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为什么说运维数字化是大势所趋？

企业数字化转型的浪潮席卷而来，企业业务通过数字化中转型满足业务前端不断变化和的业务场景的同时，也必然要求作为支撑的基础设施更为灵活弹性多变，这就直接对以稳定运行为任务的运维管理提出了挑战。并且，在业务增长出现下滑实现利润目标日趋艰难的现状下，传统意义上作为成本单位的运维管理支出越来越占据企业经营成本的显著位置，企业领导也开始要求科技部门或运维团队降低成本创造效益创造价值。

数字化运维怎样赋能？

数据当然需要通过分析才能发挥价值。今天人工智能异常，好像是良药一般。其实，数据挖掘、机器学习和人工智能这三个概念，是有密切联系也有具体区别的。数据挖掘是从一整套方法路线来讲的，指通过数据库、统计学、机器学习算法等技术，在数据中通过探索和建模的方法，发现未知并且有价值的规则和模式的一种技术，也指使用上述技术进行的建模过程。数据挖掘有自有的闭环方作为佳实践，需要经过业务理解-数据理解-数据准备-数据建模-模型优化与验证-部署上线的完整过程。

数字化运维趋势

低代码平台将被广泛应用随着企业继续深化数字化转型，企业需要灵活地适应业务、员工和客户不断变化的需求，未来应用程序开发的需求将成倍的增加，而依赖 IT 技术部门和程序员是不够敏捷的以及不可持续的。

业务的响应速度对于企业获得竞争优势和成功至关重要，低代码平台允许企业构建和交付用户所需要新业务应用程序，并且低代码应用程序开发交付全新应用的时间大大非低代码用户构建相同产品所需时间。

和非开发人员都具有使用低代码和无代码平台进行开发应用的巨大潜力，对所有级别的开发人员进行适当的培训能让不是程序员的人开发他们自己所需要的软件，更快的满足他们的业务场景需要。

未来，越来越多的企业也将看到采用低代码或无代码软件的价值。当企业将低代码工具和业务需求结合起来时，可以更敏捷的支撑业务需要，从而为组织带来竞争优势。