京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,业务运维驱动下的企业变革
从信息化时代起,企业一直在试图发现业务数据中深藏的商业价值,并为此诞生了数据挖掘、商业智能、BPM、BSM等诸多技术,然而互联网时代的到来,专为封闭生产环境而生的信息化系统,已经无法满足企业高速增长的互联网开放业务和随着而来的海量信息的处理需求。互联网+最大的价值在于“连接”,企业根据原有生产、经营模式构建起来的IT系统,显然无法满足互联网用户的连接和需求,互联网+转型的难点也正在与此。如何在企业现有IT架构的基础上,快速实现前端互联网用户与后端业务系统的有效连接,构建起全新的、基于大数据分析的业务生态系统呢?
传统企业在进行互联网+转型的过程中,用户将通过网站、APP与企业内部IT系统进行连接。以金融和零售领域的典型业务场景为例,过去消费者要到门店通过营业人员完成交易,而现在只需要在手机上进行简单操作就可以搞定一切。随之而来的是业务的交付不断向互联网迁移,同时用户体验随着业务系统的转移而前置,用户对企业服务的感受不再由前台业务人员决定,而是由产品使用过程中的应用体验决定,IT运维部门成为互联网经济中最能准确感知用户体验的部门,运维与业务的结合成为确保企业进行互联网+成功转型的支撑点。
如今,虚拟化、容器、Serverless、SDN等技术的应用和第三方SaaS服务的普及,让曾经大量牵扯IT部门精力的基础架构运维,逐渐被敏捷、高效的自动化运维所取代,越来越多的运维人员被释放出来,有充足的时间和精力去关注业务。技术运维部门的工作重心和工作方式随之发生变化,由过去专注于IT基础资源、网络质量运行指标监控,向关注业务指标和用户体验转变;故障的发现和解决也由被动巡查基础设施和网络问题来解决系统故障,转变为基于业务数据的风险评估分析,主动发现业务系统性能瓶颈,提前进行资源扩容规划,而这些变化都在促使IT部门从成本中心转变为企业的价值中心。
业务运维体系的建立是以企业现有业务系统为基础,需要IT部门从业务系统、IT支撑和业务管理三个维度对业务进行有效梳理。业务系统维度涵盖ERP系统、交易系统、订单系统、支付系统、物流系统、供应链系统等业务数据源;业务支撑维度则覆盖计算、存储等IT基础设施和网络、应用端的性能数据;业务管理维度则是从企业管理的视角,对业务流程、业务结果、业务效率和业务评价数据进行整合,而这三个业务维度共同组成满足企业发展需求的业务运维三维立体模型。
云智慧在构建基于大数据的业务运维解决方案时采用自下而上的方法,以业务系统、交易系统、订单系统、财务系统、物流系统、客户系统、监控系统为基础,通过大数据处理平台对来自底层的原始数据进行采集、存储、处理和趋势预测分析,最后通过数据可视化工具把分析结果以报表和趋势图的方式展现出来。
而要准确定位和分析因性能不佳对业务造成的不良影响,则需要以用户视角自上而下对业务流程的性能进行透视分析,首先通过应用监控对前端用户体验(包括用户来源、用户行为、用户感受、用户去向等)进行准确感知,然后结合业务拓扑、容量规划、交易分析和问题分析等方法确认受影响的业务环节和结果,最后通过应用性能产品对应用层和基础设施层性能瓶颈的准确定位和预警。
业务运维是IT运维与企业业务深度融合的产物,是运维管理在互联网+时代和云计算、大数据技术推动下的必然结果。云智慧面向产品全生命周期构建起以用户体验为核心,以业务价值为导向的业务运维支撑平台,运用业务运维监控指标和业务运维考评规范等科学方法论为指导对业务运维数据进行分层获取,整合用户投诉反馈、基于用户的业务质量监控数据,对业务影响和问题进行分析,得到SLA管理与绩效考评结果,并通过业务运维可视化工具呈现出来,最终实现应用性能的持续提升和业务健康高速增长。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28