航空航天运维数字化-北京和远科技有限公司

数字化运维赋能？

对于客观世界存在着未知，航空航天运维数字化，而数据可以从未知中找寻规律探索价值。

当我们具备了海量数据的获取能力、处理能力以及的计算能力，我们就可以尝试模拟天气的变化、地壳的波动和潮汐的力量。

我们可以在机器设备运行中感知隐患和风险而延长设备生命周期，在钢铁精炼中发现温度对化学元素的影响而提到钢材品质，在汽车行驶的轨迹记录中定位有效率的充电桩地点，航空航天运维数字化方案，可以通过长时间积累的气象数据为风机叶片的角度提供支撑。

所以，数据赋能是由于数据反映出我们从来没有掌握的客观世界的规律从而带来真实的业务价值。数据帮助我们的业务运行的更有效率！

数字化运维架构的企业 PaaS 平台有待建立

大量企业在推进数字化转型过程中各自开发具有相同功能的 IT 应用，并且难以实现应用的自动扩展。开发或引入一个可以整合共同功能的 PaaS 平台成为推动企业数字化转型的关键步骤。

但由企业单独开发 PaaS 架构，会带来重复开发，并且各企业PaaS架构是碎片化的，成果也是参差不齐的。因此，航空航天运维数字化解决方案，企业数字化转型缺乏一个统一架构的 Paas 平台，以及由此带来的公共的、标准化、系统化的服务问题和面向每个领域的化服务问题

数字化运维-数据增强

数据汇聚：首先我们需要把摄入的数据能够汇集到统一的位置，保证能够通过统一的方式能够在需要时访问到。

这个过程中的一个重要方法是通过建立运维数据命名空间的标签体系，能够对集成的数据进行标注。

另外数据平台提供了单元化的数据存取模块，实现了对底层集成的静态历史数据和动态实时流式数据多模存储复杂性的隔离，航空航天运维数字化平台，为后续的数据处理单元扫清障碍。

数据过滤：大部分的 AI 算法及数据仓库的构建都要求对输入的数据进行过滤。如数据仓库的 ETL 过程中的数据清洗、转换，AI 场景下特征工程中的大部分的工作都涉及到数据过滤的内容。

数据过滤可以在数据汇聚之前进行，也可以在数据汇聚之后进行，甚至在数据汇聚的过程同时进行过滤操作。但是一般来说，在完成数据汇聚之后执行数据过滤操作往往更有意义。