企业级aiops实施之路（企业级aiops实施建议白皮书 pdf）

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本文目录一览：

• 1、相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里？
• 2、AIOps是什么？它与AI有什么关系？
• 3、企业数字化转型包括哪些方面?
• 4、企业数字化建设都需要做哪些工作？
• 5、企业级数据标准重构——数字化转型的必经之路
• 6、国有银行总行后台IT运维的发展前景怎么样？

相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里？

作为一种将算法集成到工具里的新型运维方式，AIOps 可以帮助企业最大程度地简化运维工作，把 IT 从耗时又容易出错的流程中解放出来。

有了 AIOps，当 IT 出现故障隐患，运维人员不需要再等待系统发出故障告警，通过内置的机器学习算法以及大数据技术，就能自动发现系统的各类异常，从而实现从异常入手判断故障发生的可能性、严重性和影响，依赖机器对数据的分析结果，判断最佳的应对方案。

由此可以看出，基于 AIOps 的管理方法对监控式运维的底层技术实现了颠覆。传统 IT 运维管理工具更为关注突发事件（即告警）、配置和性能，而 AIOps 则更加关注问题、分析和预测，二者可谓互相补充相得益彰。

对 IT 运维人员而言，当一条告警被确认的时候，不但意味着你第一时间发现了业务故障，更意味着在故障发生的这一刻，业务已经受到了影响。而随着 AIOps 的出现，IT 部门可以通过机器学习和算法技术，事先发现 IT 系统的运行异常，提前进行故障的防范甚至规避措施，确保业务故障不出现或者少出现，这些对于 IT 和业务部门来说意义重大。

AIOps是什么？它与AI有什么关系？

现如今，AI 这个词已经被玩坏了。很多公司都声称自己在做 AI，但其实并没有。不过有另外一种新兴的 AI，各种类型的 IT 企业倒是可以尝试，而且完全不需要人工参与。

AIOps，也就是基于 算法 的 IT 运维（Algorithmic IT Operations），是由 Gartner 定义的新类别，源自业界之前所说的 ITOA（IT Operations and Analytics）。我们已经到达了这样的一个时代，数据科学和算法正在被用于自动化传统的 IT 运维任务和流程。算法被集成到工具里，帮助企业进一步简化运维工作，把人类从耗时又容易出错的流程中解放出来。人们不再需要在遗留的管理系统中定义和管理无穷无尽的规则和过滤器。

在过去的几年间，一些新技术不断涌现，利用数据科学和 机器学习 来推进日益复杂的企业数字化进程，“AIOps”（Algorithmic IT Operations）因此应运而生。Gartner 的报告宣称，到 2020 年，将近 50% 的企业将会在他们的业务和 IT 运维方面采用 AIOps，远远高于今天的 10%。

为了更好地理解 AIOps 和 AI 的区别，我们需要从头说起。

AI 简史

AI 一词用于描述机器（或软件）模拟人类认知的过程。也就说，机器学习像人类一样思考。40 年代，Alan Turing 掀起了 AI 热潮，但受限于计算机的计算能力，也只发展到今天的这个阶段。

问题是，我们为什么要让机器模仿人类？而为什么有些 AI 应用程序会比其他的更成功？发展 AI 的目的在于解决人类的问题，所以我们会看到像自动驾驶汽车、行为分析这类复杂的解决方案。

话说回来，IT 运维环境有一些不一样的地方。我们不会直接管理人类，我们与应用程序和基础设施打交道。而且它们可能更加复杂和不可预测，因为它们不是人类。

人类思维与机器思维

AIOps 的不同之处在这里体现出来。AIOps 的解决方案专注于解决问题，而且是通过使用基于算法的技术来高度模仿人类（而且以更快的速度和更大的规模）。算法的效率提升了 AIOps 的价值，而相对于人类的智慧——虽然是无限的，但不如机器来得高效。

当然，人类也能进行高效的 IT 运维。AIOps 的目的是为了让我们的生活变得更美好，但是当人类与 AIOps 参合在一起，它们之间的界限就会变得模糊。高级的 AIOps 会使用 神经网络 技术，它会向运维人员学习，然后尝试消除无聊的重复性劳动。

未来的公司

为什么公司需要 AIOps？现代的 IT 环境已经无比的复杂，而且千变万化，需要我们花费大量的时间和资源去监控、去诊断问题、去解决问题。很多公司处于被动的地位。但是如果他们使用了 AIOps，他们就可以利用先进的算法，花更多时间在其他更有意义的工作上，而不是重复地解决相同的问题，或者花时间管理规则和过滤器。

我们所说的规则，可以把它们简单地描述为“如果是这样那么就这么做”，它们能够应付简单的场景，但是很难扩展。相反，算法和机器学习提供了更加灵活的表达方式，不仅强大，而且健壮，能够应付不断变化的需求。这将带来更高的效率和更低的成本。对于厂商来说，他们面临的挑战在于将整个技术方案打包，避免把用户暴露于底层的复杂性当中。光是提供工具是不够的，企业需要招聘数据科学家而不仅仅是工程师。

