数据治理对运维数据体系的思考与启发.pdf

数据治理在运维领域的意义在于优化运维数据的管理和利用，提高运维效率和服务质量。运维数据分析借鉴大数据领域的数据治理经验，旨在避免资源浪费和遇到的技术难题。运维数据体系包含技术平台、应用场景和数据治理三个核心组成部分。 1. 技术平台：运维数据平台的建设是基础，它需要能够整合来自监控、日志、性能、配置、流程和应用运行等六类数据，以支持业务连续性保障、软件交付效率提升、IT服务质量提高以及客户体验的辅助提升。然而，平台建设中可能会出现数据孤岛、数据不可用和数据质量问题，需要通过数据治理来解决。 2. 应用场景：运维数据的应用场景主要围绕业务连续性、软件交付、IT服务和客户体验四个维度。通过监控、日志分析等手段，运维人员可以及时发现问题，保障系统的稳定运行。数据治理在此过程中起到关键作用，确保数据的准确性和可用性。 3. 数据治理：运维数据治理包括元数据、主数据、数据标准、数据质量、数据模型、数据安全和数据生命周期管理七方面。元数据和主数据管理有助于理解和关联数据；数据标准和质量控制确保数据的一致性和准确性；数据模型简化数据结构；数据安全保护敏感信息；数据生命周期管理则关注数据的产生、使用和淘汰过程。 4. 实施策略：数据治理应以应用场景为导向，逐步推进。摸清家底，了解现有数据状况；建立数据标准，规范数据使用；促进数据消费，让数据在业务中发挥价值。 在资源有限的背景下，运维数据治理需要更加务实，避免大规模项目的形式主义。运维部门应认识到数据的重要性，并争取更多资源投入，以提升运维数据治理的效果，构建更完善的运维数字化工作空间。 总结来说，数据治理在运维数据体系中扮演着至关重要的角色，它可以帮助企业更好地管理和利用运维数据，提升运维效率，降低风险，同时支持企业的数字化转型和业务发展。面对数据孤岛、质量不高等挑战，运维部门需借鉴大数据领域的成功经验，有针对性地实施数据治理策略，确保运维工作的高效和精准。