，具有具体的工作过程与职责定义 覆盖没有交集 特点 ■ 反 映 业g逻 辑 ■ 不直接体现现有组织架构与职责划分 ^ 但有指导意义 流程框架样例 L2流程 L3流程 L4流程 ， L5流程 L1流程 _ 工作浪/子流程清单 ■ 业努步骤/系统操作流程圉 _ 描述业务过程 ，可与 ■ 基 于 持 走u系统的 d己录用户 在IT系统中的具体操作步驟 ■ 业 努 价 值 链 ■ 运作模式流程 |—a mm I 关瞧机 人力资源 mm 9 Ll、L2、L3级流程的确认方法 定义方法 确认方法 基于企业业务范围进行定义 覆盖企业内所有业务 覆盖企业管理、 运营、 支擋全价値链 L1流程 • 企业决策层进行确认 * 基于业务域范围进行定义 个业务域内所有业务 个业务域内全价值链 L2流 • 业务域分管负责人进行确认 混皿 復皿 基于所有业务或全价值链中的某业 务块或阶段进行定义 《业务流程缋效指标清单》 17 L1七流程框架工作方法 Step!.德理与定义L1&L2&L3 级流程框架（现状} Step2.■与定义L1&L2&L3 级流程框架（蓝圉） Step3„ 依据L3流程清单 * 定义基于L3级流程的业务流程 ，明确流程的 适周场星 L1&L2&L3级(观状} 1 1&1 2&1 3级（蓝图 ） L3级业夯流程 L1级 L1级 输入 一 ——H ■ ■

， 恢 复 能 力 可 达 小 时 级，但对故障仍被动防御。具体表现为：建立 基础责任部门；基本明确责任主体；设立基础 流程（资源扩容、事件响应、安全策略等）； 审批以手工为主。 DRMM L1：被动应对 韧性核心域能力缺乏，无弹性、故障恢复能力 以天计、故障率高。具体表现为：无基础责任 部门、无责任主体、依赖个体能力、无流程、 临时应急性处理。 数据中心韧性成熟度模型与发展框架 级标准与关键能力维度，为企业提供可对标、可度 量、可演进的建设蓝图。 DRMM模型描述了数据中心韧性能力从无序到有 序，并逐步完善成熟的发展过程。围绕韧性DC的 四个特征，DRMM分为L1到L5五个等级： 无序应对 L1：被动应对 被动防御 L2：初始管控 主动防御 L3：管理量化 预警处置 L4：数据驱动 行业引领 L5：智慧演进 图 2 - 3 数 据 中 心 韧 性 成 熟 度 模 白皮书 27 26 一份给 CIO 规划建设数据中心的参考 业务发生故障时，故障的严重性和影响范围是不一 样的，结合业务故障严重性和影响面得出“业务连 续性等级分类分级要求”，可分为L1~L5五级标准： L1级：内部支撑系统，对内影响较小、不影响外部 和国家层面； L2级：综合管理类、业务信息类或者决策分析类业 务，对内影响较小、对外影响一般，不影响国家层 面； 结合业务分类分级和

计高可用、 低延迟的存储架构。以下是具体实施方案： 数据源接入采用分级分类管理，通过 API、FTP、WebSocket 等协议对接不同市场数据供应商。核心数据源包括：  交易所官方数据（L1/L2 行情、逐笔成交）  第三方聚合数据（新闻舆情、另类数据）  经纪商账户数据（持仓、资金变动） 建立数据质量校验机制，在采集层部署实时校验模块，包括但 不限于以下检查项： 校验类型 核心方法，其选择需结合金融数据的特性与交易目标。监督学习适 用于有明确标签的场景，例如预测未来价格涨跌（分类问题）或收 益率（回归问题）。常用算法包括：  线性模型：如 Lasso 回归，适用于高维特征选择，通过 L1 正 则化剔除不相关因子。  树模型：梯度提升树（如 XGBoost）能够自动捕捉非线性关 系，对因子重要性排序具有可解释性。  时间序列模型：LSTM 或 Transformer 架构可处理高频数据 数据不足导致； 欠拟合则反映模型无法捕捉数据的基本规律，常因模型过于简单或 特征工程不充分引起。以下是具体处理方案： 过拟合处理方案 1. 正则化技术 o L1/L2 正则化：通过在损失函数中添加权重参数的绝对 值（L1）或平方（L2）惩罚项，约束模型复杂度。例 如，L2 正则化参数 λ 可设置为 0.01~0.1 范围，通过网格 搜索优化。 o Dropout：在神经网络中随机丢弃部分神经元（丢弃率