BI成了“鸡肋”如何破解BI的尴尬处境？

九十年前，法国诗人保罗瓦列里写道：“未来不再像过去那样。”从00年代中期开始的大数据趋势也可以这么说。

面对崭新的2023年，Datanami(提供研究和企业数据密集型计算的新闻和见解，涵盖大数据生态系统的新闻门户网站)从未停止脚步，他们已经从大数据，分析和IT领域行业预测者开始，IT培训听听他们要说些什么

数据分析及解决方案投入增长

服务公司Qubole的大数据创始人兼首席执行官AshishThusoo说“毫无疑问，商业智能和数据分析解决方案的投资将在2023年继续增长。随着企业试图利用实时信息在客户支持，营销，欺诈检测和追加销售客户等领域做出明智决策，我预计流媒体数据分析会有所增长。”

2023年大数据发展趋势预测

行为元数据年

Alation宣布2018年为“数据目录年”。这种趋势没有任何放松的迹象，因为各组织继续为了货币化和监管合规而不断努力清点数据资产。2023年开始认真，在您的目录中为特定类型的数据保留空间：行为元数据。

lation的设计和战略计划副总裁兼联合创始人AaronKalb“对这些数据的分析可以通过挖掘来更好地突出显示所使用的和有用的东西，这与二十年前推动谷歌搜索的排名能力相同：网页的内容对其效用的预测性低于与其他网页建立的其他网页相关联的频率。随着ML/AI继续消失，我们将看到这种类型的影响驱动技术和组织间行为元数据的强烈兴趣。”

LexalyticsCEO杰夫·卡特林写道“自动驾驶汽车越来越好，足以让原型在加利福尼亚，新加坡乃至西澳大利亚的道路上得到信任。但是，尽管人类在涉及自动驾驶汽车的绝大多数事故中都有过错，但自动驾驶汽车仍有一些问题需要解决。如从在雪地条件下“看到”车道标记到判断是否要保护行人或司机在路上检测袋鼠，该技术仍然没有完全弄清楚如何处理所需的所有决策“交通堵塞”。”

数据隐私法规颁布出台

WasingtonDC-区域公司，开发的软件旨在提高AI隐私。该公司告诉Datanami，“我们预计隐私在新的一年里将变得越来越重要，突显出当前在美国制定单一的国家隐私标准的努力。考虑到欧盟的GDPR对美国和全球公司运营的影响，这不会让所有公司措手不及，但它会增加隐私问题对企业利润的影响，并将继续产生影响。

QuestSoftware产品管理高级顾问AdrianMoir“无论是否受到GDPR的影响，公司应该将其视为一个框架，对于那些构建流程的人来说，这是一个很好的起点，为数据的保存和使用方式设置一些内容非常重要。如果我们想继续保护个人信息，我们需要有更多的监管。2023年，我相信我们会看到更多的监管建议和/或实施，比如俄勒冈州参议员RonWyden最近推出的“消费者数据隐私法案”。”

企业收购拓展商业版图

KARTHIK拉玛沙米的创始人Streamlio和创建者在开源Heron分析平台的微博：“在2018年末，我们目睹了开源软件供应商对云供应商的强烈反对。在2023年，双方之间的紧张关系将持续发酵。”

如何学好数据分析？

这个一个比较大的命题，很难一两句话弄说的清楚，所以这个的问题很在QQ群里不太能得到一个满意的答案。

在这里，我就以一个这数据方面的从业者的身份来说一说我的学习方法，当然有一点要说的是每个人的思想、方法、工作经历、知识侧重点都是不一样的，所以对于如何学习这个问题可谓是仁者见仁智者见智。我这里只说一说我个人的方法，不一定是对的也不一定适用于每一个人。

数据分析这个岗位可以说很宽泛很杂，从数据录入员到行业分析师专家都可以认为是数据分析，甚至一些搞数据挖掘、人工智能的都可以包括到数据分析的范畴里，但是这些工作所做的事情却相差甚远，当然待遇也天壤之别。所以大家在应聘时不要只看岗位名称，重要的是看看清岗位职责和要求。言归正传，咱们谈谈如何学习数据分析。

