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数字化运维解决方案
具备统一的跨系统运维任务编排调度功能，通过可视化的图形界面，及成熟稳定的任务调度引擎，实现跨系统、跨平台、跨技术组件的复杂运维任务编排。
能够生成自动化运维场景，实现运维场景的自生长，持续覆盖各个场景的运维工作，具备统一的跨系统运维任务编排调度功能，通过可视化的图形界
汽车AR数字化运维培训
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视频作者：北京和远科技有限公司
数字化运维解决方案
具备统一的跨系统运维任务编排调度功能，通过可视化的图形界面，及成熟稳定的任务调度引擎，实现跨系统、跨平台、跨技术组件的复杂运维任务编排。
能够生成自动化运维场景，实现运维场景的自生长，持续覆盖各个场景的运维工作，具备统一的跨系统运维任务编排调度功能，通过可视化的图形界面，及成熟稳定的任务调度引擎。
实现跨系统、跨平台、跨技术组件，的复杂运维任务编排，能够生成自动化运维场景，实现运维场景的自生长，持续覆盖各个场景的运维工作。
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。
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