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)的核心競爭力。越來越多的企業(yè)意識到，數(shù)據(jù)能為業(yè)務賦能。企業(yè)要想緊跟時代步伐，必須借助云計算、人工智能、機器學習和邊緣計算等新一代信息技術(shù)，提升數(shù)據(jù)分析能力。

問題是，重視數(shù)據(jù)分析雖然是主流應用趨勢，但在實際應用場景中，數(shù)據(jù)變化太快，企業(yè)很難高效地進行數(shù)據(jù)分析，這也是AIOps為什么會和數(shù)據(jù)分析齊頭并進的根本原因。

AIOps興起

AIOps更多偏向于自動化運維，是將深度學習算法和大數(shù)據(jù)的業(yè)務流程結(jié)合起來的一種運維管理方式。那么，AIOps為什么會被應用于數(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？答案其實非常簡單，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)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的豐富性。

其次，實現(xiàn)了應用現(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)無法滿足業(yè)務需求。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帶來的最大好處是，助力數(shù)據(jù)分析邁向智能化階段。過去，為了控制風險，一些應用系統(tǒng)會自動響應數(shù)據(jù)警報，但過度緊張，會讓應用出現(xiàn)警報疲勞的現(xiàn)象，導致大家對所有的警報視而不見。而以AIOps為核心構(gòu)建的軟件解決方案，可以進一步明確哪些是必須要報備的事件，要實時響應；哪些是不太重要的異常處理，可以通過模式識別或者閾值警報等技術(shù)來過濾警報。

當然，除了在主流技術(shù)趨勢上要緊跟時代，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。數(shù)據(jù)民主化是指企業(yè)所有部門都可以訪問數(shù)據(jù)，而不僅僅只是最高管理層和IT團隊的專有能力。實際上，在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，即使企業(yè)的整體技術(shù)水平比較低，也可以通過對數(shù)據(jù)的正確理解，通過新的自助式數(shù)據(jù)分析工具來解決。所以，有些時候，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)民主化帶來的好處，顯而易見：

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

二是提高溝通效率。數(shù)據(jù)民主化可以讓企業(yè)對應用工具的使用變得更廣泛，包括人工智能分析和網(wǎng)絡安全軟件等。從更深層次的角度看，如果員工有權(quán)訪問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。由于數(shù)據(jù)民主化實現(xiàn)了多樣化展示，可以為客戶打造更個性化的解決方案或者產(chǎn)品，客戶的服務體驗自然也會得到相應改善。比如：如果團隊可以訪問首選聯(lián)系信息，訪問用戶以前的購物數(shù)據(jù)，便能為客戶提供專有服務，帶來服務體驗的整體提升。

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，允許除開發(fā)人員以及IT團隊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)員工的應用技能，在整體業(yè)務及商業(yè)模式創(chuàng)新方面，也帶來了顛覆式改變。

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

數(shù)據(jù)集成

數(shù)據(jù)分析不是一個孤立的系統(tǒng)，更不會以一個獨立的應用存在，而是內(nèi)嵌于企業(yè)已經(jīng)使用的應用程序中，通過對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行分析，進而獲得洞察力。

為了獲取數(shù)據(jù)分析能力，企業(yè)會把現(xiàn)有的軟件解決方案進行整合，對所有數(shù)據(jù)進行集成，從某種角度來看，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)出錯風險，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)型進程的加快，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成所有企業(yè)的“高科技標簽”，似乎沒有大數(shù)據(jù)，企業(yè)都不好意思做數(shù)據(jù)分析。

其實，相對大數(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”，是因為有廣泛的數(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)，正是因為這種數(shù)據(jù)的多樣性和廣泛性，才能為企業(yè)提供更獨到的見解。但如果數(shù)據(jù)量較少，卻同樣能給企業(yè)帶來業(yè)務指導作用，那么這樣的小數(shù)據(jù)，自然也是企業(yè)需要重視的高價值數(shù)據(jù)。

總之，數(shù)據(jù)分析越來越重要，不再像企業(yè)過去認為的那樣可有可無，而是已走向業(yè)務運營的最前沿。通過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)帶來業(yè)務的敏捷性和快速的市場響應能力，還能帶來更可觀的業(yè)績收入。