一、知识技能

1、学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，他包含的比较多，包含但不仅限于以下学科：

（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析……等

（2）数学：线性代数、微积分等

（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助

（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了

（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。

这些专业知识不是一时半会能够全面掌握的，学习的唯一捷径就是看书、看视频讲解，看权威的书籍、看全面的知识。学习基础知识没有一蹴即就的方法，因为基础，所以学起来会比较枯燥、比较漫长。如何你想在数据分析方面有长远的发展，希望你能在基础知识上长期坚持的学习下去。

2、软件 *** 作：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么，我大致罗列以下几类：

（1）分析报告类：Microsoft Office软件（excel、word、powerpoint、visio……）、水晶易表等，如果连excel表格基本的处理 *** 作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。

（2）专业数据分析软件：OFFICE并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、R、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析。

（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindMapper等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。

在此需要说明的一点是：软件只是帮助我们完成任务的工具。并不是我们只要学好的软件 *** 作就能很好地完成任务，因为与 *** 作相比，如何解释最后的结果要重要的多。即使软件 *** 作的再熟，如果看不懂结果，那跟不会才做没有两样。而看看懂结果就需要扎实的专业知识才行。

对于以上两点，究竟按照什么路线来学习，先后顺序如何安排，我在网上看到过一个图，个人认为很不错：

3、行业知识与工作经验：这部分知识怎么说呢，要是说在书本上一点学不来那也是骗人的，但是能真正拿为己用的，多是自己在实际的工作过程中经历的学到的。做数据分析一定得和自己所从事的行业紧密相关，不结合业务的数据分析无异于纸上谈兵。而需要要用到数据分析的行业又多的数不清，一句话，只要有数据的地方就需要有数据分析，比如互联网、电商、金融、电信、制造业、零售业等等都是数据分析需求大户，你不可能每个行业都很懂，但是你可以在一个行业很懂，这个懂则需要在工作过程中慢慢积累。

二、谈谈三者的关系

打个形象的比喻，成为一个数据分析精英好比成为一个武林高手（不少朋友应该都看过武侠**），武林高手通常具备三个要素：浑厚的内功、致命招式/稀世武器、江湖经验。

基础知识和行业内的经验就好比这浑厚的内功，及时你不会作出什么东西来也能保证别人忽悠不倒你，因为你已经是内行了；

各种软件 *** 作就好比致命的招式和稀世武器，一旦出手就可以招招致命、事半功倍；

行走江湖最怕的就是缺少江湖经验，有时候被杀了都不知道是谁杀的，所以工作经验就好比这江湖经验，经验丰富遇到问题才更容易应对。

所以三者相辅相成，任何一个存在短板都会影响整体的发挥，影响个人的数据分析能力水平。

三、谈谈如何学习

1、看书

这我看来要全面系统的掌握知识，最好的办法就是看书，看书只有看对书，没有看错书，选择了一本能大幅提高自己能力、思想的书就是看对书。再此，我就不做书籍推荐了，每一块都有不少经典的好书，但是我可以告诉你一个找书的好方法，那就是在网上书店搜索相应的关键词，比如你想找统计学方面的书，那你就搜“统计学”，想看EXCEL方面的书就搜“EXCEL”，你会搜到很多相关的书籍，你可以查看书籍的目录介绍和相关的评价看是否适合你。

2、逛专业的网站

另外一个就是经常逛一些在数据分析方面的论坛、博客。所谓逛，跟逛街一样，我不需要东西同样可以去逛街。所以即使你不想去找某个问题的解决方法同样也许要去逛，因为那里有很多也数据分析方面的知识、见解，很多内容都可能会让你受益匪浅，同时还可以关注到高手大牛以及行业的一些动态。

3、学会向搜索引擎要答案

一个懂得学习人必须是懂得提问的人，那回答你问题的人在哪里，不在现实中就在网络上。当你遇到难以解决的问题时，建议首先找一找手头上的书本能不能帮你解答。如果不能，那请你在google、百度上去搜吧，很多问题十有八九在网上可以找到答案（当然那些答案并不一定是最好最优的），如果搜索不到答案，好吧，我承认你的疑问有点小偏了，那就去相关的QQ群或身边的同事朋友那去问吧。

此外，在软件 *** 作方面学会想 *** 作手册要答案

很多关于软件工具的书籍都只是将最主要的 *** 作方法写出来，对于个人而言对一款软件的使用也只是小部分功能，而软件 *** 作手册不一样，它就是软件的使用说明书，每个细致的功能点都会写进去，可以说是最全面的软件字典，在 *** 作手册中几乎可以找到所有的 *** 作方法。

