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

数字化运维的作用

利用新一代信息技术，实现企业内部各部门的连接、企业与用户的连接、企业与上下游供应商的连接，乃至未来企业与整个社会的连接。具体到财务数字化领域，就要将财务流程与业务流程和管理流程完全连接起来，实现全流程的“互联网化”，并基于互联网打通内外，连接内外，重构财务流程，并使后端财务和前端交易能够在线同步进行。数字化的基础是数据。要实现财务数字化就要打通、全过程、全领域的数据实时流动与共享，并实现信息技术与财务管理的真正融合。

数字化运维的应用

中国电子等央企构建了以“PKS”为基石的安全数据底座，创造了企业上云的安全网络环境，推动企业数据的集中应用和共享。基于移动互联技术，让企业用户可以随时随地、随身随心地提升组织效能。相关厂商在推动财务云、电子、移动支付、数据挖掘、数字签名、电子档案、在线审计、移动互联网、财务系统等方面的自觉行动，大大促进了整个企业数字化转型的良好环境和氛围。

由于物联网等数字技术的大量应用，信息产生变得非常快捷便利，数据种类和数据量级都得到了的性增长。同时，技术进步使人们更加便利地获得企业交易和金融处理信息，基于关系型数据、多维数据库和大数据技术的信息处理的便利性和能力也大大增强。各类技术产品的不断优化，高也让信息使用更加便利。

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。