据共享\\n\\n* 共享管理\\n\\n* 共享服务\\n\\n#### 数据源\\n\\n* 互联网\\n\\n*
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"# 重点工作一：数据开发与服务板块\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n2023数据资产管理大会\\n\\n## 1 供给侧技术工具\\n\\n### 已完成及在研标准：\\n\\n* 《数据开发平台技术要求与测试方法》\\n\\n* 《数据科学平台技术要求与测试方法》\\n\\n* 《知识图谱工具技术要求与测试方法》\\n\\n* 《用户行为分析工具技术要求》\\n\\n* 《指标平台技术要求》\\n\\n* 《标签平台技术要求》\\n\\n* 《A/B测试工具技术要求》\\n\\n### 参与评测企业：\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n## 2 应用侧体系建设\\n\\n### 体系架构\\n\\n#### 数据服务体系\\n\\n* 数据获取\\n\\n* 数据分析\\n\\n* 服务管理\\n\\n#### 数据开发体系\\n\\n* 开发能力\\n\\n* 流程管理\\n\\n* 环境管理\\n\\n### 已完成及在研标准：\\n\\n* 《数据开发能力成熟度模型》\\n\\n* 《数据服务能力成熟度模型》\\n\\n### 参与评测企业：\\n\\n\\n\\n\\n\\n进行中：\\n\\n\\n\\n",
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"# 信通院数据应用整体工作框架\\n\\n## 助力数据价值的发现、释放和认可\\n\\n### 数据对外赋能\\n\\n* 数据产品对外变现需求对接\\n\\n* 对外数据API能力评测\\n\\n* 外部数据资源接入对接\\n\\n### 数据对内赋能\\n\\n#### 数字营销\\n\\n* 企业数字营销成熟度评估\\n\\n* 数字营销外部数据源对接\\n\\n* 数字营销解决方案能力评测\\n\\n* 数字营销体系建设提升咨询\\n\\n#### 智能风控\\n\\n* 企业智能风控成熟度评估\\n\\n* 智能风控外部数据源对接\\n\\n* 智能风控解决方案能力评测\\n\\n* 智能风控体系建设提升咨询\\n\\n#### 数据驱动的企业管理\\n\\n* 企业数字化管理成熟度评估\\n\\n* 企业数字化管理体系建设咨询\\n\\n* 企业数字化管理解决方案能力评测\\n\\n#### 企业“业数融合”成熟度评估\\n\\n#### 企业数据伦理治理成熟度评估\\n\\n### 数据分析应用\\n\\n#### 技术平台评测\\n\\n* 数据可视化工具\\n\\n* 数字孪生技术平台\\n\\n* 商务智能(BI)工具\\n\\n* 用户行为分析平台\\n\\n* 基于大模型的BI工具\\n\\n* .....\\n\\n#### 体系建设评估\\n\\n* 可视化服务能力\\n\\n* 数据分析服务能力\\n\\n#### 外部供应商评测\\n\\n* 数据分析应用服务商能力评测\\n\\n#### 能力提升咨询\\n\\n* 技术工具及供应商选型咨询\\n\\n* 内部体系建设咨询\\n\\n### 数据开发与服务\\n\\n#### 技术平台评测\\n\\n* 数据开发平台\\n\\n* 数据科学平台\\n\\n* 知识图谱工具\\n\\n* 指标平台\\n\\n* 标签平台\\n\\n* .....\\n\\n#### 体系建设评估\\n\\n* 数据服务体系评估\\n\\n* 数据开发体系评估\\n\\n#### 能力提升咨询\\n\\n* 技术工具及供应商选型咨询\\n\\n* 内部体系建设咨询\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n2023数据资产管理大会",
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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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"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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"标准引领，建设 DataOps 体系",
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"数据研发管理",
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"数据研发管理环节包括需求管理、设计管理、数据开发和自助分析。",
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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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"原始查询-event-f81ab568ce6cfce72175a1087db911f899752c622460211efdc350d6c3167149",
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"原始查询-text-da7aaabf868de83a9fc286404d784e30982b7ba7a5e56c5c1707922e5e39dcf1",
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"原始查询-text-b406044bae110b82a0e2675cbde336748e6f77bb6b6c43a3455c3fd3a3515acd",
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"原始查询-text-9c60e1d67a9be847f2b2e95f859a18bf9940b7854a020b276d921f9caa0bc7a6",
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"子查询2-event-eac424e27127852d6d3143ccc74114e48274c42e671d3792a6806881167722c6",
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"子查询2-event-b64d3498bfd0df3cec9972f33303b0f5bd62d7381923be351f799658ac82738d",
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"子查询2-text-ad063c60fa2af82ebee374c18dcb85df882ce89bd65dad15c4d049610c29fb22",
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"子查询2-text-ec0aff6672edd992c681993faef8fb3b4bcfc466158c873ca32b7f969ce51c3e",
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"子查询2-text-3d78dc4b2f00a08592efdb0765121c4c5045d71a80845f44ff381716368c232d",
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"子查询1-event-d9972ebdea4e9d9d8a9ba8b2200ac3772dcbd4fee37be649d3a6b0433249b9ab",
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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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"pagerank_summary": {},
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"concept_exploration_results": {},
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|
"exploration_round": 0,
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|||
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|
"debug_info": {
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|
"total_time": 23.213276863098145,
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|||
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|
"retrieval_calls": 1,
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|
"llm_calls": 4,
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|||
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|
"langsmith_project": "rag-api-service",
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|||
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"token_usage_summary": {
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|||
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"has_llm": true,
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|||
|
|
"has_generator": true,
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|||
|
|
"last_call": {
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|||
|
|
"prompt_tokens": 5416,
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|||
|
|
"completion_tokens": 37,
|
|||
|
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"total_tokens": 5453
|
|||
|
|
},
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|||
|
|
"total_usage": {
|
|||
|
|
"prompt_tokens": 6425,
|
|||
|
|
"completion_tokens": 222,
|
|||
|
|
"total_tokens": 6647,
|
|||
|
|
"call_count": 3
|
|||
|
|
},
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|||
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|
"model_name": "qwen2-7b-instruct",
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|||
|
|
"has_last_usage": true,
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|||
|
|
"has_total_usage": true
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"complexity_analysis": {
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|||
|
|
"is_complex": true,
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|||
|
|
"complexity_level": "complex",
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|
"confidence": 0.95,
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|
"reason": "这是一个复杂查询，因为用户询问的是数据研发运营一体化（DataOps）在数据开发领域的特定范式，这可能涉及到数据开发的不同实践、流程和理论。这种问题通常需要对数据开发领域的深入理解，可能需要从多个角度和来源获取信息来形成全面的答案。"
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|||
|
|
},
|
|||
|
|
"debug_mode_analysis": {
|
|||
|
|
"debug_mode": "0",
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|||
|
|
"debug_override": {},
|
|||
|
|
"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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|||
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|
"iteration": 0
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"iteration_sufficiency_history": [],
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|||
|
|
"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": [
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|||
|
|
{
|
|||
|
|
"iteration": 0,
|
|||
|
|
"query": "并行检索: 原始查询 + 2 个子查询",
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|
|
"passages_count": 25,
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|||
|
|
"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": 9636
|
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|
|
}
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|
|
]
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|
|
}
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