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
【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13