摆脱数据盲区，让大数据为运维服务

转变：实现常规IT运维任务的自动化

完全不需要占用专家资源，您可以使用结构化数据业务逻辑来快速一致地执行运维，避免手动错误和导致的任何停机风险。

使任务实现自动化操作后，您可以将它们集成在一起创建端到端的流程和工作流，消除团队之间的手动流转。 现在您就可以在几分钟之内配置安全服务。IT 可以转变其运维方式，让业务采用更新的业务模式。

交付：从被动交付方式转变为主动交付方式

即使 IT 能够使执行服务所需的任务和流程实现自动化，它也未必能够及时、高效地交付服务。如果无法获得所需的效率，企业将自行购置您的交付范围内没有的服务。如果您需要三周才能建立企业要求的服务，而第三方仅需几分钟即可提供，那您将无法杜绝影子 IT 的产生。
接下来要从被动交付方式转变为主动交付方式，并挖掘隐藏在非结构化数据中的洞察力。在洞察力的帮助下，您会更接近无手动操作的 IT 环境。例如，人工生成的社交数据可以送入具有相关上下文的帮助台流程，从而允许业务用户快速了解问题甚至修复问题。 社交洞察力应用可帮助微调修复的流程，显著降低解决问题的平均时间。

保证：共享数据，预测问题

目前，绝大多数企业都已使用基本监控。但是，要提供服务可靠运行的保证，您需要的不只是基本监控。您必须召集所有相关部门共享数据，使您能够在任何地方发现问题，并确保必要人员知道如何解决问题。然后，隐藏于大数据中的洞察力可帮助您预测问题，防止其下次出现，使您可以消除完美风暴，防止其扩大。

从挑战到机遇

当数据中存在盲区时，您将无法满足期望。而当您无法满足期望时，企业就会决定自行解决问题，采用一旦出现问题您无法诊断但仍需提供支持的服务。
大数据可能为该问题提供答案，因为它是理解用户需求的关键。当您能够捕捉并分析每天进入您环境的所有非结构化数据时，您将能够更好地弥补企业期望和您的交付能力之间的差距。巨大挑战？是的。但是，对于那些愿意使用大数据的企业而言，大数据会带来更大的机遇。

节选自惠普软件性能探索电子双月刊