数据平台与 AI 平台之间的开发流程，正在加速接轨。

3月10日，据中国信息通信研究院官网信息披露，在其组织的数智一体化平台（DIOps）技术要求专项测试中，腾讯云一体化数据智能平台 WeData 完成全部测试内容，成为首个通过该项测试的产品。

据了解，DIOps（Data Intelligence Operations）是中国信通院联合产业界推动制定的数据智能一体化技术标准，旨在解决企业在推进数据与 AI 应用过程中，数据处理、模型开发和系统上线流程割裂的问题。腾讯云是该标准的核心参编单位之一。

在不少企业的 AI 项目实践中，数据处理、模型训练和系统运维往往分属不同团队和工具。DIOps 标准希望通过统一技术框架，将数据准备、模型开发、运行管理和应用交付等环节打通，让 AI 项目能够像软件系统一样稳定开发和持续迭代。

本次测试围绕数据准备、数据与模型开发、运维管理和应用交付等关键环节展开，共覆盖 13 个功能类别、56 个功能点，是国内首个针对 Data+AI 一体化能力开展的系统性评测。

在测试中，腾讯云 WeData 在多个关键能力项中完成相关要求。平台通过统一的数据开发与模型开发环境，将数据处理、模型训练和任务调度整合在同一工作流程中，帮助企业减少跨团队协作成本，并提升 AI 项目的上线效率。

例如，在实际业务场景中，企业往往需要同时管理大量数据任务和模型版本。WeData 提供统一的数据管理、模型监控和自动化发布能力，使模型从研发到生产环境的上线过程更加可控，并能够持续监测模型效果，及时发现并解决问题。

目前，这类能力已经在智能推荐、金融风控、供应链预测等场景中得到应用。通过打通数据处理与模型运行流程，企业可以更快地将 AI 模型投入实际业务，并持续优化算法效果。

面向AI时代，腾讯云正在加速产品迭代，致力于为用户打造“好用的AI”，在Data+AI领域，已形成完善的能力布局，支撑TOP 10券商中六成完成数据平台AI升级。

数据平台与 AI 平台之间的开发流程，正在加速接轨。

3月10日，据中国信息通信研究院官网信息披露，在其组织的数智一体化平台（DIOps）技术要求专项测试中，腾讯云一体化数据智能平台 WeData 完成全部测试内容，成为首个通过该项测试的产品。

据了解，DIOps（Data Intelligence Operations）是中国信通院联合产业界推动制定的数据智能一体化技术标准，旨在解决企业在推进数据与 AI 应用过程中，数据处理、模型开发和系统上线流程割裂的问题。腾讯云是该标准的核心参编单位之一。

在不少企业的 AI 项目实践中，数据处理、模型训练和系统运维往往分属不同团队和工具。DIOps 标准希望通过统一技术框架，将数据准备、模型开发、运行管理和应用交付等环节打通，让 AI 项目能够像软件系统一样稳定开发和持续迭代。

本次测试围绕数据准备、数据与模型开发、运维管理和应用交付等关键环节展开，共覆盖 13 个功能类别、56 个功能点，是国内首个针对 Data+AI 一体化能力开展的系统性评测。

在测试中，腾讯云 WeData 在多个关键能力项中完成相关要求。平台通过统一的数据开发与模型开发环境，将数据处理、模型训练和任务调度整合在同一工作流程中，帮助企业减少跨团队协作成本，并提升 AI 项目的上线效率。

例如，在实际业务场景中，企业往往需要同时管理大量数据任务和模型版本。WeData 提供统一的数据管理、模型监控和自动化发布能力，使模型从研发到生产环境的上线过程更加可控，并能够持续监测模型效果，及时发现并解决问题。

目前，这类能力已经在智能推荐、金融风控、供应链预测等场景中得到应用。通过打通数据处理与模型运行流程，企业可以更快地将 AI 模型投入实际业务，并持续优化算法效果。

面向AI时代，腾讯云正在加速产品迭代，致力于为用户打造“好用的AI”，在Data+AI领域，已形成完善的能力布局，支撑TOP 10券商中六成完成数据平台AI升级。

数据平台与 AI 平台之间的开发流程，正在加速接轨。

3月10日，据中国信息通信研究院官网信息披露，在其组织的数智一体化平台（DIOps）技术要求专项测试中，腾讯云一体化数据智能平台 WeData 完成全部测试内容，成为首个通过该项测试的产品。

据了解，DIOps（Data Intelligence Operations）是中国信通院联合产业界推动制定的数据智能一体化技术标准，旨在解决企业在推进数据与 AI 应用过程中，数据处理、模型开发和系统上线流程割裂的问题。腾讯云是该标准的核心参编单位之一。

在不少企业的 AI 项目实践中，数据处理、模型训练和系统运维往往分属不同团队和工具。DIOps 标准希望通过统一技术框架，将数据准备、模型开发、运行管理和应用交付等环节打通，让 AI 项目能够像软件系统一样稳定开发和持续迭代。

本次测试围绕数据准备、数据与模型开发、运维管理和应用交付等关键环节展开，共覆盖 13 个功能类别、56 个功能点，是国内首个针对 Data+AI 一体化能力开展的系统性评测。

