企业级aiops实施建议（企业级aiops实施建议白皮书v10 pdf）

本篇文章给大家谈谈企业级aiops实施建议，以及企业级aiops实施建议白皮书v1.0 pdf对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享企业级aiops实施建议的知识，其中也会对企业级aiops实施建议白皮书v1.0 pdf进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、华为AIOps使能服务加速新基建运维智能化转型
• 2、数字化升级转型应该如何做？
• 3、企业数字化建设都需要做哪些工作？
• 4、金融行业如何做好数字化转型？
• 5、智能运维是如何抑制告警风暴的？
• 6、企业级数据标准重构——数字化转型的必经之路

华为AIOps使能服务加速新基建运维智能化转型

人工智能经历了六十多年的浮浮沉沉，随着计算算力的进步，算法的创新和互联网发展下的海量数据积累，人工智能技术未来十年将焕发出新的活力，成为最具有冲击力的 科技 发展趋势之一。

在HUAWEI CONNECT 2020期间，华为基于对电信领域的深刻理解和多年经验沉淀，带来了《AIOps使能服务》的分享，旨在结合电信领域应用场景，使能网络达到自动、自愈、自优和自治的自动驾驶网络，提升整个网络的效率，降低OPEX。

AIOps成为电信网络运维智能化转型趋势

随着“5G 新基建”的加速实施，数字经济发展迎来新的动能。不仅推动投资消费的快速成长，还将驱动各行业的数字化转型升级。随之而来的是网络问题复杂化与业务质量高要求的挑战，运维能力的演进成为电信网络能否持续发挥效能的关键因素。

电信网络运维作业正面临问题发现被动（75% 问题由用户发现），故障根因定位难（90% 时间用于问题定位）的业务挑战。同时，各专业运维支撑系统功能也面临开发周期长，闭环流程自动化程度低的技术瓶颈。因此，运营商期望引入AI实现智能运维，做到主动维护和故障自愈。

在运维支撑系统的演进方向上，AIOps（运用AI及大数据技术解决运维问题）已经成为电信行业运维智能化转型的趋势和共识：构建AIOps平台能力，支撑不同运维场景应用。在未来五年内，电信行业市场的运维系统和平台将加速AI能力的升级，成为电信领域AI应用的核心场景，投资占比达到60%。

因此，AIOps已经成为电信网络运维智能化转型趋势。通过构建电信领域AIOps平台能力，快速实现智能运维升级。

华为AIOps助力网络提升可靠性及使能智能化运维

按照自动驾驶网络的等级定义，运维的智能化目标是要实现全域、全流程的预测性运维，自动监控、定位、自愈。

华为AIOps使能服务作为自动驾驶网络AI引擎NAIE的核心能力，基于AI平台，提供了一系列的电信领域AIOps原子能力以及组合编排能力，使能网络管控析单元、智能运维解决方案等运维系统，最终帮助运营商打破原有的烟囱式建设方式，将各专业运维系统的应用与AI能力解耦，采用分层的服务化架构对接共享数据中心，集中提供AIOps能力，适配运维场景应用百花齐放的需求。

如下是华为AIOps使能服务预组合编排好的服务，可开箱即用：

kpi异常检测服务， 快速智能识别海量kpi/kqi的异常情况，广泛应用在网络性能和质量监控场景；

故障识别与根因定位服务， 根据海量告警结合对应网络拓扑和传播知识，实时识别故障及根因网元及告警，可自动学习知识规律，保证持续优化，可广泛应用在各种网络场景；

日志异常检测服务， 实现日志的自动分类和统计规律发掘，实时监控出系统的异常行为和相关日志，可广泛应用在IT及电信网络场景；

硬盘异常预测， 可智能预测短期内（14天）的硬盘故障，以采取规避预防措施，以免对业务产生影响，广泛支持主流厂商的HDD及SSD型号。

细数华为AIOps使能服务四大核心竞争力

提供丰富的AIOps原子能力： AIOps的原子能力覆盖运维全流程，包括预测、检测，定位、执行。原子能力库支持流量预测，故障预测，KPI异常检测，日志异常检测，CHR异常检测，异常关联分析，事件聚合，根因定位等20+原子能力。

作为电信领域的AIOps使能服务，具备两个核心特点：一是基于华为电信领域的经验，原子能力将AI算法与电信领域行业知识融合，预制了默认的电信领域模型参数，同时支持现网运行态的调优，解决当前通用算法模型在具体行业落地效果差的难题。目前，已经在现网得到了规模验证。

