如何辨識ITOA運維分析與數據可視化的異與同

2019-11-07 趙一軒 IT之家
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隨著企業數字化進程的加快,數據已經成為支撐企業發展的重要支柱。企業管理者和IT決策者逐漸習慣于通過柱狀圖、餅圖、散點圖或其他形式的可視化圖表,來直觀了解業績變化、業務運行態勢、IT系統健康和公司運營的方方面面,其中尤以IT數據的可視化分析應用更廣、也更深入。

然而,云智慧在與客戶交流的時候,常常遇到一些業內人士或友商把數據可視化和ITOA運維分析混為一談,這種混淆源于以下事實:數據可視化和ITOA運維分析都需要在可視化大屏或顯示終端上表現數據。

其實二者有著本質區別。數據可視化利用圖表等視覺元素幫助用戶展現數據和理解數據,它注重“形式”。而完整的ITOA運維分析解決方案包括端到端或全棧IT數據的采集、基于AI算法的數據關聯分析和可視化呈現,它更注重數據價值的挖掘與傳遞,此時可視化僅僅是數據價值傳遞的載體。

數據可視化和ITOA運維分析都能幫助用戶更好的理解數據,并獲得有助于業務決策的相關指標。但在信息爆炸的今天,由于IT系統生成的數據每三年增加一倍,所以面對海量的數據,需要從種種細節入手,去區分數據可視化和ITOA運維分析。

下面,云智慧從目標、方法、優勢、落地挑戰、常用工具等方面對數據可視化和ITOA運維分析進行逐項對比,希望能幫助用戶能更好的理解二者的差異和價值。

同時,用戶可以通過數據可視化與ITOA運維分析的落地過程,判斷供應商所提供的解決方案是ITOA解決方案,還是數據可視化產品。

經過上面的對比分析,我們可以看到完整的ITOA產品必須包含負責準備所有數據的工具和算法的平臺后端,和創建數據可視化和儀表板報告的前端,這些組件首先準備數據,然后再分析數據。有些供應商僅提供部分解決方案,就稱其為“運維分析”。這些差異在開始階段很難發現,但可能會對企業的長期成功或失敗產生潛在影響。

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