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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。

数字化运维价值链

是在数字化对业务边界的颠覆和突破，数据价值链延展至客户的各个层面，成为新的业务形态。

今天的企业必须是开放的是包容的，需要通过价值链条的重塑对业务的重构。我们的建设银行大胆开展公有云建设，为所有客户提供公有云平台的Saas服务，每秒交易量和交易金额指数级增长，汽车AR远程指导技术，成为银行全新的业务模式，轨道交通AR远程指导技术，甚至为此做了组织结构的重组和调整，这是对开放银行数字银行理念的诠释和解读。

同时，AR远程指导技术，数字生态化的开放还在于企业生态圈的重构。

数字化运维概念

智能运维（AIOps）的概念自 2016 年被 Gartner 提出以来，AI 技术越来越多地被应用到运维领域。随着云计算、大数据、人工智能等技术的高速发展和普及，AIOps这个名词的出现频率不断提升，大有不AIOps 就要落伍的感觉。

但是，真正想把 AIOps 的先进理念落实到运维体系中，航空航天AR远程指导技术，产生实际有效的效果，并不是轻而易举的事。理想很丰满，现实很骨感。

究其原因，很大程度上源于一个AI 领域中普遍存在的误区，那就是对各种机器学习、深度学习的算法、模型过于期待和，而忽略或低估了数据准备和数据质量的重要性。

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