另一个是AIOps原子能力采用标准化模型规范，统一数据输入，参数配置，结果输出等接口。为AIOps单点原子能力到灵活的组合串接提供了基础。

组合编排与DevOps能力： 通过组合编排功能，使用者可选择业务场景所需的AIOps原子能力，通过可视化方式完成流程串接，并进行业务泛化参数配置，包括数据接入方式，模型参数，内置电信领域泛化参数，事件通知方式、可视化Dashboard等配置。上述能力支持可视化编排或接口调用方式实现。此外，基于NAIE平台训练服务，AIOps的原子能力库支持使用者根据实际业务需求开展算法模型的创新与开发，不断扩展AIOps能力。NAIE的生态服务也提供专业的人员培训赋能。

支持电信领域数据对接： 支持KPI、告警、日志、xDR等电信领域主流运维数据。支持Kafka，数据库，文件系统，Restful等电信运维系统的主流数据对接方式。AIOps使能服务提供通用的数据源对接和标准化数据治理组件，通过配置项快速建立与运维系统的数据源连接，通过SDK将不同的数据类型和格式治理成标准化的AIOps原子能力输入集，用于模型训练和推理。

场景组合服务： 围绕运维全流程（发现、分析、处理）提供预制典型场景组合应用，快速接入运维流程。

综上所述，华为AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎，融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势，为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持，助力到各专业运维系统的应用快速上线，让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。

华为AIOps助力运营商及企业网络打造最佳实践

在KPI异常检测方面，电信网络中，通过KPI来预测和检测网络问题是最普遍的场景。通过AI算法基于 历史 数据自动生成每个KPI的动态门限，避免传统静态门限带来的误报和漏报。

华为NAIE融合了电信领域的运维业务特点，提供单指标/多指标检测，异常原因关联分析，模型的自学习调优等关键能力。目前已经用在核心网，无线，数通等不同业务领域。国内某运营商采用了核心网KPI异常检测服务以后，实现提前5小时识别异常并主动预警，降低了业务损失。

在告警根因定位方面，发现异常或者故障之后的定位是运维流程中的难点，如何准确的将多维度的异常、告警等事件进行汇聚，减少故障噪声，准确定位到具体原因？这些工作目前主要依赖专家经验或者手工分析，而且受限于分析算力和知识信息，效果并不好。

华为NAIE AIOps通过AI算法与业务的融合，支持多类异常/告警等事件的智能故障定位，自动实现时间，拓扑和故障传播图等维度的事件汇聚和根因定位。目前已经应用到无线接入网等业务领域，经过实际验证，无效上站减少60%，根因识别准确率85%+，运维效率整体提升15%。

写在最后，电信领域AIOps落地的关键是需要将行业知识与AI技术融合。网络运维系统的AIOps能力构建的趋势是业务与能力解耦，做到AIOps能力的复用、拉通，支持，适配运维场景应用百花齐放和快速上线迭代的需求。

因此，AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎，融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势，为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持，助力到各专业运维系统的应用快速上线，让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。目前，华为AIOps使能服务已经在无线，核心网，数通等网络域得到了广泛的应用。

数字化升级转型应该如何做？

数字化战略规划

企业在进行数字化转型时，要把战略规划放在转型路径上企业级aiops实施建议的首要位置。企业高层管理人员应该明白，数字化转型是一种对企业业务、技术和管理等各方面进行重塑企业级aiops实施建议的系统级工程，需要借助数字化技术和业务信息系统、商业智能BI等进行改造升级，没有战略规划来严格实施，是完不成转型任务的。

数据可视化-派可数据商业智能BI

此外，企业领导人还要为数字化转型组建一支能够全权负责数字化转型战略规划的团队，这个团队应该有足够权限、有数字化技术人员、商业智能BI数据分析人员和数字化转型专家。通过这个团队，企业可以建立自上而下推进数字化转型的脚步，将数据加入KPI考核指标，建立奖惩制度。

数字化业务发展

企业需要进行信息化建设，把各部门业务整合到业务信息系统，借助线上统一集成的大平台，将线下的业务流程进行规范化、流程化、标准化。用户、业务和管理人员只需在远程就可以完成业务的办理、提交、审核、批准等操作，简化了操作流程，并通过系统将业务产生的数据沉淀到数据库，为数字化转型打好了数据基础。

