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数字化运维解决方案
如何走向自动与智能，迈向自动化运维、数据化运维、智能化运维（AIOps）是IT运维必然的趋势，而如何规划、如何落地，都成为企业现在屡屡困扰的地方数字化时代，新的IT架构和模式的发展，出现远超以往的IT复杂度，传统工具难以满足多云、敏捷、自动、智能的运维管理诉求。
基于IT运维价值
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数字化运维解决方案
如何走向自动与智能，迈向自动化运维、数据化运维、智能化运维（AIOps）是IT运维必然的趋势，而如何规划、如何落地，都成为企业现在屡屡困扰的地方数字化时代，新的IT架构和模式的发展，出现远超以往的IT复杂度，传统工具难以满足多云、敏捷、自动、智能的运维管理诉求。
基于IT运维价值和平台化架构治理视角出发，引流企业IT运维“两个并存、两个发展”：运维形态需要稳定与敏捷并存，运维价值的业务连续性与运营辅助并存，运维系统从烟囱转向平台，组织则从被动转向技术运营，终实现企业IT运维体系从烟囱到平台、功能孤岛到融合协同，以及持续改进和主动运营。
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
