数字化运维的价值
“先研发之忧而忧，后业务之乐而乐；起早与贪黑齐飞，调休共假期待定”，这就是我们对传统运维的固有认知。
传统IT运维工作可以用“背锅侠”来形容，很多企业的系统出现故障，电力能源VR数字化运维方案，时间总是找运维部门解决问题。作为“互联网消防兵”，运维工作通常为忙碌，就如像消防员一样，电力能源VR数字化运维方案，时刻保持警惕，准备着救急救火。
但伴随着数字化转型的深入，企业的应用系统越来越多，电力能源VR数字化运维，越来越复杂，传统的IT系统与保障方式已不能适应新需求的变化。能够让运维产生更多价值，提升运维人员效率的数字化运维呼之欲出。
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，电力能源VR数字化运维方案，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，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。
数字化运维怎样实现数据赋能？
平台、数据、算法三大板块共同组成发力才能实现数据赋能。平台实现数据融合，但一定不是简单的汇集，数据湖没有治理将成为数据沼泽。
比如我们单位要实现智慧城市的一卡通，对于每一个人，视角是安全管理，视角是民生范畴，视角是健康水平，所以这样的数据在融合时必然需要通过业务语义转换实现统一视角。
由此可以看到，数据治理对于数据赋能就是刚需。通过治理可以实现数据业务理解的准确，数据质量的保障和数据探索的便捷。
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