数字化转型-派可数据商业智能BI

完成信息化基础建设后，企业可以部署商业智能BI，将各部门数据库中的数据以ETL和数据模型进行处理，统一储存到数据仓库，由分析人员以图形化手段，将数据进行数据分析，制作数据可视化报表，追踪业务执行效果，进行复盘预测，为管理人员提供信息支撑，辅助进行决策。

数字化研发生产

企业利用商业智能BI数据分析，可以通过用户画像和市场数据确认用户和市场对企业提出的产品需求。以用户为中心，从产品规划开始，每一步都借助商业智能BI数据分析，及时进行功能和模块的调研，充分保证产品在市场上的竞争力，在量产后得到用户的喜爱。

用户需求-派可数据商业智能BI

同时，数字化研发生产也代表着自动化的应用，企业通过业务信息系统、商业智能BI以及其企业级aiops实施建议他信息化、数字化技术，将研发生产的数据接口、机械臂端口进行自动化处理，不仅提高了准确性，还减少了人力的浪费，让研发生产工厂能够运行更长时间，保质保量完成任务。

数字化经营管理

在传统企业经营管理模式中，企业员工被划分了严格的级别层次，员工管理、晋升等更多是依靠管理人员对于员工的认识，很容易出现拉帮结派的现象，导致管理出现问题，人才被迫流失。通过商业智能BI，企业高层管理人员建立不同业务指标，设立完善的考核任务，在数据可视化报表上，实时查看员工的业绩数据，业务指标完成情况，成长潜力分析等，更好的进行人员管理。

数据可视化-派可数据商业智能BI

此外，通过商业智能BI等数字化应用，企业高层管理人员可以在企业内外部建立不同的数字化大平台。对内，可以整合业务信息系统，建设自有APP或将经营管理内容集成到其企业级aiops实施建议他平台，以数据为基底，在大平台后台进行统一管理，提高效率，增加准确性；对外，企业通过商业智能BI可以建立产业链数字化平台，通过数据可视化展现生产、供应、原料、零配件、物流等相关数据，将产业链中不同企业“连线成网”，统一进行管理。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台

企业数字化建设都需要做哪些工作？

企业数字化转型包括：

1、 提高数字化认知水平：

在企业内部，建立从上至下的数字化转型认知体系，特别是企业领导层、管理层，要充分认识到数字化转型的重要性、紧迫性和系统性，从思想上，深刻认知数字化转型和企业发展是密不可分的一个整体，强化数字化转型和业务的融合思想，强化技术和业务协同发展的理念。

2、 制定数字化转型战略：

由企业领导层亲自负责，制定企业级的数字化转型战略，做好数字化转型的顶层设计，对企业数字化转型，进行全面、系统、整体的规划布局，明确企业数字化转型的战略定位、战略目标，确定数字化战略的具体内容，指明数字化转型战略的实施步骤和实施路径。

3、 建立数字化企业架构：

推动企业传统架构，向新一代的数字化企业架构转变，重构企业业务架构、数据架构和技术架构，建立以混合云为基础，以企业数字化云平台为载体，实现业务自由扩展、应用高效支撑、服务灵活部署、数据融合应用的新一代企业架构。

4、 推动数字化组织变革：

全面开展企业的组织变革，建立数字化的组织变革领导小组，调整组织架构，建立适应数字化转型的组织体系，构建起以业务为核心，灵活机动、分布式、扁平化、网状化的组织体系，形成适应数字经济条件下的新的组织体系。

5、 统筹数字化系统建设：

统筹企业数字化系统建设，重构企业IT基础设施，建设以企业智慧大脑为主体的数字化系统矩阵，形成企业系统服务总线、API服务平台，融合企业内部ERP、CRM、电商、小程序、会员系统、库存系统、数据分析系统等各类系统，形成业务的全面感知、实时分析、智能决策的数字化企业系统矩阵。

6、 再造数字化业务流程：

全面梳理企业业务流程，推动业务流程的数字化变革，强化数字技术对各个业务环节、业务模式、业务流程的变革和再造能力，形成更加数字化、网络化、智能化的业务运行体系，系统化的再造企业的业务流程。

7、 重构数字化客户服务：

推动企业客户管理、客户服务的数字化重构，强化数字技术对客户价值创造、客户体验优化、客户旅程管理等领域的全面改造，建立以客户为中心，与客户协同发展的全触点感知、全场景体验、全天候服务的数字化客户服务体系。

