數字化使IT成為業(yè)務衰退的中心，業(yè)務經理更多地考慮IT，期望從IT數據中獲得業(yè)務洞察。

全球CIO調查顯示，企業(yè)CIO的職責正在發(fā)生巨大轉變，從最初的“交付型”高管向“IT與業(yè)務融合”的高管轉變，即CIO從交付主管轉變?yōu)闃I(yè)務主管. 與此同時，越來越多的 IT 支出來自業(yè)務部門，而不是傳統(tǒng)的 IT 預算。為此，如何匹配業(yè)務，讓業(yè)務認識到IT的價值，成為CIO和CEO共同關注的焦點。

因此，以大數據、人工智能和可視化技術為基礎的ITOA（IT，IT運維分析）市場的知名度不斷提高。據檢驗機構統(tǒng)計it運維，2013年至2017年中國ITOA市場年復合下滑率高達59.3%，2017年市場規(guī)模達到8.2萬元，預計2018年達到11.萬元。

以某國外500強企業(yè)為例。公司IT成熟度處于行業(yè)平均水平。近年來，它在IT基礎設施和數字業(yè)務方面投入了大量資金。隨著公司大數據平臺及各類業(yè)務平臺建設的快速深入it運維，平臺間基于業(yè)務系統(tǒng)的監(jiān)控分析需求日益旺盛，傳統(tǒng)服務營銷監(jiān)控系統(tǒng)的局限性日益明顯。據悉，業(yè)務運營平臺建成后，由于平臺只專注于具體業(yè)務的實現，難以滿足中高層領導對決策分析數據模型、核心KPI指標構建與分析的需求和顯示需求。

需要痛點：

缺乏統(tǒng)一的數據標準，導致數據統(tǒng)計模型不統(tǒng)一一、業(yè)務數據標準一、統(tǒng)一技術選型標準等問題，導致決策分析數據模型和核心KPI指標難以落實。

· 內部系統(tǒng)數據分散，分析維度僅限于單個系統(tǒng)。很難實現跨系統(tǒng)的數據分析。運營數據分析標準在公司層面尚未統(tǒng)一。

· 業(yè)務問題的反饋往往來自一線反饋，前端系統(tǒng)對業(yè)務問題情況的預測和感知能力較弱。

云智慧針對企業(yè)需求和業(yè)務特點，依托DOMC產品構建新一代ITOA解決方案，綜合運用大數據、人工智能、物聯(lián)網、移動互聯(lián)網等技術，著力提升運營效率和結合實際業(yè)務需求。運營控制、業(yè)務單元、業(yè)務成本、綜合信息等決策數據分析模型為業(yè)務效率提升提供決策支持。

· 搭建運營分析平臺，將重要業(yè)務在大屏、WEB、移動端可視化

·100個業(yè)務指標和200個IT性能指標的統(tǒng)一處理和關聯(lián)分析

基于機器學習算法對業(yè)務、用戶、成本等各類數據進行大數據模型和統(tǒng)計預測

實現平臺角色和信息的權限管理和數據指標的監(jiān)控管理

確保平臺在建設過程中的安全性、兼容性、健壯性、互操作性、易用性和可維護性

DOMC，即云智能數字化運維監(jiān)控中心的簡稱。DOMC作為新一代業(yè)務和IT可視化監(jiān)控產品，基于智能分析算法，全面全面掌控數字化運營狀態(tài)，幫助管理者清晰直觀地掌握業(yè)務運營和IT運維的有效信息，實現可視化管理和有效管理。有效決策，提高資產管理和監(jiān)控管理效率。

一些業(yè)內人士經常將運維數據可視化與 ITOA 混淆，雖然兩者有本質的區(qū)別。數據可視化利用圖表等可視化元素幫助用戶解讀和理解數據，它重視“形式”。完整的ITOA解決方案包括端到端或全棧的IT數據采集、基于AI算法的數據關聯(lián)分析和可視化，更側重于數據價值的挖掘和傳遞。此時，可視化只是數據價值傳遞的載體。

只有業(yè)務運維云智能的DOMC才能有效解決監(jiān)控數據孤島問題，實現監(jiān)控工具和監(jiān)控數據的價值優(yōu)化。同時可以提供豐富的可視化手段，提高監(jiān)控管理水平。DOMC 專注于對關鍵業(yè)務元素的健康感知及其與支持 IT 的相關影響。這是企業(yè)在業(yè)務和IT之間架起數字橋梁的重要機遇。

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