为什么需要数字化运维？
过去30年来，尤其是电商化、移动化的互联网技术的广泛应用，2C业务形态的不断发展和成熟，原来构建于客户和供应商之间的“围墙”慢慢被推倒，各类应用场景和应用体验深入人心，为企业互联网积累了广泛的数据基础和丰富的实践经验。
与此同时，***在各种级别的云计算数据中心、5G移动网络等各类新基建项目不断上马，给企业数字化转型构建了一个良好的网络基础环境。
国资委审时度势，不断推出适应新技术、新时***展需要的相关政策，践行新发展理念，电力能源运维数字化，促进数字经济和实体经济融合发展，构建新发展格局。
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，电力能源运维数字化解决方案，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，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”，电力能源运维数字化方案，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，电力能源运维数字化平台，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，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。
数字化运维企业内部的"数据生态"有待建立
现阶段企业内部仍存在多个异构的、运行在不同软硬件平台上的信息系统同时运作，这些系统的数据源相对***、封闭，尚未实现系统间的交流、共享和融合，各部门间存在明显的信息不对称问题，企业内部的"数据生态"尚未成型。
在数据价值遂步提升的过程中，其重要性将不仅仅体现在数据的量上，更体现在数据间的联动作用和企业内部数据模型的建立。
如何建立数据间的运行模式，打造围绕企业全生命周期的数据框架、数据渠道、数据利用体系，形成企业内部的"数据生态"，成为众多企业更为关注的问题。
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