8、 推动数字化产品研发：

将新一代数据化、网络化、智能化的技术，融入到产品设计、研发中，强化数字技术对产品本身的改造，建立更加智慧化的产品体系，推动产品设计、研发、试样的网络化、智能化技术应用，构建实时响应、敏捷迭代的产品研发体系。

9、 形成数字化技术体系：

建立企业数字化技术管理体系，将互联网、移动互联网、大数据、人工智能、区块链、云计算等各类技术，进行统筹管理，融合企业内外部技术团队的能力，建立一个开放式的技术开发应用生态，推动各项技术在企业数字化转型中的实时响应、有力支撑、高效应用。

10、 构建智能化生产作业：

提升企业在生产作业、产品制造等环节的自动化、智能化水平，构建自动化作业流程、智能化制造产线，让前端客户订单、后端供应链和生产制造环节的数据实现无缝连接，提升企业生产作业和智能制造的数字化、网络化、智能化水平。

11、 建立数字化运营机制：

建立企业数字化运营平台，强化企业运营、管理、财务、资产等各个方面的数据采集、融合、分析能力，推动日常运营工作的智能化水平，推行以数据为核心自动运营机制建设，建立以一线运营人员为主体的微决策运行体系。

12、 构建数字化营销体系：

积极利用数字技术，对内搭建以CRM系统为基础的企业数字营销服务平台，对外通过API打通外部营销平台，实现内外营销无缝连接，建立以客户旅程为核心的营销矩阵，形成从引流、转化、留存、促活的全域流量运行体系，强化CRM、小程序、红包、裂变等各类营销技术在营销体系的应用。

13、 重塑企业价值体系：

重新审视企业价值创造体系，梳理企业价值链，推动企业全价值链的数字化变革，打造以客户为中心，以业务为主线的价值创造体系，强化数字化技术，对企业客户价值、产品价值、服务价值、业务价值等价值链的改造应用，推动企业价值创造活动的持续动态升级。

14、 建立数字化增长模型：

设立企业首席增长官职位，设计企业数字化增长模型，将数字技术广泛应用到企业增长的各个流程、各个环节，特别是在流量运营、客户旅程、市场销售、生产制造等领域，推行数字化的增长模型应用，建立模型数据监测指标体系，不断调整和优化各个领域的增长模型。

15、 实现企业数据实时感知：

充分利用信息系统、各类传感器、机器视觉、人工统计等多个数据采集方式，依托大数据平台，实现数据的实时采集、企业状态的全面感知，打通企业数据壁垒，建立数据服务平台，形成数据开放共享机制，提升数据智能化应用水平，充分发挥数据价值。

16、 打通企业内外互联网络：

统筹企业的网络化建设，打通企业内外部网络，推动企业商业BI、ERP、CRM等运营网络的互联互通，深化5G网络在企业生产制造环节的普及应用，实现企业所有环节、所有要素的网络全贯通、系统全连接、业务全在线。

17、 推动人工智能全面应用：

制定企业AI战略，建立企业AI服务平台，全业务推行AI化改造，将语音识别、图像识别、文本识别等AI技术，广泛应用到产品研发、客户服务、市场营销、生产制造、运营管理等各个领域，实现企业的智能化升级。

18、 组建数字化人才团队：

变革企业人才管理策略，着眼企业数字化转型需求，组建数字化人才队伍，引入数字化技术开发、数字化技术应用、数据分析等领域的人才，建立外包、外聘技术、应用专家团队，形成内外互补的数字化人才体系。

19、 建立知识智能体系：

高度重视企业知识智能体系建设，强化业务知识的搜集、整理、编写、测试、、修订、发布、版本控制、迭代更新、存档管理等企业知识全流程管控，充分利用知识计算引擎、知识图谱、知识库、文本识别、文本洞察、文本分析等各类知识应用工具、系统，构建智能化的企业知识智能体系和知识运行管理机制。

20、 深化企业数字文化建设：

建立企业数字化转型的文化氛围，让数字化转型深入人心，成为企业的主流文化，用数字化转型，推动企业各个部门、各个小组、全体员工，学习数字化转型相关内容，了解数字化转型给企业、部门、小组、个人带来的价值，形成自上而下，自下而上双向驱动的数字化转型文化。

21、 建立企业数字化创新机制：

推动企业创新和数字技术的融合发展，建立鼓励创新、激励创新的机制，强化数字技术对企业经营、管理、生产、运营等领域创新的驱动作用，实时推动创新成果在企业内的共享，实现创新价值的闭环。

