智能运维领域国家标准草案公开征求意见
请点击下方阅读原文获取附件：包括该国家标准 征求意见稿 和 意见汇总处理表 等。
智能运维作为运行维护的发展方向，是“下一代运维”，是运行维护服务数字化转型的实践。在实践中，运维数据质量严重制约了智能运维场景中所运用算法的命中率或者机器学习成果的准确性，不良的运维数据会导致分析决策的误判和自动控制的误操作，并可能造成业务损失，没有经过治理的运维数据严重制约了智能运维的实现。
运维数据具有不同于业务数据的独特性，具有产生源头复杂、标准化程度低、关联对象繁多、消亡速度快等特点。运维数据治理与业务数据治理也存在较大区别，如不具备业务领域所建立的明确的、已经得到公认的概念模型，无法像业务系统那样简单、清晰地从系统数据库中直接获取。 现有标准如《数据管理能力成熟度评估模型》《信息技术服务 治理 第5部分：数据治理规范》对运维数据治理的指导性不足，未能对运维数据特点（非结构化、海量、血缘弱等）提出针对性建议。
国家标准《信息技术服务 智能运维 第2部分：数据治理》作为《信息技术服务 智能运维》系列标准第2部分，重点阐述智能运维场景下对数据要素的治理框架、方法和实践指导。
本标准继承和借鉴了传统业务数据治理的理论方法，针对运维数据的特点，明确了运维数据的治权和治理框架，形成运维数据治理体系，提供高质量、全覆盖的运维数据，支撑智能运维场景更好的落地实施，有效解决运维数据质量参差不齐、针对性标准缺位等运维数据核心问题。
本标准在继承已有标准基础上，针对运维数据特点进行了细化和创新。
一是明确了运维数据的分类，针对不同类型运维数据提出不同要求，在落地实践方面更具指导性。
二是明确了运维数据治理域各方面内容，从数据标准、数据架构、数据资产、过程管理、质量管理、安全管理、数据共享、数据服务、数据洞察等方面提出具体要求。
三是从统筹规划、构建运行、监控评价、改进优化四方面细化了运维数据管控过程，有效支撑智能运维中的数据应用场景。
本标准将有助于构建智能运维相关的数据产业生态，支撑行业信息技术服务能力的持续发展。
请点击下方阅读原文获取附件，包括该国家标准征求意见稿和意见汇总处理表等，并于2024年6月25日前，将对国家标准《信息技术服务 智能运维 第2部分：数据治理（征求意见稿）》的意见和建议以电子版形式反馈至以下联系人。