数字化运维方案优势
将运维脚本、操作、作业任务标准化管理，形成运维操作规范流程并将运维知识沉淀下来，内置多种自动化运维场景，包括标准的操作系统运维，数据库运维、网络运维、安全运维等运维操作中心，扩展灵活、开箱即用，覆盖数据中心运维场景，提供规划咨询、软件产品、建设方，运营支撑体系建设的佳实践，运维转型，用系统代替人力，并且基于平台智能技术，实现，数据化智能化运维，挖掘数据价值，辅助运营
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
主要研究数字化技术在建筑工程运营维护阶段的应用。从数字化运维的概念和范畴开始，介绍数字化运维的技术和主要内容，从设施管理及维护、空间管理、能源与环境管理，以及安防、消防与应急管理多个方面，进行详细阐述和分析。
实现运维及运营数据治理，通过强大的异构化数据接入能力、低门槛的数据开发过程、体系化的数据治理方法、主题化的数据集市，实现多类数据应用场景。
可快速构建用户体验、应用优化容量分析、故障管理、运营辅助等领域相关的应用和场景并可持续延展和建设，企业业务通过数字化中转型满足业务前端不断变化和创新的业务场景的同时，也必然要求作为支撑的基础设施更为灵活弹性多变，这就直接对以稳定运行为任务的运维管理提出了挑战。
并且，在业务增长出现下滑实现利润目标日趋艰难的现状下，传统意义上作为成本单位的运维管理支出越来越占据企业经营成本的显著位置，企业领导也开始要求科技部门或运维团队降低成本创造效益创造价值。