基于大数据驱动的新型IT运维管理与决策研究分析

袁倩媚

在移动互联网技术快速发展的趨势下，大数据时代已经到来。本文结合信息运维数据急剧增长的现状，开展数据驱动的新型IT运维管理与决策研究，利用大数据挖掘分析技术，通过建立数据驱动管理闭环，推动运维服务管理智能化，优化内部服务资源，提升数据辅助决策能力，为管理人员提供新决策思路，成为大数据研究与企业管理模式创新工作相结合的突破口。

一、基于大数据驱动的新型IT运维管理与决策内涵

将当前以“业务驱动”为中心的运维管理与决策机制升级为“业务数据双驱动”机制，把大数据作为当前的主要创新手段，实现创新决策方式，丰富数据资源，优化资源配置，提高精益化管理水平，形成适用当前大集中系统特点的新型IT运维管理与决策机制。

二、基于大数据驱动的新型IT运维管理与决策做法

（一）创建“双向”管理决策模型

结合以传统数据挖掘技术与方法为核心的技术评估与预测模型与采用大数据处理形成以组织动态监测为核心，能够有效预警并积极处理突发事件的管理监测与预警模型的基础上，辅以现有理论，构建业务与数据驱动并行的管理“双向”决策模型。构建业务数据双驱动模型分为三个阶段。数据采集阶段主要工作是采集日常工作中将各类信息服务问题依据需求内容进行划分的数据进行收集、存储、整理及管理。数据分析阶段是对服务工单开展深入数据挖掘分析，及早预知用户对系统的关注热点，挖掘各系统使用的特点和存在的问题。数据业务双驱动阶段是建立分析平台，采用数据挖掘领域的大数据处理方法，将数据转化为可供创新决策目标支持的有效知识或观点，结合业务驱动模型，建立有效预警监测与预警模型，驱动企业管理决策创新。

（二）建立数据型管理知识库

在大数据时代，对数据进行深度挖掘可以获得更加丰富的知识。知识库建立的目的就是将知识整理、归并，纳入运维知识库供各类用户随时检索查询解决问题。知识库包括在线即时帮助系统和可进行全方面复杂查询的维护知识查询系统 ，并能为维护人员在处理用户申告时提供查询资料。知识库中知识主要来源于运维人员收集整理的知识和日常运维工作经验。以智能技术为基础、以微信为入口，针对企业级管理信息系统问题求解的需要，采用系统分类、问题类型等知识表示方式，形成具有企业特色的新型知识库。

（三）构建数据联动监控体系

深度挖掘资产价值，实现分析结果支撑决策。构建数据联动监控体系一共分为三步：明确监控节点是根据管理要求，各节点均编制计划完成时间，做到项目实施的有序和规范，将其作为项目监控的依据。明确监控方法是对每一类项目，按照监控点，采用比对判断、关联分析等方法，相关业务应用系统进行动态监控。明确工作流程：根据节点计划，在时限要求前由系统发布提醒事项；对于监控发现的问题，督促责任部门限期解决；各项目单位进行深入分析问题根源，提出改进措施。

上图1是IT运维管理纵向联动流程图，通过IT运维服务质量数据分析决策系统的数据分析结果识别和测量业务流程现状，作为业务流程改进的起点，然后，根据业务流程改进范围，识别受影响的干系人，获取全面的认同。接下来，需要为业务流程改进制定行动路线。最后，实施业务流程改进要进行持续的效果测量和微调，即PDCA。通过历史数据分析、趋势分析、差距分析，以目标引领、问题导向推进流程改进，实现信息服务体系化持续改进。

（四）搭建数据决策分析系统

基于运维数据，依托数据挖掘工具，以科学的技术手段开展数据质量挖掘，对质量数据指标实际情况进行及时监控和展示，形成信息质量管理闭环。具体可从以下方面开展：

1、通过IT运维服务数据分析服务趋势

实现对海量IT运维服务数据的采集、归类分析、处理，实现对海量IT运维服务数据的多维度调优分析，按照时间维度、业务维度进行运维服务数据的分析，构建最优的运维调度模式。

2、通过IT运维服务数据分析服务关键要素

通过IT运维服务数据进行分析，提取服务关键要素，通过对关键要素的深入分析，找出服务中存在的偏差。

3、通过IT运维服务数据分析服务热点难点

通过IT运维服务数据进行分析，探索IT运维服务热点难点分析，提炼热点问题，形成知识热点，为持续更新知识库提供数据基础。

4、通过IT运维服务数据分析用户行为

用户行为分别在热点时间、用户兴趣、匹配业务等角度采用聚类、文本挖掘、关联分析等方法进行知识挖掘，从统计数据中发现现有IT运维服务的问题，给运维人员提供新的思路并为精准服务提供数据支撑。

5、通过IT运维服务数据预测分析

通过服务数据预测和行为数据分析手段，掌握不同用户类别的真实期望和偏好习惯，在此基础上进一步了解并预测客户的需求量；负责开展数据挖掘工作，重点挖掘服务数据，突显数据价值。

6、分析及预测结果的可视化

通过信息化手段，以可视化的方式将分析与预测结果进行可视化，基于主流数据分析与挖掘工具进行二次开发，构建灵活、简洁的功能，固化到现有的管理平台中，为持续的分析与预测工作打好基础。

三、结论

以数据驱动为中心的双向驱动决策模型是对管理决策模式的创新，面对大数据所带来的新要求和新挑战，可逐步形成以大数据为核心驱动力的闭环运维管理流程，为运维管理和决策转型打下坚实基础，有利于进一步推进信息化进程。

作者单位：广东电力信息科技有限公司