大数据分析对企业运营的价值体现
在商业领域中，数据分析的目的是把隐藏在数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，帮助管理者进行有效的判断和决策。数据分析是我们在学习大数据技术的时候需要重点掌握的一个技术应用，而今天来了解一下，数据对于企业运营的价值体现。
数据对于企业运营的价值体现：
数据的价值，在企业数字化实践过程中处在核心地位，对于运维来说也亦然。不同的数据对于不同的运维人员价值也不一样，同样数据对于不同的运维人员来说价值也不一样，因此对于运维来说，数据对运维打通业务服务链路的价值主要有以下。
在产品的运营阶段，快速发现业务问题。公司管理层通过经营指标发现公司运营中的问题，同样的，运维人员也能通过业务数据发现产品运营中的问题。业务数据的背后是每个用户行为的堆砌，如数据有波动，一定是某些节点和步骤不同于往常，需要重点关注。
举一个简单的场景，如多个三方渠道出现访问量、成功率下降，而系统无故障的情况下，是不是三方渠道出现问题，还是新上线功能出现bug导致了数据变化，还是某些开关和策略遗漏，因此在产品的运营阶段，数据是沟通科技和业务的桥梁。
对于运维来说，监控着力点的前置，有助于更快速的发现业务问题，在业务监控中，数据波动的点是公司运营的问题点，也是运维在工作中的重点。
辅助运维人员做决策。在实际的运维资源输出工作中，一般会有一些特殊场景是流程无法覆盖的，如重大活动的资源扩容和紧急情况下的系统降级。在链路系统扩容方面存在A系统扩容和B系统扩容，如果有数据支撑能直接证明A系统扩容比B系统扩容方式好，那就采取A系统扩容。可能有人说，为什么不用链路压测来决定，在庞大的业务系统链路中，涉及外部三方系统的多级调用，并不一定能够协调到足够多的资源，因此只能基于现有的数据支撑进行决策，紧急情况下的系统降级也一样。
在数据积累过程中，如果数据表现向好的方面发展，要放大这个效应，全面去应用让数据好转的措施。如果数据表现向不好的方面发展，快速定位导致数据波动的真正原因，给予解决。不管是运维方向的决策还是运维方案的决策，都能通过数据来指导。
运维成本复盘和项目的后评价。对于企业来说，每个项目和需求的上线，有且只有一个合适的指标来评估其结果，因此项目后评价是进行成本复盘的重要手段。是判断人力资源、软硬件资源的投入和产品运营后的产出对比，也是判断项目或产品的成功与否，更是从较高的视野来进行项目和产品优化的重要手段。
对于运维来说，除了基于容量管理，运维的成本复盘也是至关重要的一个点。项目上线前的预期收益和项目上线后的阶段性实际收益相对比，相关数据可以决定了软硬件的投入是否形成收益，也能将此类数据作为业务继续迭代优化和下线止损的参考。
大数据分析对于现代企业来说是非常重要的，尤其是目前，只有充分利用数据分析，企业才能在这个竞争激烈的社会中立于不败之地。
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