为什么说运维数字化是大势所趋？

企业数字化转型的浪潮席卷而来，企业业务通过数字化中转型满足业务前端不断变化和创新的业务场景的同时，也必然要求作为支撑的基础设施更为灵活弹性多变，这就直接对以稳定运行为任务的运维管理提出了挑战。

并且，在业务增长出现下滑实现利润目标日趋艰难的现状下，传统意义上作为成本单位的运维管理支出越来越占据企业经营成本的显著位置，企业领导也开始要求科技部门或运维团队降低成本创造效益创造价值。

数字化运维对企业有什么好处？

1.数字化要求更快的响应速度，由此必然带来效率的提升。信息化只是通过将数据录入到计算机，有限提升工作效率；而数字化直接完成了业务的在线化，使许多工作都可以交由机器自动完成，从而在大幅度上降低失误、提升效率。

2.数字化推动了企业运营模式的颠覆式变革。基于网络，企业可以直接与客户建立连接，建立真正以客户为中心的运营模式。例如：通过大众点评，企业可以实现与客户间去中介化的沟通与交流，汽车AR数字化运维服务，用户的线上好评与口碑降低了因渠道不通畅导致的信息不对称，航空航天AR数字化运维服务，推动企业以客户为中心，AR数字化运维服务，不断完善服务并提升服务质量。

3.数字化还推动了企业商业模式的创新与重塑。 

数字化运维-数据增强

数据汇聚：首先我们需要把摄入的数据能够汇集到统一的位置，保证能够通过统一的方式能够在需要时访问到。

这个过程中的一个重要方法是通过建立运维数据命名空间的标签体系，能够对集成的数据进行标注。

另外数据平台提供了单元化的数据存取模块，实现了对底层集成的静态历史数据和动态实时流式数据多模存储复杂性的隔离，电力能源AR数字化运维服务，为后续的数据处理单元扫清障碍。

数据过滤：大部分的 AI 算法及数据仓库的构建都要求对输入的数据进行过滤。如数据仓库的 ETL 过程中的数据清洗、转换，AI 场景下特征工程中的大部分的工作都涉及到数据过滤的内容。

数据过滤可以在数据汇聚之前进行，也可以在数据汇聚之后进行，甚至在数据汇聚的过程同时进行过滤操作。但是一般来说，在完成数据汇聚之后执行数据过滤操作往往更有意义。

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