为什么这样安排顺序？ 在我看来书本上的答案要比网上的要靠谱，这个靠谱不是说网上没有好的答案，只是说在没有甄别能力的前提下，你看不出哪个答案是最好的。而书本不一样，写书人的知识水品通常要比写出来的书的知识水品要高，书上给出的解答虽说不一定是最好的，但一定不会差到哪去。

为什么要把搜索引擎放在第二位？

因为搜索引擎可以找到几乎全网的内容，一句话概括就是搜到的东西全。学会使用搜索找问题答案是一种能力，是一种方法。

如果以上方法都找不到的话，就只能向朋友网友求助了。

为什么说QQ群不是解决问题（一些非常灵活的问题除外）好办法？

一是，群里确实有高手，但是高手通常都很忙，如果一两句话能解答你的话，他们很乐意帮你解答，如果不是一两句话能说清的，他们通常会沉默；二是，群里虽然有高手，但是菜鸟也不少，与其得到一个错的结果，不如不问。

你可能要问那QQ群有什么用，我的回答是：解决灵活性问题，交流学习心得，了解他人的动态。

向身边朋友同事请教是本着求人不如求己原则下来说的，如果朋友热情并且自己知道答案的话，肯定会告诉你，及时不知道有时也会帮你找一找解决办法，还有一点是向朋友请教往往还能起到沟通感情的作用。但是有一点，大家工作都很忙，能不去麻烦别人最好还是不去麻烦。

总之，学习是个循序渐进的过程，贵在坚持，不能 *** 之过急；因为数据分析这块涉及的内容很广，所以学习的原则要定好大的方向，然后不断扩展加深知识，“哪里不会补哪里”。

写了这么多也没给大家一点知识性的内容，但都是我个人的一点看法和经验之谈，不妥的地方请同行朋友们多多指正。

本文转载自数据控，链接： >

然而尽管像苏宁电器这样的一线大型零售商业已向BI迈进，但这一切仍只是一个起步，对于大多数本土中小企业来说，甚至都还难言起步，更谈不上基于BI的高级应用了。时至今日，我国许多企业大而不强、规模不经济的现象并没得到较好的改变。

当前在国内企业在BI应用中有一个十分突出、比较普通的问题，就是没有明确的价值实现方案。智能分析活动大多淹没在数据当中，信息挖掘仅停留在数据转换、表册生成上，为数据而统计数据，能提供精确决策的信息功能十分有限。有些企业在BI方面进行了大量的软硬件投资及人力投资，却并不能给企业带来预期的管理效率，BI有时成为用之无味、弃之可惜的鸡肋。中小企业面对商业智能，更是时有水中月、镜中花的感觉。

通用性差，数出多门。由于一些历史原因，企业内部各个部门的数据来源不一，各自矛盾，而对于集团企业，特别是对于过去是分散式管理的集团公司，旗下各个企业的财务统计口径不一，子公司系统五花八门，使得数据难于共享、互通。还有，即使是在同一系统的同一个字段中，格式和命名规范也常定义不清，将容易导致BI项目的失败。另外，由于信息孤岛的存在，造成数据不集中和连续，给联机分析造成障碍，难以做到全面分析。

人员素质差，基础薄弱。商业智能的软件功能强大，内容非常复杂，没有专门的培训学习，一般是难于掌握。然而目前许多企业的技术人员比较缺乏，水平不高，对太复杂的软件、技术往往有一定的抵触情绪。再者，不少企业长期以来领导就不太重视BI运用，把BI当成一种权宜之计，没有建立经营分析信息机制，基础薄弱，对做好经营分析、提高分析效率也产生不利的影响。

配置维护费用过高，不堪重负。建立良好的BI系统，不只要购买商业智能软件，企业用户还得购买数据仓库服务器、大型数据库系统，以及配置IT技术人员，中途还有不断加码的升级费，仅仅这些就得投入几十上百万，让规模小、资金弱的中小企业望而兴叹，一些中小企业即上BI，或因承受不了不断加码的资金压力，只好半途而废也是时常有之事。

