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数字化运维发展路径

集团不仅要给分子公司和责任，还要强调赋能。从强调管理体系的完整性到突出问题导向思维，从整体规划到迭代试错，从厂商主导卖产品到客户主导做服务。

毋庸讳言，如此巨大的变革给企业带来的和的冲击。企业数字化转型从推倒内外部“围墙”开始，改变经营模式，构建产业生态，到重新规划战略、愿景、价值等这些更聚焦的主题，再上升到“一切业务数字化，一切数字业务化”的整合规划。

所有企业大约都要经过这三个阶段的循序渐进，选择合适的推进路径，才能实现整体数字化转型的终目标。

数字化运维横向赋能

传统信息化建设满足对于业务管理的同时也产生出大量的数据孤岛。打通应用线，实现数据汇集融合是数据对业务系统和应用的赋能。

我们现在的企业广泛通过ERP构建企业资源管理，MES构建生产计划管理，PLM实现产品全生命周期管理，SCM供应链管理，BOM实现物料集中管理等等等。

这些都是业务系统，都在产生大量的数据。如果ERP的订单管理与MES生产排期相结合就有可能实现零库存；如果产品故障数据对应了PLM中准确的部件代码并与SCM供应链打通，就可以对供应商的产品品质做评估从而优胜劣汰。

数字化运维面临的问题

由于运维对象、运维工具、运维需求的快速变化，导致金融机构有少则几套监控工具，多则数十套监控工具，而这些监控工具通常是在不同时期建设的，所以他们之间往往数据没有打通，技术栈也有较大的区别，形成了一座座运维数据的孤岛。

运维人员日常需要在众多的监控工具之间切换来切换去，导致故障的发现困难，故障的定位耗时耗力，故障的解决重复劳动，无法形成有效的知识积累。

并且以前基于固定阈值的告警规则无法满足海量监控指标的设置和管理，需要将人工智能技术与运维工作结合到一起。随着智能运维（AIOps）的快速发展，机器学习的算法、模型等对运维数据的规范化提出了更高的要求。