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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
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视频作者：北京和远科技有限公司
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。
数字化运维的基础目标
数据生产力意味着知识创造者的崛起，智能工具的广泛普及，数据要素成为要素。人类认识改造自然的方法，实现了从实验验证到模拟择优，经济发展从规模经济到范围经济，就业模式从八小时制到自由连接体，企业性质从技术密集到数据密集，组织形态从公司制到“数字经济体”，消费者主权崛起，人类实现了数亿人跨时空的协作。
然而释放数据生产力是有前提条件和必要基础的。
通过平台实现数据融合，通过治理实现数据可管可用，通过算法结合业务场景实现业务价值。
这三者共同组成了企业数据运用的能力框架。所以，很明显的，就好比“木桶理论”，企业数据运用能力的高低不取决于某一项的特长，而是三块木板的短板。
所以通过治理构建完备的数据平台，通过平台（中台）重塑数据价值链和数据供给机制，通过算法支撑业务分析和业务创造价值，就是企业数字化转型的基础目标。
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，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，时刻保持警惕，准备着救急救火。
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