数据多是过去式，应用价值不高。目前企业BI运用多停留在过去数据和信息的流水帐通报，画一些曲线图、柱形图、饼图等简单的分析上，没有运用一些更先进的统计分析方法进行深入分析、挖掘，造成经营分析报告质量不高，其价值意义大打折扣。而对目前企业所更急需的用户消费、市场变化趋势、供应商、营销商和代理商等关联的外部信息，企业的研究、收集和前瞻却做得很不够。不少厂商BI系统也缺少对未来行业走势的预见、把脉的功能，数据功能大多是过去式而不是进行式、将来式，因此使数据材料缺乏可靠有效的依据，对增强企业竞争能力帮助不大，使领导爱而不理。

系统互为割离，缺乏整体系统的掌控。如今随着企业陆续越来越多引进从各种IT系统，BI存在被分割、陷入边缘化之虞，BI被更多地当作企业信息化过程中的一个子模块，在时间和技术等方面存在差异。这种设计中的思维局限，使BI与企业信息化中的其它模块存在一个接入瓶颈，即不论企业 ERP 、CRM、OA 或BI系统是否采用同一家企业产品，其之间都难以自然接入、集成，从而导致企业内部模块化信息传输出现瓶颈，互为割离，数据难有效共享，难于有效提高企业的管理水平和利润。

克服BI难关，助力精确管理

经过近20年的高速发展，目前我国许多行业企业的发展已遭遇新瓶颈了。易观国际指出，中国企业如今面临了新的挑战，企业的信息化解决方案相应僵化，例如管理模式、风险控制手段、数据利用相对落后等，难于赶上形势变化需求，为企业提供更好更快的服务。

完善企业BI信息的基础工作。BI要建立在企业信息化具备一定基础的条件上，如果企业数据库等基础工作没有扎实，BI投资再大，其结果只能是沙滩建房，摇摇欲坠。只有做好了信息的基础工作，才能使BI有基本的运行平台，也为BI导入后的正常运作奠定了基础。主要是要通过数据标准化项目，建立企业数据字典，统一字段定义和统计口径，同时对数据质量不好的系统和数据库进行一次性的数据清洗转换，以夯实、提高BI项目成功实施的基石。

强调协同，注重与其它业务系统实现无缝集成。大型企业集团并购时常面临诸多挑战，最重大的挑战之一是如何整合企业内部不同信息系统，使之充分融合协同，互为促进。因此BI应有强大协同功能，首先厂商要从企业需求出发，做好与前后端数据的结合，更重要是内部的协同，与其他业务CRM、ERP、OA、财务等系统更好地融合、协同，能把企业中已存在的CRM、OA、MIS、ERP、财务系统等存储的企业经营管理业务数据最大集成到工作流系统中，使得系统界面统一、帐户统一，业务间通过流程进行紧密集成，而不必切换到不同系统进行调用，查阅数据能方便自如、真实管用，为企业提供统一准确有效的管理信息。

健全BI项目管理体系。项目管理体系，是用来帮助企业顺利完成IT项目的一套科学、系统的方法和策略。一套真正好并且适合自身公司的项目管理体系，能对项目进行有效管理，并大大提高项目完成的效率。因此企业尤其是大型企业集团在BI建设过程中必须从系统工程和科学管理的角度出发，建立健全完善的IT项目管理体系和运作机制，才能确保BI项目的成功实施。主要内容包括：提高IT人员基本素质，制订明确、量化的BI应用目标，进行BI等现代管理知识的培训教育，并引入第三方管理咨询，进行BI项目需求分析，开展企业管理创新，实行业务流程重组，逐步推广、实行BI项目监理制和BI项目评价机制、验收机制等。

①从数据驱动向业务驱动转变。数据驱动指由数据的深度挖掘来辅助业务，发展到要以业务为驱动，从业务出发，根据商业策略及其所需的分析来很好运用数据；②从关注技术转向关注应用。BI将不再是一堆技术的集合，而是以应用为导向，来组合这堆技术，更好为改善业务服务；③从关注工具转向关注工具产生的绩效。BI将再也不是报表工具、OLAP工具的简称，而是有多种工具来保障业绩的提升，主要有七种工具：描述统计工具、报表与界面工具、经营技术与方法、经济预测方法与模型、OLAP分析、知识发现工具、专家系统以及决策方法与模型。这些工具应较好应用、充分配置。

