海南汽车AR数字化运维设备*** 北京和远科技公司

数字化运维怎样赋能？

数据当然需要通过分析才能发挥价值。今天人工智能异常，好像是良药一般。其实，数据挖掘、机器学习和人工智能这三个概念，是有密切联系也有具体区别的。数据挖掘是从一整套方法路线来讲的，指通过数据库、统计学、机器学习算法等技术，在数据中通过探索和建模的方法，发现未知并且有价值的规则和模式的一种技术，也指使用上述技术进行的建模过程。数据挖掘有自有的闭环方作为佳实践，需要经过业务理解-数据理解-数据准备-数据建模-模型优化与验证-部署上线的完整过程。

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。

数字化运维生态圈建设有待加强

现阶段，很多企业建设了自己的数字化转型生态圈，但真正参与的其他企业数量较少，其原因是企业建设的生态圈多以自我为中心，这必然导致不同企业间的生态圈存在冲突。实际上，到底接入哪家企业的生态圈，终还要看企业的实力。基于数字化转型的深层次问题和困难，2021年，企业必须关注基于混合云的数字化转型解决方案。