前行之路

借助智能算法的技术优势，原先人工需要几个小时完成的任务现在通过自动化可以在几秒钟内完成，而且能够得到更好的结果。传统的 IT 运维需要管理大量的告警，极大地分散了企业的注意力，他们需要花很多时间解决无聊的问题，没有时间用于创新。使用 AIOps 可以解决这些问题，把运维人员从纷繁复杂的告警和噪音中解脱出来。各个行业的企业正在采用 AIOps，他们使用这项技术来改进客户的数字体验——银行、娱乐、交通、零售，甚至政府。

尽管 AIOps 还是一个新名词，但并不代表它只是未来的一种趋势而已。在这个数字的年代，任何使用传统技术来管理机器数据的组织要么忽略了信息的价值，要么已经让他们的运维团队不堪重负。随着数据的暴涨，CIO 们应该快速拥抱 AIOps。传统 AI 仍然会在某些领域发挥它的作用，而 AIOps 将为企业带来最直接最深远的价值。

企业数字化转型包括哪些方面?

企业数字化转型的三个方面企业级aiops实施之路：

1、企业数字化与传统的信息化有本质的区别。

2、数字化转型需要多学科、多技术支持企业级aiops实施之路，核心为数字孪生技术。

3、随着数字孪生的推进，数据将作为一种生产要素，成为企业的核心资产。

企业数字化与传统的信息化有本质的区别企业级aiops实施之路：

数字化主要涵义是“业务”的数字化，通常需要企业一把手来统筹企业级aiops实施之路；另外，传统信息化更多的关注的是人和流程，而数字化强调的是人、物理世界、数字世界的连通与联动。

数字化转型需要多学科、多技术支持，核心为数字孪生技术：

数字孪生技术是指先在数字空间建立真实飞行器的模型，并通过传感器实现与飞行器真实状态完全同步，这样每次飞行后，结合现有情况和过往载荷。

现在这项模型的理念被广泛应用到各行业，实现物理世界的数字化。

随着数字孪生的推进，数据将作为一种生产要素，成为企业的核心资产：

企业生产、流通、管理等通过数字孪生逐渐实现数字化，产生海量的数据，通过大数据技术，对数据进行筛选、储存、分析、可视化等将为企业的生产经营决策提供重要参考，实现智能治理、智能决策。

企业数字化建设都需要做哪些工作？

企业数字化转型包括企业级aiops实施之路：

1、 提高数字化认知水平企业级aiops实施之路：

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，企业级aiops实施之路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。

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，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，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实施之路：

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、法律或其企业级aiops实施之路他专业意见。请向您的顾问获取具体意见。

国有银行总行后台IT运维的发展前景怎么样？

先说国有银行。国有银行也是银行企业级aiops实施之路，银行就得办业务企业级aiops实施之路，现在的银行办业务就靠信息系统支持。只是国有银行往往企业文化和企业治理没有那么的自由，普遍有官僚机关习气和均等化倾向，这种国企氛围未必是每个人都喜欢的。另外在管理层级和运营效率上，国有银行也是有很多痛点的，这些方面不比内部竞争激烈的股份制银行或者民营银行，确实不太适合有巨大才华和野心的人奋斗。不过好处也是很明显的，就是如果没有很强的事业心，也不想赚很多的钱，那么混个安稳安逸的日子是很不错的地方。这个可以作为背景写在这里。其次说下总行后台。中国的银行业是信息化程度相当高的行业，目前国有银行的IT系统基本都是总行集中开发和运营的。所以题主说到的IT运维，虽然说是后台，但也是总行的啊。结合前面的国有背景，这个总行就直接是层级管理的核心了啊，当然要比分行好了啊。再说下后台，以前呢是后台不比前台，银行靠着前台业务人员赚钱所以当然就前台业务人员更好升迁更好发展更有职业前途了。可是现在银行是靠着信息系统支撑着才可以运营的，没有IT支持，几乎没有什么业务还好办理了。关键是广大消费者已经习惯了各种电子渠道的银行服务了，甚至广大消费者们都被银行培训的已经接受了网银上的那些相当银行视角的产品栏目。而且从发展趋势上看，未来会越来越依靠信息系统支持金融业务发展，甚至主要靠信息系统支持业务发展。看看现在如火如荼的互联网金融就知道了，未来的金融业务很大程度上是依靠网上的，毕竟消费者如你企业级aiops实施之路我基本都住在网上。这就是说，未来IT将越来越作为业务发展的力量出现在银行的管理架构里，而不是现在作为成本中心出现。相对应的，随着互联网应用的加深，这个“后台”也将越来越没有后台的意义了，大家以后恐怕都是主要靠着后台来运营业务的。没有前中后台之分才是未来的银行业务发展趋势。所以那这个后台也就不是劣势了，何况是总行的后台呢。对吧！

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