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数字化运维的业务变革和
在数字化转型的浪潮下，企业的“强”要求企业能够通过业务市场创造或挖掘出市场需求成为支撑企业成长的特殊的市场空间，企业的“韧”在于能否洞察客户需求变化灵活转身通过提供个性的服务实现业务变革和。
无论是创造潮流还是迎合潮流，企业都需要通过数字化转型来加强对环境、对客户
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视频作者：北京和远科技有限公司
数字化运维的业务变革和
在数字化转型的浪潮下，企业的“强”要求企业能够通过业务市场创造或挖掘出市场需求成为支撑企业成长的特殊的市场空间，企业的“韧”在于能否洞察客户需求变化灵活转身通过提供个性的服务实现业务变革和。
无论是创造潮流还是迎合潮流，企业都需要通过数字化转型来加强对环境、对客户、对市场的认知能力、洞察能力和行为能力。
毋庸置疑，企业开展数字化转型的一步，一定是企业学习市场感知企业生存环境的发展和变化，而这种学习的主要方法就是通过数据。
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。
数字化运维的技术手段？
网络运维数据基座的有力支撑下，网络部已完成四大运维场景的数字化转型：
一是将传统手工绘制的网络拓扑图升级到了网络拓扑可视化；
二是将传统表格式的网络资源管理升级到了应用级的网络资源可视化；
三是将传统的网络抓包分析升级到了应用级的网络流量可视化；
四是将传统的经验式故障定位升级到了清单化的自动检查
