数字化运维功能
统一的采控管道，适配所有运维场景及多云区域管理场景，并适配包括异构环境、云原生、信创要求等各类架构，基于互联网海量实践经验，帮助企业构建坚实，运维PaaS底座，并助力企业组织提升和自主可控，运维人员以及运维模式需要进一步升级，从传统被动支撑响应人员，转型业务支撑和业务辅助人员，基于运维场景设计，进一步提供运维效率、质量和安全。
为什么需要数字化运维？
过去30年来，尤其是电商化、移动化的互联网技术的广泛应用，2C业务形态的不断发展和成熟，原来构建于客户和供应商之间的“围墙”慢慢被推倒，各类应用场景和应用体验深入人心，为企业互联网积累了广泛的数据基础和丰富的实践经验。
与此同时，国家在各种级别的云计算数据中心、5G移动网络等各类新基建项目不断上马，给企业数字化转型构建了一个良好的网络基础环境。
国资委审时度势，不断推出适应新技术、新时代发展需要的相关政策，践行新发展理念，促进数字经济和实体经济融合发展，构建新发展格局。
数字化运维的应用
中国电子等央企构建了以“PKS”为基石的安全数据底座，创造了企业上云的安全网络环境，推动企业数据的集中应用和共享。基于移动互联技术，让企业用户可以随时随地、随身随心地提升组织效能。
相关厂商在推动财务云、电子、移动支付、数据挖掘、数字签名、电子档案、在线审计、移动互联网、财务系统等方面的自觉行动，大大促进了整个企业数字化转型的良好环境和氛围。
由于物联网等数字技术的大量应用，信息产生变得非常快捷便利，数据种类和数据量级都得到了的性增长。同时，技术进步使人们更加便利地获得企业交易和金融处理信息，基于关系型数据、多维数据库和大数据技术的信息处理的便利性和能力也大大增强。各类技术产品的不断优化，高也让信息使用更加便利。
数字化运维怎样赋能？
数据当然需要通过分析才能发挥价值。今天人工智能异常，好像是良药一般。其实，数据挖掘、机器学习和人工智能这三个概念，是有密切联系也有具体区别的。
数据挖掘是从一整套方法路线来讲的，指通过数据库、统计学、机器学习算法等技术，在数据中通过探索和建模的方法，发现未知并且有价值的规则和模式的一种技术，也指使用上述技术进行的建模过程。
数据挖掘有自有的闭环方作为佳实践，需要经过业务理解-数据理解-数据准备-数据建模-模型优化与验证-部署上线的完整过程。