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数字化运维虚拟培训

传统产品认知、装配、操作、检维修及应急处置培训，主要通过图文、视频、实操训练等形式进行，受训人员只能借助生硬的教科书和教学视频，获取工作的理论知识，往往与现实差异较大.

通过建设实训环境的方式，投入成本高，受场地限制可教习的内容有限、局限性大，且老师傅经验不易传承。而且理论教学与实训间缺少过度环节，只接受理论知识后立即实操，有人员设备损险。

数字化运维怎样实现数据赋能？

平台、数据、算法三大板块共同组成发力才能实现数据赋能。平台实现数据融合，但一定不是简单的汇集，数据湖没有治理将成为数据沼泽。

比如我们单位要实现智慧城市的一卡通，对于每一个人，视角是安全管理，视角是民生范畴，视角是健康水平，所以这样的数据在融合时必然需要通过业务语义转换实现统一视角。

由此可以看到，数据治理对于数据赋能就是刚需。通过治理可以实现数据业务理解的准确，数据质量的保障和数据探索的便捷。

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，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。

数字化运维趋势

低代码平台将被广泛应用随着企业继续深化数字化转型，企业需要灵活地适应业务、员工和客户不断变化的需求，未来应用程序开发的需求将成倍的增加，而依赖 IT 技术部门和程序员是不够敏捷的以及不可持续的。

业务快速的响应速度对于企业获得竞争优势和成功至关重要，低代码平台允许企业快速构建和交付用户所需要新业务应用程序，并且低代码应用程序开发交付全新应用的时间大大低于非低代码用户构建相同产品所需时间。

和非开发人员都具有使用低代码和无代码平台进行开发应用的巨大潜力，对所有级别的开发人员进行适当的培训能让不是程序员的人开发他们自己所需要的软件，更快的满足他们的业务场景需要。

未来，越来越多的企业也将看到采用低代码或无代码软件的价值。当企业将低代码工具和业务需求结合起来时，可以更敏捷的支撑业务需要，从而为组织带来竞争优势。