22、 打造企业数字化生态体系：

建立企业数字化生态体系，建立企业级数字生态服务平台，以开放共享的理念，连接企业客户和上下游合作伙伴、第三方服务商等各类主体，形成以企业价值创造为核心的全面开放、协同共生、共建共享的企业级数字化生态共同体。

金融行业如何做好数字化转型？

本人也是个刚入行的金融小白，刚看到一篇文章，觉得很好，来和大家分享下：

数字化转型：大势所趋下的机遇与挑战

01银行业数字化转型是大势所趋

“数字化转型”并不是什么新鲜的概念。早在20世纪80年代个人电脑诞生之后，依托于个人电脑和单机软件的大规模应用，第一波数字化转型显露了雏形，这是数字化转型的第一阶段。

20世纪90年代，伴随着互联网技术的突飞猛进，第二次信息化浪潮孕育了第二波数字化转型。

当前，随着金融科技的迅猛发展，第三次数字化转型浪潮应运而生，人工智能、区块链、云计算、大数据等技术被运用到金融领域的方方面面。

根据相关数据统计，超过20%的银行已在新兴技术领域布局，开展谋划大规模数字化转型，85%的银行将推进数字化作为重点工作。为参与下一阶段的业务竞争，绝大多数银行都在积极筹备数字化转型。

那么，数字化转型要如何推进，这是不得不面对的问题。只靠加大科技投入，仅仅是将传统业务搬到线上，这种做法显然已经过时了。

在未来，银行需要通过技术手段实现金融的穿透性服务，使金融功能服务于大众生活的各个领域。

02银行业数字化转型面临的挑战

①认知不足，定位失误

不可否认，许多银行对数字化银行已经具备了具体而清晰的认知，能够结合行内业务规划、信息化基础等现状，全方面搭建与自身条件相符的数字化转型道路。

但除此之外，仍有大部分银行对数字化转型的认识，还只有一个模糊的轮廓，只知道大致概念，尚未真正理解。

此类银行出于对数字化转型的认识不足，通常过分追求数字化转型的短期效益，缺乏对长期数字化能力的规划。

②系统老化，支撑不力

当前，既有的银行系统老化而孤立，与全面数字化转型的要求还有相当大的差距。 银行系统的支撑是实现全面数字化转型的前提，而当今的银行业系统却呈现不容乐观的分化现象。

首先是各国有大行，以及领先股份制银行，此类银行的IT建设起步早，IT人才储备充足，基本上已构筑起符合自身需求的IT系统架构。此类银行以对当前现有系统的梳理、建设与优化为导向，并开始探索人工智能平台、云平台、数据中台等先进理念。

而另一方面，因为资金、能力等方面的不足，中小银行的系统建设则基本以零散的业务需求为方向。

因此，体系化的技术架构难以形成，整体先进性不足，再加上技术平台的成本压力，与全面数字化转型的要求差距很大。

03银行业数字化转型的建议

①客户中心，服务导向

无论怎样转型，客户都首先是第一位的，数字化转型，必须依然以客户为中心。

数字化转型的在于利用数字化的技术，重构服务模式，以更便捷、更人性化的方式服务客户。

各大领先银行在手机银行中增设生活服务功能，并将银行服务开放给各类互联网应用，在重构银行的客户服务模式的同时，重塑客户关系了。

②战略布局，落地思路

银行决策者需要对数字化转型具有深刻认识，要重视数据投入和长远布局，不能将眼光囿于业务发展和短期效益。

因此，因此银行管理者要放眼未来，以战略眼光看待数字化转型，掌握未来核心竞争力。同时，银行管理者也需要以落地的思路推进数字化转型的实现，构建保障机制，确保转型规划的稳步实施。

04结语

当前，银行业内部竞争激烈，外部金融企业也纷纷入场。面对如此白热化的局面，银行业未来培育新动能，必须尽快谋划并推进数字化转型。同时，银行也应该坚守其作为核心金融中介的身份，确保金融供给与实体经济需求之间相匹配。

智能运维是如何抑制告警风暴的？

通常智能运维中的告警收敛场景，以机器学习算法为驱动，对海量的告警事件进行降噪和关联分析，辅助根因定位并可沉淀故障处理的知识，从而提升企业的运维效率，降低运维成本。 告警产生后，AIOps系统通过算法甄别 内容相关性（重复性、相似性）、时序相关性和拓扑相关
性 事件来进行告警事件的自动化抑制。这类收敛抑制，往往能得到99%的告警压缩率，极大地提高了告警有效性。

