7分钟前 甘肃火车AR远程指导解决方案在线咨询「北京和远科技」[北京和远科技54b531f]内容：
数字化运维赋能？
对于客观世界存在着未知，而数据可以从未知中找寻规律探索价值。
当我们具备了海量数据的获取能力、处理能力以及的计算能力，我们就可以尝试模拟天气的变化、地壳的波动和潮汐的力量。
我们可以在机器设备运行中感知隐患和风险而延长设备生命周期，在钢铁精炼中发现温度对化学元素的影响而提到钢材品质，在汽车行驶的轨迹记录中定位有效率的充电桩地点，可以通过长时间积累的气象数据为风机叶片的角度提供支撑。
所以，数据赋能是由于数据反映出我们从来没有掌握的客观世界的规律从而带来真实的业务价值。数据帮助我们的业务运行的更有效率！
数字化运维-数据增强
数据汇聚：首先我们需要把摄入的数据能够汇集到统一的位置，保证能够通过统一的方式能够在需要时访问到。
这个过程中的一个重要方法是通过建立运维数据命名空间的标签体系，能够对集成的数据进行标注。
另外数据平台提供了单元化的数据存取模块，实现了对底层集成的静态历史数据和动态实时流式数据多模存储复杂性的隔离，为后续的数据处理单元扫清障碍。
数据过滤：大部分的 AI 算法及数据仓库的构建都要求对输入的数据进行过滤。如数据仓库的 ETL 过程中的数据清洗、转换，AI 场景下特征工程中的大部分的工作都涉及到数据过滤的内容。
数据过滤可以在数据汇聚之前进行，也可以在数据汇聚之后进行，甚至在数据汇聚的过程同时进行过滤操作。但是一般来说，在完成数据汇聚之后执行数据过滤操作往往更有意义。
数字化运维经济
数字经济颠覆也是极大丰富了传统生产力理论，我们正在重新审视定义生产者、生产对象、生产资料和生产关系之间的关系，而且由于数据要素的存在，形成对前者的乘数级激发效应。
原来做城市规划我们规划部门是缺乏数据支撑的，而今天可以通过城市数据模型对未来做出更为合理的布局，可以基于模型来分析判断未来城市的GDP增长，人口变化，产业分布，政策导向影响等。
我们在虚拟世界中发现数据的流转发挥的效率和价值远超传统的固有的模式。
数字化运维企业内部的'数据生态'有待建立
现阶段企业内部仍存在多个异构的、运行在不同软硬件平台上的信息系统同时运作，这些系统的数据源相对独立、封闭，尚未实现系统间的交流、共享和融合，各部门间存在明显的信息不对称问题，企业内部的'数据生态'尚未成型。
在数据价值遂步提升的过程中，其重要性将不仅仅体现在数据的量上，更体现在数据间的联动作用和企业内部数据模型的建立。
如何建立数据间的运行模式，打造围绕企业全生命周期的数据框架、数据渠道、数据利用体系，形成企业内部的'数据生态'，成为众多企业更为关注的问题。