对症下药，着重把握BI的选型关。选型是信息化成功的前提，能否选对郎关系今后BI能否顺利推广。对于数量占大多数的中小企业而言，一个优秀适宜的的BI产品必须满足以下条件：价格不贵，性价比高，短期见效快；使用和管理简易，不需要IT的特别投入；功能上够用就行，支持基本的商务和绩效管理；通用性、易用性好，界面不陌生；技术上能随着企业的成长而增加功能，十分便于维护、升级。

经过几十年的发展，it行业在当前互联网技术的推动下，进入了一个资源高度整合的时代，即系统化和智能化的时代。运行维护服务也将向组织化、标准化、专业化、智能化方向发展。

相比其它相关行业发展来说，IT运维服务的智能化管理更具得天独厚的优势，因为IT系统设计本身问题就是一个基于企业数字化、数据化和网络化的，而这几个方面要素恰恰是一切智能化的基础。

手工——机器——自动化——智能化，这种生产方式的演进，其目的就是逐步用机器取代人工，最大限度地把人从繁复的、非创造性的劳动中解放出来，以提高生产质量、降低生产成本。智能化对于IT运维服务来说，同样具有非凡的划时代意义。它不仅能大幅度地降低服务成本、提高服务质量的稳定性，还为商业竞争构筑越来越高的技术门槛。

在长期的运维管理实践中，人们开发出各种运维管理工具，如信息安全系统、负载均衡系统、上网行为系统、网络监控系统、运维审计系统、日志审计系统等等。越来越多诸如此类系统的出现，标志着运维管理进入类似制造业的机器生产时代。下一个阶段的发展趋势应该是将这些系统在业务流程和数据上进行整合，朝着自动化与智能化方向挺进。以便更大程度地取代人工，消除人工服务所带来的非标准和质量不稳定的隐患，并进一步地提高服务效率、降低服务成本。

智能化是建立在大数据基础上的，首先要解决的是运维数据的智能采集。根据客户单位的业务需求，确定运维服务的总体目标，明确需要收集哪些数据？是怎么收集这些数据的？收集这些数据的方法是什么？如何确定不同类型数据的采集频率？如何分类和存储数据？

其次是大数据挖掘。设计运维数据分析模型，从海量历史数据中准确找出IT系统存在的问题。以监控系统为例，大部分客户都购买了网络监控系统，证明实际工作中存在这样的刚性需求。但实际上，大多数客户并没有很好地使用这个系统，主要是因为这些系统在数据准确性上并不理想，对大数据的分析和提取也比较薄弱。由于营销的需要，监控系统开发商把主要精力都放在新功能的开发和数据的展示上，对数据的准确性及分析挖掘缺乏深入研究，因而使得监控系统的实用性大打折扣。

然后是如何集成各种 *** 作工具和它们生成的数据的问题。如何将各种运行维护管理工具集成为一个智能化的运行维护管理平台，充分发挥其整体价值。对于需要人工干预的事件，还需要与服务流程管理系统进行接口，以实现人机服务的集成，实现服务流程的智能化。与运维的组织化、标准化、专业化一样，智能化运维也是运维服务行业发展的大趋势。 谁能顺应这一趋势，把握这个发展机遇，谁就赢得了未来！

本文摘要节选自来源于

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收集数据

数据分析师的工作第一步就是收集数据，如果是内部数据，可以用SQL进行取数，如果是要获取外部数据，数据的可靠真实性和全面性其实很难保证。在所有获取外部数据的渠道中，网络采集越来越受到大家的关注。网络采集最常用的方法是通过爬虫获取数据，相比较而言，编写爬虫程序获取到的海量数据更为真实、全面，在信息繁荣的互联网时代更为行之有效。如果是分布式系统的大数据，使用Hadoop和Apache Spark两者进行选取和清理。

数据清洗

是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。在实际 *** 作中，数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。国外有些学术机构会专门研究如何做数据清洗，相关的书籍也不少。需要进行处理的数据大概分成以下几种：缺失值、重复值、异常值和数据类型有误的数据。

数据可视化

数据可视化是为了准确且高效、精简而全面地传递出数据带来的信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。在利用了合适的图表后，直截了当且清晰而直观地表达出来，实现了让数据说话的目的。人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍，这也就是为什么数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。

所处行业的数据方向建设和规划

不同行业和领域的侧重点是不同的，对一个领域有了充分的理解和在该领域深入从事的经验，进而体现在数据分析上时，能够更好地发现并定义出实际的问题，也就可以在数据分析之后更符合行业发展规律地去改进问题。

