《信息技术服务智能运维第2部分：数据治理》标准发展报告
标题
关于《信息技术服务智能运维第2部分：数据治理》标准立项与发展的综合报告
摘要
本报告旨在阐述《信息技术服务智能运维第2部分：数据治理》（以下简称“本标准”）立项的背景、目的、核心意义及其主要技术内容。随着智能运维（AIOps）成为运维领域的关键发展方向，运维数据的质量已成为制约其效能的核心瓶颈。本标准应运而生，旨在填补现有数据治理标准在运维数据领域的指导空白。报告详细分析了运维数据的独特性及其治理挑战，明确了本标准在构建治理框架、细化治理域与过程方面的创新性贡献。本标准的制定与实施，将为组织提供一套针对性、可落地的运维数据治理方法论，有效支撑智能运维场景的实践，并推动相关产业生态的健康发展。
要点列表
1.问题驱动：运维数据质量低下是阻碍智能运维算法准确性与场景落地的关键因素。
2.领域独特性：运维数据具有源头复杂、标准化低、关联性强、时效性高等特点，与业务数据治理存在显著差异。
3.标准缺位：现有通用数据治理标准对运维数据的针对性指导不足，亟需专项标准。
4.核心创新：本标准明确了运维数据分类、治理域框架（九大方面）和闭环治理过程（四个阶段）。
5.价值目标：旨在提供高质量运维数据，支撑智能运维应用，构建数据产业生态，促进行业持续发展。
6.适用范围：适用于各类组织建立、评估和改进其运维数据治理体系与能力。
目的意义
本标准立项的核心目的在于解决智能运维实践中的基础性数据难题，其意义深远且具体：
首先，直击智能运维发展的核心痛点。智能运维依赖于数据驱动的分析与决策，但实践中，未经治理的运维数据质量参差不齐，直接导致算法命中率低、机器学习模型偏差大，甚至引发误判和误操作，造成业务风险与损失。本标准的制定，正是为了系统性地破解这一瓶颈，为智能运维提供坚实、可靠的数据基石。
其次，填补运维数据治理领域的标准空白。运维数据在产生源头、结构、关联性和生命周期等方面与传统的业务数据存在本质区别。现有如《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）等通用标准，难以针对运维数据的非结构化、海量、血缘关系弱等特点提供有效指导。本标准是对通用数据治理理论的继承与深化，是首个专门针对运维数据特点进行细化和创新的标准，具有重要的开创性意义。
最后，提供可落地的实践指导框架。本标准并非空泛的原则，而是构建了一套完整的治理体系。它通过明确运维数据的分类，使治理要求更具针对性；通过定义涵盖数据标准、架构、资产、质量、安全、服务等九大方面的“治理域”，建立了全面的管理体系；通过规划“统筹规划、构建运行、监控评价、改进优化”的闭环过程，确保了治理工作的持续有效。这套框架将帮助组织从战略到执行，系统地提升运维数据管理能力，从而让智能运维从概念走向规模化落地，并最终助力构建健康、协同的智能运维数据产业生态。
关于标准化技术委员会的介绍
本标准的研制工作通常由相关的全国信息技术标准化技术委员会（以下简称“标委会”）下属的分技术委员会负责。在中国，与“信息技术服务”和“智能运维”领域最相关的标委会是“全国信息技术标准化技术委员会信息技术服务分技术委员会”（SAC/TC28/SC40）。
*职能与角色：该分技术委员会是在国家标准化管理委员会领导下，专门负责信息技术服务领域国家标准制修订工作的技术组织。其核心职能包括：研究提出本专业领域标准化工作的方针、政策和技术措施；负责组织制定、修订和审查本专业领域的国家标准；宣贯实施标准，并推动国际标准化交流与合作。
*与本标准的关系：《信息技术服务智能运维》系列标准（包括本第2部分：数据治理）正是由该分技术委员会归口管理。委员会组织来自产学研用各界的专家，成立标准起草组，基于行业实践和前瞻研究，经过草案编写、征求意见、技术审查、报批发布等一系列严谨流程，最终形成国家标准。委员会确保了标准制定的专业性、公正性和广泛代表性，使标准能够切实反映行业共识并引领发展方向。
*重要性：标准化技术委员会是连接政府、产业、学术和用户的桥梁，是保障标准质量、维护标准体系协调统一的关键机制。通过标委会的工作，本标准得以凝聚行业智慧，成为具有权威性和指导性的规范性文件。
结论
《信息技术服务智能运维第2部分：数据治理》标准的立项与制定，是响应智能运维时代发展需求的必然举措。它精准识别了运维数据治理这一关键短板，并系统性地提供了解决方案。通过构建兼具创新性与实用性的治理框架，本标准将有力指导各类组织提升运维数据质量与管理成熟度，为智能运维算法的有效运行和场景的深化应用扫清障碍。在全国信息技术标准化技术委员会信息技术服务分技术委员会的专业引领下，本标准的发布与实施，预计将显著加速智能运维在中国的规模化落地进程，提升整体信息技术