AIOps和小數(shù)據(jù)助力數(shù)據(jù)分析走向更高階段

步才捷

如今，數(shù)據(jù)分析已成為企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。越來(lái)越多的企業(yè)意識(shí)到，數(shù)據(jù)能為業(yè)務(wù)賦能。企業(yè)要想緊跟時(shí)代步伐，必須借助云計(jì)算、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和邊緣計(jì)算等新一代信息技術(shù)，提升數(shù)據(jù)分析能力。

問(wèn)題是，重視數(shù)據(jù)分析雖然是主流應(yīng)用趨勢(shì)，但在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)變化太快，企業(yè)很難高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，這也是AIOps為什么會(huì)和數(shù)據(jù)分析齊頭并進(jìn)的根本原因。

AIOps興起

AIOps更多偏向于自動(dòng)化運(yùn)維，是將深度學(xué)習(xí)算法和大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)流程結(jié)合起來(lái)的一種運(yùn)維管理方式。那么，AIOps為什么會(huì)被應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域？AIOps和數(shù)據(jù)分析到底是怎樣一種關(guān)系？答案其實(shí)非常簡(jiǎn)單，那就是AIOps解決了數(shù)據(jù)分析的諸多難題，幫助數(shù)據(jù)分析走向了更高階段。

首先，AIOps解決了數(shù)據(jù)分析的最大挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的豐富性。

其次，實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用現(xiàn)代化的轉(zhuǎn)型。隨著5G和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的發(fā)展，用戶的數(shù)據(jù)量在不斷增加，基于傳統(tǒng)IT架構(gòu)下的數(shù)據(jù)分析方法，已經(jīng)無(wú)法滿足業(yè)務(wù)需求。而AIOps的出現(xiàn)，不僅從技術(shù)層面有效解決了數(shù)據(jù)分析難的問(wèn)題，還極大地避免了數(shù)據(jù)孤島的出現(xiàn)。

最后，讓數(shù)據(jù)分析走向自治化。AIOps帶來(lái)的最大好處是，助力數(shù)據(jù)分析邁向智能化階段。過(guò)去，為了控制風(fēng)險(xiǎn)，一些應(yīng)用系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)響應(yīng)數(shù)據(jù)警報(bào)，但過(guò)度緊張，會(huì)讓?xiě)?yīng)用出現(xiàn)警報(bào)疲勞的現(xiàn)象，導(dǎo)致大家對(duì)所有的警報(bào)視而不見(jiàn)。而以AIOps為核心構(gòu)建的軟件解決方案，可以進(jìn)一步明確哪些是必須要報(bào)備的事件，要實(shí)時(shí)響應(yīng)；哪些是不太重要的異常處理，可以通過(guò)模式識(shí)別或者閾值警報(bào)等技術(shù)來(lái)過(guò)濾警報(bào)。

當(dāng)然，除了在主流技術(shù)趨勢(shì)上要緊跟時(shí)代，具體的方式方法也很重要。

數(shù)據(jù)民主化

近兩年，數(shù)據(jù)民主化也是數(shù)據(jù)分析的另一重要趨勢(shì)。數(shù)據(jù)民主化是指企業(yè)所有部門都可以訪問(wèn)數(shù)據(jù)，而不僅僅只是最高管理層和IT團(tuán)隊(duì)的專有能力。實(shí)際上，在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，即使企業(yè)的整體技術(shù)水平比較低，也可以通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的正確理解，通過(guò)新的自助式數(shù)據(jù)分析工具來(lái)解決。所以，有些時(shí)候，技術(shù)雖然很重要，但正確的方式方法才是利用好一切技術(shù)的前提。

而數(shù)據(jù)民主化帶來(lái)的好處，顯而易見(jiàn)：

一是能更全面地了解客戶需求。數(shù)據(jù)民主化允許多個(gè)部門分析和利用數(shù)據(jù)集，讓公司能更全面地理解客戶意圖和需求，也就是我們常說(shuō)的“精準(zhǔn)分析”。

