整个运营架构涉及运营依据、运营监管、产品运维、以及资源层、 业务层、服务层等模块。
1. 运营依据是数据要素运营的导向。运营依据是数据要素运营的 导向，数据要素运营要以国家战略为指引，遵从法律法规的约束，符 合地方政策、行业准则和标准规范的要求，并依此来开展数据要素运 营活动，确保整个数据要素运营活动的合法合规，安全守正。
2. 运营监管是保障。通过对数据要素运营过程中的核心能力要素 监管，包括数据监管、模型监管、平台监管、流通监管等，确保数据 要素运营和服务等活动开展的风险可控和数据产品的健康良性发展。
3. 大数据底座是基础。由于数据要素运营关系到公司利益与品牌 形象，因此要构建一个核心能力集中的、安全可控的、行为可追溯的 大数据底座，承载基础数据要素的总体运营，包括统一的数据管理平 台、人工智能平台、安全一体化平台和行业 SaaS 服务集群等。其既 可以支撑面向公司部门之间数据共享应用、提升公司的治理和服务能力的内部循环，又可以支撑面向社会主体开放应用、流通和释放数据 要素价值的外部循环。
4. 资源层、业务层和服务层是数据要素运营的核心资源层。 资源层：数据要素运营的供给，包括数据资源和知识资源：数据 资源主要是拓尔思的自采数据和生态数据；知识资源包括在数据要素 运营和服务过程中所产生能够促进数据要素价值流通的应用场景、模 型、算法标准和规则等价值资源。
业务层：主要包括内部管理和外部运营。内部管理主要是面向数 据要素资源或资产的全生命周期管理，包括数据采集、存储、加工、 校核、管理、分析、安全、归档等环节。外部运营先确认不同数据产 品的运营主体，并明确其权责利。其次清晰运营模式，包括需求对接、 合作方式、利益分配和监管机制等。然后封装或研发对外数据服务和 产品，对外进行推销推广，推动数据要素价值流通。再次通过认证授 权，确保生态相关参与方的数据访问范围和权限清晰、行为可追溯等。 最后是生态保障和运营分析，使数据产品健康良好的持续发展。
服务层：包括面向公司部门数据共享的内部服务循环和面向社会 的外部服务循环。内循环是确保安全可控前提下的数据共享应用和运 营，重点关注数据评估、数据共享、数据应用、知识产权等环节的管 理机制、路径和方法。外循环是开放的新兴数据要素市场形成和产业 生态构建过程，重点关注数据服务、产业生态、数据流通、业务洞察、 效果评估和需求反馈等环节。最后，内外服务循环通过稳定的管理机制实现外部价值数据安全顺畅的回流反馈，内部数据优化服务及时有 效的外推迭代，形成了一个大的业务服务闭环。
