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数字化运维的应用
电子等央企构建了以“PKS”为基石的安全数据底座，创造了企业上云的安全网络环境，推动企业数据的集中应用和共享。基于移动互联技术，让企业用户可以随时随地、随身随心地提升组织效能。相关厂商在推动财务云、电子、移动支付、数据挖掘、数字签名、电子档案、在线审计、移动互联网、财务系统等方面的
汽车MR数字化运维方案
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视频作者：北京和远科技有限公司
数字化运维的应用
电子等央企构建了以“PKS”为基石的安全数据底座，创造了企业上云的安全网络环境，推动企业数据的集中应用和共享。基于移动互联技术，让企业用户可以随时随地、随身随心地提升组织效能。相关厂商在推动财务云、电子、移动支付、数据挖掘、数字签名、电子档案、在线审计、移动互联网、财务系统等方面的自觉行动，大大促进了整个企业数字化转型的良好环境和氛围。
由于物联网等数字技术的大量应用，信息产生变得非常快捷便利，数据种类和数据量级都得到了的性增长。同时，技术进步使人们更加便利地获得企业交易和金融处理信息，基于关系型数据、多维数据库和大数据技术的信息处理的便利性和能力也大大增强。各类技术产品的不断优化，高也让信息使用更加便利。
数字化运维赋能？
对于客观世界存在着未知，而数据可以从未知中找寻规律探索价值。当我们具备了海量数据的获取能力、处理能力以及的计算能力，我们就可以尝试模拟天气的变化、地壳的波动和潮汐的力量。我们可以在机器设备运行中感知隐患和风险而延长设备生命周期，在钢铁精炼中发现温度对化学元素的影响而提到钢材，在汽车行驶的轨迹记录中定位有效率的充电桩地点，可以通过长时间积累的气象数据为风机叶片的角度提供支撑。所以，数据赋能是由于数据反映出我们从来没有掌握的客观世界的规律从而带来真实的业务价值。数据帮助我们的业务运行的更有效率！
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，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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