在一个完整的智能运维告警产品里，除了告警收敛，还可以基于故障传播链及拓扑信息 ( 可选 ), 智能发现突发故障场景；基于告警“熵值”算法，实现告警的动态优先级推荐；通过时序以及拓扑关系定位故障场景根因，并进行根因标记。当这些都可以完成时，由告警事件一步步引导的根因定位和排障，才是真正智能运维发挥了作用。

企业级数据标准重构——数字化转型的必经之路

第四次工业革命以及随之而来企业级aiops实施建议的数字化转型浪潮已在全球范围内席卷而来。推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合企业级aiops实施建议，发展数字经济成为落实国家重大战略的关键力量。“互联网+”大背景下企业级aiops实施建议，大数据、物联网、人工智能等新技术应用成为 社会 变革的驱动力，越来越多的企业制定了数字化转型战略。

企业数字化转型是指通过构建数字化运营体系实现企业级变革，包含对企业IT架构的升级以及管理体系的重塑。

IT架构升级指企业信息系统的升级与优化。 企业信息系统建设升级一般会经历电子化、信息化、数字化三个阶段。电子化为初级阶段，即企业构建单一部门应用的信息系统，将线下事务向线上迁移，运营数据“从无到有”；信息化为稳定过渡阶段，以各部门信息系统集成支撑业务集中化、标准化、规范化，运营数据“从有到通”；数字化为高级阶段，以企业数据驱动业务精准重塑，依托人工智能、大数据、中台建设等技术支撑，助力企业发掘运营管理、生存发展的最优解决方案，发挥“数据资产”价值。

管理体系重塑指企业经营管理智能化。 构建以“数据贯通与分享”为基础的管理体系，以适宜的IT架构基础为依托，实现企业运营数据自动获取并广泛链接，基于数据理解业务实质，洞察价值创造过程，开展业务决策和敏捷行动，驱动业务创新和精益管理，实现管理“蜕变”。

数字化转型依托云计算、大数据及机器学习等前沿技术手段，以文化先行、组织赋能、人才支撑和机制牵引为助推力量，协助企业克服内外部发展阻力，促进企业管理提升。数字化转型后的企业一般呈现四项典型特征企业级aiops实施建议：

企业实现高效管理离不开系统和数据。当前，大多数企业已经通过内部信息系统建设实现了“信息化”。这些信息系统普遍为套装软件，以流程为中心，根据预先确定的流程处理场景，建立紧耦合的数据模型，规范数据采集、规则控制和业务处理，最终形成信息输出。

在万物互联的数字化时代，企业对高效决策、精益价值、灵活响应的需求，和传统信息系统模块化、流程化的支撑能力间形成了冲突；同时在长期经营管理的过程中，跨部门系统应用数据标准和口径的不统一导致的信息协同障碍积累严重。

企业所面临的结构性“困局”日益显著，主要体现在以下几个方面：

数字化转型正是为了破局和迎战，实现现实世界与数字世界的融合、互动，在数字世界中模拟推演，促进战略落地，优化经营决策。零散、无关联的数据并不能称为资产，为深度释放数据资产价值，重构企业级数据标准是必经之路。企业业务部门和技术部门需要共建共享，通过梳理数据逻辑、构建数据地图、明确数据标准、打通数据链路、开展数据洞察和数据应用。以企业数据为中心，将功能应用服务化、组件化，支撑灵活变化的业务需求。基于数据融合构建价值网络，共创价值增长空间。

企业级数据地图

数字化转型是企业级的整合和变革。数据作为转型的驱动能量，若仅服务于部分职能，势必无法发挥其全部的价值，数据需要贯通，数据标准也必须是企业内部通用的。企业应以业务脉络为基础，全方位全面梳理业务逻辑及数据关系，对现有流程、制度、系统进行优化改造，形成稳定的数据关系内核，引导系统架构优化，提高数据使用效率、提升数据资产价值，依托数据快速输出，实现管理赋能。

在企业级数据标准重构实践中，可遵循三个步骤，以统一数据标准为起点，逐渐完善前端业务流程改造，从源端产生语义统一、逻辑清晰、高标准高质量的数据，构建坚实的数据资产基础。

01. 建立企业级数据标准，形成跨部门“共同语言”

