数字化运维纵向赋能
我们的业务通过数据反映运行的状态和质量，也可以为业务创新带来指引。某公用事业集团在没有实现财务一体化和数据大集中前各下属单位各自为政，各业务线负责人各立山头。
实现统一财务数据汇集后所有隐藏的小金库立即暴露出来，直接从各项财务指标中发现问题，例如近似的覆盖人口和面积的前提下，某区域实体的运营成本是对标单位的两倍以上，这当然就存在着优化管理的空间。
并且，在实现了科学的资金管控下形成了有效的资金池管理，资金效率得以极大提升。集团财务可以准确预知未来几天甚至几周内的资金需求，利用时间差发展第三产业，地产板块、文化旅游板块由此诞生，多元化业务体系为集团带来新的业务活力。
数字化运维体系
1.数字化运维的架构，首先要有坚实的底座，因为数字化运维的服务主要以云化部署，要求平台的能力积累和资源足够厚重。
2.服务的解决方案要足够丰富，企业随着数字化转型的深入，不仅在日常运维上需求升级，轨道交通AR数字化运维系统，更在数字化转型咨询或是数字化运营这些更高维度上，轮船AR数字化运维系统，对运维服务有新的需求。而华为的运维服务解决方案集，则具备了业界丰富的服务体系。
3.行业场景与运维体系相结合，产生了很多个性化的服务需求。因此，不断拓展服务场景，亦是运维服务升级的未来方向，AR数字化运维系统，
数字化运维面临的问题
由于运维对象、运维工具、运维需求的快速变化，导致***机构有少则几套监控工具，多则数十套监控工具，而这些监控工具通常是在不同时期建设的，所以他们之间往往数据没有打通，技术栈也有较大的区别，形成了一座座运维数据的孤岛。
运维人员日常需要在众多的监控工具之间切换来切换去，导致故障的发现困难，故障的***耗时耗力，故障的解决重复劳动，无法形成有效的知识积累。
并且以前基于固定阈值的告警规则无法满足海量监控指标的设置和管理，需要将人工智能技术与运维工作结合到一起。随着智能运维（AIOps）的快速发展，机器学习的算法、模型等对运维数据的规范化提出了更高的要求。
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