数据报告展示

最可以体现数据分析师价值的点就在于通过数据给业务带来价值。数据分析师作为业务与IT的桥梁，与业务的需求沟通是其实是数据分析师每日工作的重中之重。在明确了分析方向之后，能够让数据分析师的分析更有针对性。如果没和业务沟通好，数据分析师就开始撸起袖子干活了，往往会是白做了。最后结果的汇总体现也非常重要，不管是PPT、邮件还是监控看板，选择最合适的展示手段，将分析结果展示给业务团队。

IT的更有前途，IT的工作范围包括的比较大。数据分析和大数据的区别也是很大的。大数据是需要学习java，linux，mysql的，而数据分析只是分析数据就行了。柠檬学院大数据，注册就能学习java，linux，mysql，大数据，html5的课程了。

伴随着信息化技术飞速发展的同时，作为重要业务的支撑基础，IT基础设施规模亦日益强大我整理了it热门技术论文，有兴趣的亲可以来阅读一下!

it热门技术论文篇一

IT设备数据处理技术

摘 要：伴随着信息化技术飞速发展的同时，作为重要业务的支撑基础，IT基础设施规模亦日益强大与复杂，这给信息系统的安全、故障定位、信息监控带来了新的挑战，增加了运维管理的难度。本论文对IT设备数据处理技术介绍以及IT服务设备数据处理设计和系统的测试与分析做了描述并进行了总结与展望。

关键词：运维;监控;数据处理

中图分类号：TP315

1 绪论

11 课题的来源及研究背景

伴随着信息化技术飞速发展的同时，作为重要业务的支撑基础，IT基础设施规模亦日益强大与复杂，这给信息系统的安全、故障定位、信息监控带来了新的挑战，增加了运维管理的难度。经过近几年的IT管理发展，目前市场上已初步具备对主机、网络设备、数据库和业务系统进行监视管理的能力。但由于监控工具众多而分散，缺乏统一的监控数据展示及集中管理平台，导致目前的监控手段并没有很好地在运维流程中发挥更大的作用。同时对于不同的IT服务设备产生的告警和性能信息的处理也进一步出现在运维管理工作的议程上，IT服务设备数据的复杂性和多样性为企业IT运维管理工作的提出了新的难题，鉴于此，策划并启动了本研究课题，提高对IT服务设备数据处理能力的突破，以切实有效地提高IT管理及业务服务能力，确保信息系统的安全稳定运行，最终得以有力支撑企业管理模式改革和创先需求。

12 国内外研究现状

目前，在国内外，根据各企业的IT服务设备数据特点和技术难点，各个行业都已经开始着手于IT服务设备数据处理技术的研究，以解决IT服务设备故障定位问题。但是，较为成熟的IT服务设备数据处理模型还没有完全定型。

13课题研究意义和研究内容

通过对课题的研究背景的研究，IT服务设备数据主要包含这些设备的性能数据和告警数据，将这些复杂的告警数据通过数据处理规则和模型进行规范化处理，对设备问题的定位能起到快速、准确的目的。为信息系统的安全运行，运维管理水平的提高，起到决定性的作用。本文正是以这样的目的为初衷，研究将IT服务设备数据处理技术与系统建设结合起来，通过分析IT服务设备数据的特点，提出将复杂的IT服务设备数据处理技术应用到企业业务系统中，对企业的运维管理进行辅助处理，提高企业IT设备故障处理的效率，以及降低企业运维管理的难度。

本文分析了某公司IT设备数据处理技术的模型和规则，阐述了IT服务设备数据在企业运维管理中问题定位能力所起到的作用，同时阐述了数据在系统中的效果。通过对IT服务设备数据的分析处理，能够及时获取最准确的故障定位信息。

14 论文组织结构

本论文围绕IT服务设备数据处理技术进行研究分析，目的在于对复杂的IT服务设备性能和告警数据进行处理分析，以提高IT设备故障定位的能力，起到提高整个IT运维服务水平的作用。论文一共分为五章，各章节的内容安排大致如下：