围绕企业业务主线，梳理业务场景，对各类信息和表单元素进行解构和提炼，这是构建企业级数据标准的基础。在统一数据标准的过程中，可以以财务信息为起点，通过单笔财务记录向前追溯对应业务场景；以产品类型和产品生产全过程为经络，明确业务逻辑，对经济业务场景进行元素化解构；从管理对象、交易记录、业务标签三个层面对数据元素进行规范表述，形成清晰的数据关系。

在管理对象层面，对单专业及跨专业管理对象进行唯一识别。 对于单专业管理对象，围绕企业经济事项全场景，统一每个专业视角下最小单元的颗粒度和业务属性描述需求，围绕管理对象能够进行自由组合，支撑多视角融合。对于跨专业管理对象，针对企业组织、客户、资产设备、项目、业务伙伴等，围绕跨专业共用的管理对象和业务属性描述需求，梳理数据信息，建立统一通用的数据标准。

从管理对象层面对数据元素进行精确表述

在交易记录层面，规范交易信息传递过程和路径。 按照业务价值链梳理交易记录规则，规范各类单据的信息字段，建立跨专业共同遵循的流程管理规范，围绕业务交易，固化数据连接关系。例如，建立企业内合同、订单、发票信息的同源联动，建立完整的采集源头，部署清晰的数据录入标准，对各类单据的完整性进行强控。在此基础上，明确业务操作与线上记录规则，对数据源头进行动态更新，实现各类数据信息的规范传递。最终可以精准匹配管理对象，以完整的单据链和信息链对业务管理流程进行精准的数字重现。

在业务标签层面，建立规范统一的标签体系。 构建业务标签的目的在于统一同类业务属性的跨专业描述方式，实现管理口径的统一。在构建企业业务标签时，可遵循四条原则：

依托清晰完整的数据元素和数据关系，构建企业经营数据地图，实现数据伴随业务活动的实时自动记录，明确业务到价值的转化，可视化展示公司运营过程，精准识别数字化建设需求。

数据标准建立方式示例

02. 开展业务流程改造，实现端到端数据贯通

在以企业财务为基础的数字化变革中，对业财链路的梳理贯通是实现数据赋能管理的重要“桥梁”。通过对财务、业务开展数据梳理和流程改造，对从业务源端到财务末端的每一个数据项的产生与流转过程规则进行清晰描述，利用数据间的继承关系再现实际业务发生过程，将各类环节的数据聚合到每一个管理对象。在此过程中，企业需要重点关注三方面的内容：

03. 丰富数据应用场景，以灵活输出赋能管理

通过数据洞察，构建多场景应用实践，聚焦增量效益，以业务行动实现业务创新和管理变革。以灵活的输出方式，深挖数据的意义和价值，在数据的积累和验证过程中形成多层次、多领域、多场景的业务实践。以价值信号驱动管理行为变革，从效率、效益、创新和共赢四个方面引导价值创造。

对企业运营进行精准刻画，根据不同场景信息需求对数据进行灵活加工。以多频道报表及应用场景为媒介，对各类基础数据和动态数据进行分析比较，提供量化评价，智能优化信息输出，服务于管理决策和业务决策。围绕企业业务发展、资产管理、客户服务、组织激励等管理领域，通过价值数据和业务数据的聚合分析，为公司管理层以及各业部门提供高效透明的数据服务，实现从业务动因入手，推动精准评价、精准投资、精准激励，提升对企业经营的敏锐洞察和高效决策能力。

构建应用场景一般遵循以下五个步骤：

1. 明确场景需求： 确定应用场景需要服务的部门和人员，明确业务需求及场景应用预期成效；

2. 设定应用主题： 明确应用场景的目标和主要内容，识别应用场景用于建设或服务的重点、要点；

3. 澄清数据源： 梳理应用场景中涉及的业务流程，澄清场景所需数据类别、计算方式、数据源系统及相应的业务逻辑关系；

4. 确定输出方式： 明确应用场景成果的线上或线下输出及展示形式，制定场景未来的实施规范及迭代规则；

5. 建立数据服务： 根据应用场景要求梳理数据链路信息，通过平台或系统调用并分析相关数据，建立场景服务能力。

在数据标准重构的过程中，企业能够实现“三项转化”。一是由“数据”到“信息”的转化，解码数据背后的管理信息，形成更完整的现状描述；二是由“信息”到“洞见”的转化，挖掘信息背后的提升价值，开展更科学的预测分析；三是由“洞见”到“行动”的转化，以数据价值赋能决策，为企业提供更智能的决策建议，助力业务管理提升。