在测试中，腾讯云 WeData 在多个关键能力项中完成相关要求。平台通过统一的数据开发与模型开发环境，将数据处理、模型训练和任务调度整合在同一工作流程中，帮助企业减少跨团队协作成本，并提升 AI 项目的上线效率。

例如，在实际业务场景中，企业往往需要同时管理大量数据任务和模型版本。WeData 提供统一的数据管理、模型监控和自动化发布能力，使模型从研发到生产环境的上线过程更加可控，并能够持续监测模型效果，及时发现并解决问题。

目前，这类能力已经在智能推荐、金融风控、供应链预测等场景中得到应用。通过打通数据处理与模型运行流程，企业可以更快地将 AI 模型投入实际业务，并持续优化算法效果。

面向AI时代，腾讯云正在加速产品迭代，致力于为用户打造“好用的AI”，在Data+AI领域，已形成完善的能力布局，支撑TOP 10券商中六成完成数据平台AI升级。

数据平台与 AI 平台之间的开发流程，正在加速接轨。

3月10日，据中国信息通信研究院官网信息披露，在其组织的数智一体化平台（DIOps）技术要求专项测试中，腾讯云一体化数据智能平台 WeData 完成全部测试内容，成为首个通过该项测试的产品。

据了解，DIOps（Data Intelligence Operations）是中国信通院联合产业界推动制定的数据智能一体化技术标准，旨在解决企业在推进数据与 AI 应用过程中，数据处理、模型开发和系统上线流程割裂的问题。腾讯云是该标准的核心参编单位之一。

在不少企业的 AI 项目实践中，数据处理、模型训练和系统运维往往分属不同团队和工具。DIOps 标准希望通过统一技术框架，将数据准备、模型开发、运行管理和应用交付等环节打通，让 AI 项目能够像软件系统一样稳定开发和持续迭代。

本次测试围绕数据准备、数据与模型开发、运维管理和应用交付等关键环节展开，共覆盖 13 个功能类别、56 个功能点，是国内首个针对 Data+AI 一体化能力开展的系统性评测。

在测试中，腾讯云 WeData 在多个关键能力项中完成相关要求。平台通过统一的数据开发与模型开发环境，将数据处理、模型训练和任务调度整合在同一工作流程中，帮助企业减少跨团队协作成本，并提升 AI 项目的上线效率。

例如，在实际业务场景中，企业往往需要同时管理大量数据任务和模型版本。WeData 提供统一的数据管理、模型监控和自动化发布能力，使模型从研发到生产环境的上线过程更加可控，并能够持续监测模型效果，及时发现并解决问题。

目前，这类能力已经在智能推荐、金融风控、供应链预测等场景中得到应用。通过打通数据处理与模型运行流程，企业可以更快地将 AI 模型投入实际业务，并持续优化算法效果。

面向AI时代，腾讯云正在加速产品迭代，致力于为用户打造“好用的AI”，在Data+AI领域，已形成完善的能力布局，支撑TOP 10券商中六成完成数据平台AI升级。

数据平台与 AI 平台之间的开发流程，正在加速接轨。

3月10日，据中国信息通信研究院官网信息披露，在其组织的数智一体化平台（DIOps）技术要求专项测试中，腾讯云一体化数据智能平台 WeData 完成全部测试内容，成为首个通过该项测试的产品。

据了解，DIOps（Data Intelligence Operations）是中国信通院联合产业界推动制定的数据智能一体化技术标准，旨在解决企业在推进数据与 AI 应用过程中，数据处理、模型开发和系统上线流程割裂的问题。腾讯云是该标准的核心参编单位之一。

在不少企业的 AI 项目实践中，数据处理、模型训练和系统运维往往分属不同团队和工具。DIOps 标准希望通过统一技术框架，将数据准备、模型开发、运行管理和应用交付等环节打通，让 AI 项目能够像软件系统一样稳定开发和持续迭代。

本次测试围绕数据准备、数据与模型开发、运维管理和应用交付等关键环节展开，共覆盖 13 个功能类别、56 个功能点，是国内首个针对 Data+AI 一体化能力开展的系统性评测。

在测试中，腾讯云 WeData 在多个关键能力项中完成相关要求。平台通过统一的数据开发与模型开发环境，将数据处理、模型训练和任务调度整合在同一工作流程中，帮助企业减少跨团队协作成本，并提升 AI 项目的上线效率。

例如，在实际业务场景中，企业往往需要同时管理大量数据任务和模型版本。WeData 提供统一的数据管理、模型监控和自动化发布能力，使模型从研发到生产环境的上线过程更加可控，并能够持续监测模型效果，及时发现并解决问题。

目前，这类能力已经在智能推荐、金融风控、供应链预测等场景中得到应用。通过打通数据处理与模型运行流程，企业可以更快地将 AI 模型投入实际业务，并持续优化算法效果。

面向AI时代，腾讯云正在加速产品迭代，致力于为用户打造“好用的AI”，在Data+AI领域，已形成完善的能力布局，支撑TOP 10券商中六成完成数据平台AI升级。