二是提高溝通效率。數(shù)據(jù)民主化可以讓企業(yè)對(duì)應(yīng)用工具的使用變得更廣泛，包括人工智能分析和網(wǎng)絡(luò)安全軟件等。從更深層次的角度看，如果員工有權(quán)訪問(wèn)他們真正想了解的數(shù)據(jù)，能極大地減少跨部門溝通的效率。

三是提升客戶服體體驗(yàn)。由于數(shù)據(jù)民主化實(shí)現(xiàn)了多樣化展示，可以為客戶打造更個(gè)性化的解決方案或者產(chǎn)品，客戶的服務(wù)體驗(yàn)自然也會(huì)得到相應(yīng)改善。比如：如果團(tuán)隊(duì)可以訪問(wèn)首選聯(lián)系信息，訪問(wèn)用戶以前的購(gòu)物數(shù)據(jù)，便能為客戶提供專有服務(wù)，帶來(lái)服務(wù)體驗(yàn)的整體提升。

低代碼解決方案

隨著數(shù)據(jù)民主化方向的發(fā)展，低代碼解決方案成為數(shù)據(jù)分析的“中流砥柱”。

低代碼解決方案的核心內(nèi)容是，允許除開(kāi)發(fā)人員以及IT團(tuán)隊(duì)之外的其他部門分析和利用數(shù)據(jù)。這讓數(shù)據(jù)分析有了更大發(fā)展空間，低代碼可以讓用戶以更友好的方式訪問(wèn)數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)分析走向平民化。這不僅提升了企業(yè)員工的應(yīng)用技能，在整體業(yè)務(wù)及商業(yè)模式創(chuàng)新方面，也帶來(lái)了顛覆式改變。

至于，如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)民主化，提升數(shù)據(jù)分析體驗(yàn)，數(shù)據(jù)整合是第一步！

數(shù)據(jù)集成

數(shù)據(jù)分析不是一個(gè)孤立的系統(tǒng)，更不會(huì)以一個(gè)獨(dú)立的應(yīng)用存在，而是內(nèi)嵌于企業(yè)已經(jīng)使用的應(yīng)用程序中，通過(guò)對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，進(jìn)而獲得洞察力。

為了獲取數(shù)據(jù)分析能力，企業(yè)會(huì)把現(xiàn)有的軟件解決方案進(jìn)行整合，對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行集成，從某種角度來(lái)看，數(shù)據(jù)集成能力如何，決定著數(shù)據(jù)分析效率。如果企業(yè)使用的是無(wú)需切換的軟件，那便可以直接采集數(shù)據(jù)，減少了數(shù)據(jù)傳遞的時(shí)間。好的數(shù)據(jù)集成能力，可以從根本上降低數(shù)據(jù)出錯(cuò)風(fēng)險(xiǎn)，讓企業(yè)員工快速找到所需要的數(shù)據(jù)。

小而寬的數(shù)據(jù)同樣重要

隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程的加快，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成所有企業(yè)的“高科技標(biāo)簽”，似乎沒(méi)有大數(shù)據(jù)，企業(yè)都不好意思做數(shù)據(jù)分析。

其實(shí)，相對(duì)大數(shù)據(jù)，小而寬的數(shù)據(jù)，同樣值得思考和分析。要知道，大數(shù)據(jù)之所以“大”，是因?yàn)橛袕V泛的數(shù)據(jù)支持，其中既包括了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，正是因?yàn)檫@種數(shù)據(jù)的多樣性和廣泛性，才能為企業(yè)提供更獨(dú)到的見(jiàn)解。但如果數(shù)據(jù)量較少，卻同樣能給企業(yè)帶來(lái)業(yè)務(wù)指導(dǎo)作用，那么這樣的小數(shù)據(jù)，自然也是企業(yè)需要重視的高價(jià)值數(shù)據(jù)。

總之，數(shù)據(jù)分析越來(lái)越重要，不再像企業(yè)過(guò)去認(rèn)為的那樣可有可無(wú)，而是已走向業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的最前沿。通過(guò)最有效的手段和正確的方式方法擁抱數(shù)據(jù)分析，不僅為企業(yè)帶來(lái)業(yè)務(wù)的敏捷性和快速的市場(chǎng)響應(yīng)能力，還能帶來(lái)更可觀的業(yè)績(jī)收入。