深入洞察数据实现的“三项转化”，使企业能够有效应对数据获取、数据融合、数据赋能面临的困境，实现由“业务各说各话”到“统一数据语言”、由“数据拼凑汇集”到“数据高度融合”、由“管理业务数据”到“数据赋能管理”的数字化转型。

01. 深化数字包容，打造文化认同

无论何时，任何企业的变革转型都需要以文化认同为基础。唯有组织上下对变革理念都采取包容接受的态度，将数字化的理念深刻融入企业发展的文化血液中，方能由“被动”化为“主动”，以内生动力推动转型可持续发展。企业要将数字化转型作为发展战略的一部分进行深入部署，制定适宜且明确的战略、顶层设计和路线图，在各层级单位、业务部门、员工间宣贯普及，增强企业人员在数字化建设中的参与感，加强对转型实效的体验，并引导人才团队打造数字化技能突破口。

02. 规范数据管理，强健数据信息

部分企业存在诸如数字线上化程度较低、数据源质量不高、 历史 数据离线化碎片化、数据库管理范性较差等情况，这些问题成为数据获取和管理方面的瓶颈，限制了企业更高层次、更高质量的数据应用。对于这些企业的数字化转型，可建立数据统一管理机构，强健数据基础，规范数据标准，全面开展 历史 数据规范治理，减少对基础数据和绩效指标的人为干预，保障数字化转型的顺利实施。

03. 促进业务融合，立足全局视角

部分组织结构较为庞大复杂的企业可能存在诸如部门间沟通协调较为困难、数据共享流程复杂、内容局限、数字化与业务融合程度较低等问题，企业需要将“加强业务间融合协作”作为数字化转型的重点，推进组织内部的横向和纵向贯通，打破专业间的壁垒，构建融合、共享、协同、高效的管理体系。通过业务融合削弱企业内外部资源流动的阻力，对内打破专业壁垒，对外拓展事业边界，形成全局、全行业视角。

04. 加强数字应用，布局 敏态 运营

在传统生产要素价值创造增长模式趋于稳定的情况下，充分挖掘知识和数据要素的巨大发展潜力，并拓展价值创造维度成为了管理提升的突破口。企业可以考虑建立深入、立体、完善的数据管理应用体系，不断迭代提升数据计算分析方法，深挖拓展各类场景应用，促进质效改善及管理提升。并逐步以点带线，以线带面，最终将数据资产的价值创造能力延伸到整条价值链、产业链，助力企业数字生态网络的核心能力赋用。

05. 深化人才管理，锻造专业队伍

目前，部分企业数字化转型中的人才瓶颈问题仍然比较突出。企业中具备大数据分析和数据统计分析专业技能的人才较少，且来源渠道不足。针对这一现状，企业要实施可持续发展的技能培训和人才战略，积极引进数字化人才，深化企业员工干部队伍能力重塑，强化重点专业领域人才培养，优化员工队伍人才结构。除关注内部人才培养之外，企业也可以引入外部专业服务力量，快速学习、应用行业领先的观念技术和管理实践，内外兼修，共同锻造一支有能力实施数字化转型的专业人才队伍。

数字化转型将是未来5-10年间重要的管理变革方向，对企业而言机遇和挑战并存。一方面，数字驱动革新为企业克服自身内部发展阻力并促进管理提升提供契机；另一方面，转型并不能一蹴而就，其长期性和复杂性要求企业在组织、技术、文化、管理等方面进行全方位的调整。在持续深入打造数字化的进程中，如何 探索 适应企业自身发展的路径，如何实现数据信息的有效聚合，如何满足数字化管理对组织内员工水平、技术能力和运营能力提升的诉求，都需要不断 探索 实践。“神而明之，存乎其人”。转型浪潮中，企业对于变革的信念、坚持与飞速进步的技术必将迸发出蓬勃的活力，走出独到而创新的数字化之路。

本文是为提供一般信息的用途所撰写，并非旨在成为可依赖的会计、税务、法律或其他专业意见。请向您的顾问获取具体意见。

关于企业级aiops实施建议和企业级aiops实施建议白皮书v1.0 pdf的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 企业级aiops实施建议的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于企业级aiops实施建议白皮书v1.0 pdf、企业级aiops实施建议的信息别忘了在本站进行查找喔。