步才捷

如今，数据分析已成为企业的核心竞争力。越来越多的企业意识到，数据能为业务赋能。企业要想紧跟时代步伐，必须借助云计算、人工智能、机器学习和边缘计算等新一代信息技术，提升数据分析能力。

问题是，重视数据分析虽然是主流应用趋势，但在实际应用场景中，数据变化太快，企业很难高效地进行数据分析，这也是AIOps为什么会和数据分析齐头并进的根本原因。

AIOps兴起

AIOps更多偏向于自动化运维，是将深度学习算法和大数据的业务流程结合起来的一种运维管理方式。那么，AIOps为什么会被应用于数据分析领域？AIOps和数据分析到底是怎样一种关系？答案其实非常简单，那就是AIOps解决了数据分析的诸多难题，帮助数据分析走向了更高阶段。

首先，AIOps解决了数据分析的最大挑战，实现了数据的丰富性。

其次，实现了应用现代化的转型。随着5G和物联网（IoT）的发展，用户的数据量在不断增加，基于传统IT架构下的数据分析方法，已经无法满足业务需求。而AIOps的出现，不仅从技术层面有效解决了数据分析难的问题，还极大地避免了数据孤岛的出现。

最后，让数据分析走向自治化。AIOps带来的最大好处是，助力数据分析迈向智能化阶段。过去，为了控制风险，一些应用系统会自动响应数据警报，但过度紧张，会让应用出现警报疲劳的现象，导致大家对所有的警报视而不见。而以AIOps为核心构建的软件解决方案，可以进一步明确哪些是必须要报备的事件，要实时响应；……