Changes for page ITIL v5:数据质量不是口号,AI时代逼着你重做数据治理
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... ... @@ -2,8 +2,7 @@ 2 2 3 3 2026年1月29日,PeopleCert正式发布了ITIL 第5版。作为ITIL官方中国区产品大使,我将会推出系列文章帮大家解读ITIL 第5版到底有哪些重大的更新。 4 4 5 -(% style="text-align:center" %) 6 -[[image:1.png]] 5 +[[image:https://my.feishu.cn/space/api/box/stream/download/asynccode/?code=NDAxYmQ0N2MzMWYzMWJiYThiY2Q1YTA0OWQ5ZTA3NmJfYWprZzg4c3dYQWNTdUdhczJqT2dXNE5DOXF2anIxMGpfVG9rZW46SEZDNWJURWV1bzVxTmt4RlN6c2NNMHN3bnNrXzE3NzA3MjYyNTk6MTc3MDcyOTg1OV9WNA||height="214" width="353"]] 7 7 8 8 ITIL v5(中文语境下通常称为ITIL 第5版)已经正式发布。很多人把这次升级理解为“框架更大了、覆盖更广了、AI也写进去了”,这些都对,但站在数据与平台负责人的角度,最值得重视的其实是一个更朴素的变化:数据质量不再是“做得好会加分”,而是“做不好会直接让AI与自动化失效”。 9 9 ... ... @@ -16,6 +16,7 @@ 16 16 17 17 把“数据质量为什么变成硬门槛”讲清楚,必须先把ITIL 第5版的更新内容要点完整交代,因为数据治理不是孤立话题,它与管理对象、生命周期、体验与AI治理强耦合。 18 18 18 +[[image:https://my.feishu.cn/space/api/box/stream/download/asynccode/?code=NzdkMGFlZWI0OTFjNjhmNDVkYzllMGQ2ZjQ4MTRhODRfd2FHUHJkbXhSVk5wcUFqdjJqbG9SNktkNVhmak9qblBfVG9rZW46UnpYMGJ4ZUR1bzU0WGV4dVJ6aGNWZWJHbmJCXzE3NzA3MjYyNTk6MTc3MDcyOTg1OV9WNA||height="715" width="414"]] 19 19 20 20 ==== 1)定位升级:从服务管理走向数字产品与服务管理 ==== 21 21 ... ... @@ -39,8 +39,6 @@ 39 39 40 40 这五点决定了本篇的核心判断:ITIL 第5版之所以让数据质量变成硬门槛,不是因为框架偏爱数据,而是因为端到端价值交付、体验度量与AI治理都离不开可用的数据资产。 41 41 42 -(% style="text-align:center" %) 43 -[[image:24aedefb-807d-4428-a4dd-4896fcd694f9.jpg]] 44 44 45 45 === 三、AI时代为什么逼着你重做数据治理:真正的痛点不是“数据少”,而是“数据不可信” === 46 46 ... ... @@ -197,6 +197,7 @@ 197 197 198 198 如果要在有限资源下优先选择治理切口,更建议从“能直接提升端到端价值交付与体验,并且能支撑AI治理”的场景入手。 199 199 198 +[[image:https://my.feishu.cn/space/api/box/stream/download/asynccode/?code=YTc2ZGRmY2U4YzY1MDBkOGM4N2IzOGFmYWU5ZDQxNzJfSW5tcm9pQ2hnRVA5M3IxeHAwQm5YMzdxeGlYZ0FNdTdfVG9rZW46WUp2V2JNWHllb2lqdXN4V2NpcmM4NUNlbjJlXzE3NzA3MjYyNTk6MTc3MDcyOTg1OV9WNA||height="268" width="469"]] 200 200 201 201 **场景一:支持与运营数据** 202 202