从质量管理角度来讲，变更风险防控算是一类重要的方向，从业务的角度来讲，通过运营变更风险数据，可以更好了解变更发布的质量，从而预防线上问题。今天就浅聊一下，变更风险防控的数据运营，需要做好哪些数据基础。
简单来说有以下三个部分：渠道风险、准召拦截、发布效率。
首先来讲渠道风险。渠道风险运营本质上属于变更管控部分，所有变更发布的源头都要归属到特定的渠道。从一个变更风险防控平台的角度出发，如果一个变更渠道接入了防控平台的能力，就算做收口，渠道有不同变更类型，统计每类变更类型的收口率，是衡量渠道风险的基础标准。在此之上是管控，在收口的基础上，如果一个变更过程中，防控能力的运行模式在预期之内，比如不是刻意跳过，就算是有效管控，否则则算风险逃逸。有效管控与否，本质能够反映不规范的变更行为带来的变更风险。如果变更渠道收口率高，但有效管控率低，大多数情况下需要考虑研发体验的问题，比如拦截噪音高，发布效率低，导致实际变更时，大家更加愿意跳过而不是遵循合理的管控流程。这些数据运营就放后面说。
这里需要强调的是，渠道风险并不会直接和事故风险相关联。线上事故的诱因通常是某个渠道变更产生，但根因并不一定在渠道本身上。比如，某个大数据量的脚本刷数，代码里面一次性加载所有数据，不限速去刷DB，导致DB扛不住。如果描述这类风险的话，就是在刷数场景，代码存在风险，而代码承载在哪个渠道，就是另外一回事了。所以实战当中，除了对每个渠道本身做风险运营之外，更需要从变更场景出发，确定怎样的能力可以有效降低风险，然后再去看这些能力怎么应用到发布渠道上面，这样才能够真正把事故风险解决掉。
然后讲一下准召拦截。简单来说，如果一个防控能力为用户暴露了风险，那么相当于产生了一次拦截。如果用户认为当次拦截的内容是合理的，那么就算是一次有效精确的拦截，如果线上确实有风险，风险也同时暴露出来了，那就算是召回了风险。通常来讲风险召回比较难界定，因为只有问题产生了，才能知道风险是否被召回，最多只能粗略认为，用户操作回滚了，就算有风险。所以，本着避免问题的目的，在假设线上问题没有产生的情况下，可以通过统计拦截的精确率，来衡量风险防控能力的技术质量。
对于不同渠道不同业务服务，风险拦截的情况是不一样的。通常来讲如果要用算法优化拦截策略，首先要积累大量的发布和以往的变更数据，然后在风险召回不劣化的前提下，基于业务、渠道、服务、需求重要度等特征，去看哪些防控能力的那些拦截场景需要做降噪，哪些问题多的服务需要重点提升告警水平。从而在风险防控和用户体验质检找到最佳的平衡点。
最后讲一下发布效率。变更风险防控本身是肯定对发布效率有折损的，所以在衡量防控能力质量的时候，也需要考虑能力执行是否对发布本身造成影响。每一次变更除了上新需求外，也有可能包含对既往缺陷的修复，或者是一些hotfix紧急修复线上问题，对于前者来讲更加希望风险拦截更常规一些，后者则希望发布速度更快一些，拦截松一些。以及，一些服务是测试用的，或者没有线上用量，相对没那么核心，而另一些服务则需要重点照顾，所以对于前者，可以考虑更宽松的拦截策略，加速发布进度。
一般来讲，发布效率分析主要是分析每个阶段的准入准出耗时，以及细粒度就看具体哪些卡点能力耗时比较多。优化策略方面，如果停留观测时间比较长，可以酌情缩短停留观测时间配置；如果是人工确认不及时，可以提升确认通知的紧急度；如果是自动化测试耗时过长，可以优化自动化测试代码，酌情缩短准出时间。总而言之，需要把渠道发布、流水线执行、防控能力执行的数据打通，才能更好分析问题，找到效率优化点。