数字化运维方案优势
将运维脚本、操作、作业任务标准化管理，形成运维操作规范流程并将运维知识沉淀下来，内置多种自动化运维场景，包括标准的操作系统运维，数据库运维、网络运维、安全运维等运维操作中心，扩展灵活、开箱即用，覆盖数据中心运维场景，提供规划咨询、软件产品、建设方，运营支撑体系建设的佳实践，运维转型，用系统代替人力，并且基于平台智能技术，实现，数据化智能化运维，挖掘数据价值，辅助运营
数字化运维的发展
数字技术的快速发展和普及应用正在影响政治、经济、社会等各个层面的转型发展，激发了大量的应用场景需求，反过来又带来相应的合规性和规范性限制。
企业的商业模式越来越以客户为导向，基于供应链、价值链的运营机制和基于大数据、智能化的决策方式，企业的管理主题、管理方法和管理工具都在发生剧烈变化。
与传统信息化聚焦于提升管理效率不同，数字化转型更是一场从内到外的变革：从服务于具体业务到服务于商业模式的变化，从强调面向职能到强调面向场景，从突出功能强大到突出引擎构建能力，从突出技术性能到突出用户体验，从强调流程贯通到强调数据整合。
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，也可以为业务创新带来指引。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。