数字化运维生态圈建设有待加强
现阶段，很多企业建设了自己的数字化转型生态圈，但真正参与的其他企业数量较少，其原因是企业建设的生态圈多以自我为中心，这必然导致不同企业间的生态圈存在冲突。
实际上，到底接入哪家企业的生态圈，终还要看企业的实力。基于数字化转型的深层次问题和困难，2021年，企业必须关注基于混合云的数字化转型解决方案。
数字化运维的基础目标
数据生产力意味着知识创造者的快速崛起，智能工具的广泛普及，数据要素成为要素。人类认识改造自然的方法，汽车VR 虚拟现实培训服务，实现了从实验验证到模拟择优，经济发展从规模经济到范围经济，就业模式从八小时制到自由连接体，企业性质从技术密集到数据密集，***形态从公司制到“数字经济体”，消费者主权崛起，人类实现了数亿人跨时空的协作。
然而释放数据生产力是有前提条件和必要基础的。
通过平台实现数据融合，通过治理实现数据可管可用，通过算法结合业务场景实现业务价值。
这三者共同组成了企业数据运用的能力框架。所以，汽车VR 虚拟现实培训方案，很明显的，就好比“木桶理论”，企业数据运用能力的高低不取决于某一项的特长，而是三块木板的短板。
所以通过治理构建完备的数据平台，通过平台（中台）重塑数据价值链和数据供给机制，通过算法支撑业务分析和业务创新创造价值，就是企业数字化转型的基础目标。
数字化运维概念
智能运维（AIOps）的概念自 2016 年被 Gartner 提出以来，AI 技术越来越多地被应用到运维领域。随着云计算、大数据、人工智能等技术的高速发展和普及，AIOps这个名词的出现频率不断提升，大有不AIOps 就要落伍的感觉。
但是，真正想把 AIOps 的***理念落实到运维体系中，产生实际有效的效果，并不是轻而易举的事。理想很丰满，汽车VR 虚拟现实培训，现实很骨感。
究其原因，很大程度上源于一个AI 领域中普遍存在的误区，那就是对各种机器学习、深度学习的算法、模型过于期待和，而忽略或低估了数据准备和数据质量的重要性。
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