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报告从XOps应用创新发展背景、历程出发，梳理企业XOps应用创新体系，围绕组织、文化、流程等对通用需求进行总结。报告针对当前成熟度较高的XOps领域的概念与内涵、国内外应用创新发展现状及关键能力进行总结研究。同时，报告分析研究XOps应用创新发展所面临的挑战，并对应提出发展建议。最后，总结未来发展趋势，推动我国企业多元化运营体系更好更快发展。
报告核心观点
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1. DevOps打造数字时代研发运营新范式
DevOps应用是企业进行数字化转型的有力抓手，主要原因是企业进行数字化转型的实质和DevOps能力体系建设所涉及的领域高度重合。一是DevOps强调实现协作、自动化和持续优化的能力，有效帮助企业提升效率。二是DevOps强调价值交付，通过深入挖掘业务认知和企业的痛点需求，以及定制化的客户体验量化体系，帮助提升客户体验。三是DevOps能力建设中围绕的工具平台、配置、基础设施等内容，均由组织级统一团队以服务化方式赋能项目团队，为业务敏捷性和创新奠定基础。
2. AIOps赋能技术运营开启数智运维新时代
为了应对来自标准运维数据积累和运维业务发展的双重需求，AIOps 的着力点在于赋能 DevOps，通过运用大数据、机器学习、人工智能等技术能力进一步处理自动化运维不能解决的问题。针对智能化运维应用场景层与关键技术能力，可分为感知、分析、决策、执行、知识更新，即收集和监测原始输入数据，随后基于采集/接入的数据进行数据分析，接着基于分析过程推理得到的决策依据或选项，再基于决策过程做出进一步运维操作，最后基于过往操作、决策经验进行知识迁移覆盖。这一过程覆盖了以下应用场景及关键技术内容。
3. DataOps助力企业引擎换挡实现数据价值最大化
DataOps关注企业数据的研发、治理和运营环节，凭借其自动化（Automation）、智能化（Inteligence）、敏捷（Agile）、融合协作（Integration）、精益（Lean）的核心思想（即AIAIL），帮助企业快速、准确的完成数据的交付，进行持续的运营维护和流程优化，并不断加速数据研发运营流程、优化研发运营成本。
4. MLOps引领模型流水线生产管理新模式
MLOps为企业的AI开发模式从PoC（概念验证阶段）到大规模生产落地提供了标准化的指南和参考，缓解过程难管理、团队难协作、交付难持续的三大痛点，助力企业实现高效率、高质量、可持续、低风险的机器学习模型生产。
5. BizDevOps是重塑智能高效服务流程的核心
BizDevOps拉通业务、IT、运维运营三大混编团队，围绕业务价值的实现和全生命周期管理进行不断地探索与改进，其核心应用场景在于业务价值管理、业务、IT研发、运营团队协同开发以及业务运营三大主要业务场景，并借助人员及工具能力对于价值链路和业务研发、运营流程进行承载。
6. FinOps指导企业IT资源的变革管理
FinOps要求企业在结合财务及运营方面不同关注点的基础之上进行能力建设，结合财务人员关注的预算控制、成本分摊、成本优化、成本核算等方面，与运营人员多关注的资源优化、架构优化、性能优化等方面需求，最终形成FinOps的关注要点。
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