第一章：对课题的背景和国内外研究现状进行调研分析，结合相应的环境背景提出课题并分析课题研究的意义，在第一章中，我们还对论文的整个架构进行一个简单的介绍。

第二章：在第二章中，主要是对IT服务设备数据处理技术相关的一些概念的进行简单的介绍说明。

第三章：详细介绍IT服务设备数据处理设计架构，模块设计，业务处理规则设计思路等内容。

第四章：对系统进行测试和性能分析，并对测试结果进行了分析和总结。

第五章：对整篇论文和实验进行总结，提出论文中存在的不足，提出课题研究中还存在的问题等。

15 本章小结

本章中主要是对本文要进行研究的课题IT服务设备数据处理技术进行一些预先的调研工作，比如对课题的来源，课题研究背景，国内外对复杂事件处理技术的研究状况等。

2 IT设备数据处理技术介绍

21 IT服务设备

本论文中提到的IT服务设备数据主要是指：

(1)主机设备，包含小型机、PC服务器、VM、LPAR等;

(2)软件实例，包含 *** 作系统类、数据库类、中间件类、用软件类等;

(3)网络安全设备，包含交换机设备、路由器设备、漏洞扫描设备、审计设备、入侵检测设备、、防火墙设备、负载均衡等;

(4)存储设备，包含磁盘阵列、带库、光纤交换机等;

(5)环境设备，包含UPS、空调、机柜、配电柜等;

(6)业务服务类，包含基础的业务系统等。

22 IT服务设备数据

本论文中提到的IT服务设备数据主要是21章节中所提到的设备在运行状态中的性能数据和告警数据，这些数据是通过不同的监控工具获取，各自独立的存在，数据之间没有进行有效关联，对IT服务设备的故障排查、问题定位。

23 IT服务设备数据处理所涉及技术

231 列表法

列表法是记录和处理实验数据的基本方法，也是其它实验数据处理方法的基础。将实验数据列成适当的表格，可以清楚地反映出有关物理量之间的一一对应关系，既有助于及时发现和检查实验中存在的问题，判断测量结果的合理性;又有助于分析实验结果，找出有关物理量之间存在的规律性。一个好的数据表可以提高数据处理的效率，减少或避免错误，所以一定要养成列表记录和处理数据的习惯。

232 作图法

利用实验数据，将实验中物理量之间的函数关系用几何图线表示出来，这种方法称为作图法。作图法是一种被广泛用来处理实验数据的方法，它不仅能简明、直观、形象地显示物理量之间的关系，而且有助于我们研究物理量之间的变化规律，找出定量的函数关系或得到所求的参量。同时，所作的图线对测量数据起到取平均的作用，从而减小随机误差的影响。此外，还可以作出仪器的校正曲线，帮助发现实验中的某些测量错误等。因此，作图法不仅是一个数据处理方法，而且是实验方法中不可分割的部分。 233 逐乘法

逐差法是物理实验中处理数据常用的一种方法。凡是自变量作等量变化，而引起应变量也作等量变化时，便可采用逐差法求出应变量的平均变化值。逐差法计算简便，特别是在检查数据时，可随测随检，及时发现差错和数据规律。更重要的是可充分地利用已测到的所有数据，并具有对数据取平均的效果。还可绕过一些具有定值的求知量，而求出所需要的实验结果，可减小系统误差和扩大测量范围。

234 最下二乘法

把实验的结果画成图表固然可以表示出物理规律，但是图表的表示往往不如用函数表示来得明确和方便，所以我们希望从实验的数据求经验方程，也称为方程的回归问题，变量之间的相关函数关系称为回归方程。

24 本章小结

在第二章中，主要是对IT服务设备数据处理技术相关的一些概念的进行简单的介绍说明。

3 IT服务设备数据处理设计

31 IT服务设备性能数据处理设计

311 IT服务设备性能数据处理架构设计

312 IT服务设备性能数据处理规则

(1)性能数据-轮询采集

322 IT服务设备告警数据处理规则

(1)告警数据-级别映射

1)监控管理系统分四个级别：严重、重要、一般、提醒;

2)分别收集整理底层监控工具的告警级别;

3)在系统的告警级别映射模块中，搭建系统与底层工具的级别映射关系;

4)此环节为获取原始告警信息后的第一个业务处理环节。

(2)告警数据-过滤

1)系统支持对对象或对象组的过滤，比如单独针对小型机或针对小型机、pc机一起定制过滤;

2)支持对IP、周期、级别、类型、业务系统、采集工具等的过滤;

3)支持对关键字的过滤;

4)支持对不同维度的交集或并集的联合过滤;

(3)告警数据-次数过滤

1)鉴于底层采集工具中，次数过滤的算法参差不齐，初步确定在本系统中搭建一层次数过滤机制。原工具自身包含算法的，设定为不启用。

2)系统提供告警次数过滤的配置功能，一旦设定了次数，需要同类型的告警连续达到此数字，才将告警抛出，否则将丢弃。

(4)告警数据-压缩

(5)告警数据-关联

策略1：对象指标关联

系统提供源指标和目标指标的配置功能，如在某时间段内，A对象的A1指标和B对象的B1指标均产生告警信息，而两指标又存在关联关系，则报出A1指标告警，同时在告警内容中反映B1指标受关联的提示。

策略2：类型指标关联

在对象指标关联的基础上，提供根据主机或业务系统泛化功能，即：A对象所属类型中的A1指标对同属一台主机或同属一个业务系统内的B对象所属类型中B1指标存在关联关系。

(6)告警数据-处理

34 本章小结

本章详细介绍IT服务设备数据处理设计架构，模块设计，业务处理规则设计思路等内容，主要包括以下内容：(1)性能数据-轮询采集处理;(2)性能数据-数据量折算;(3)性能数据-归档存储方案处理;(4)告警数据-级别映射;(5)告警数据-过滤、压缩;(6)告警数据-关联;(7)告警数据-处理与清除。

通过上述的方法和步骤，对IT服务设备的性能数据与告警数据的从收集到分析处理建立了一套行之有效的规则，保证了IT服务设备数据的及时性和准确性，为企业IT运维管理的有效开展提供了强有力的数据支持。

4 基于系统的测试与分析

41 系统测试分析

通过对性能和告警数据的处理分析，能够快速定位IT服务设备的告警信息，在业务拓扑图上也能明细定位设备问题。

42 本章小结

本章主要介绍了IT服务设备数据处理技术在系统建设实现中的应用，通过业务关联分析，能够快速定位IT服务设备故障，提高运维工作效率，提升整个运维管理水平。

5 总结与展望

经过系统的运行和测试，使用IT服务设备数据处理技术在IT运维管理上对问题定位起到决定性作用，同时提高了整个运维工作效率，提升了运维管理水平，为企业的信息化管理水平起到了促进的作用。

但是由于IT服务设备的复杂性，底层监控工具的多样性，目前IT服务设备数据处理技术的公用性和通用性还存在着一定的缺陷，该技术需要进一步的提升和优化。

展望，本文主要分析和论述了IT服务设备的性能数据和告警数据的处理，后续也可以考虑对IT服务设备的属性数据进行管理和分析，充分考虑数据与性能数据、告警数据的技术处理，为IT运维管理水平的提高起到积极的促进作用。

参考文献：

[1]薛尤贵基于PCIM的告警分析处理方法[J]电信工程技术与标准化，2011(7)

作者简介：赵旭(198708-)，女，黑龙江人，研究方向：软件开发与运维。

作者单位：广州供电局有限公司，广州 510000

it热门技术论文篇二

IT技术的日常生活化

摘 要互联网从最初崛起时作为最具震撼力的社会事件发展到如今近乎家喻户晓，期间伴随兴起的IT行业，催生出一批拥有专有技术知识的群体，他们借助网络平台共享技术知识。IT知识日益被民众所接受，拥有专业技术知识的人员是如何将自己拥有的知识社会化，普通大众又是如何内在化这些知识IT专业知识融入后对日常生活产生了怎样的影响文章拟在借鉴前人研究成果的基础上，通过文献资料的搜集与解读，就IT技术的“自然化”与日常生活化做一分析。

关键词IT技术的“日常生活化”;自然化;影响

一、IT的引入与虚拟社区的建立

从上个世纪80年代中国IT业起步至今已经过了30多年的风风雨雨，伴随中国经济社会的快速发展，IT行业的发展速度和技术更新的周期也越来越快，IT技术如何从最开始令人震惊的社会事件发现到被人们的日常生活所熨平，这一自然化的过程源起于IT专业技术知识人才的出现，这支队伍人数伴随IT行业在日益壮大 ，由于他们在日常生活中专业实践内容的日益丰富，一个依附互联网形成的为有着相同爱好、经历或与IT相关业务的网络用户服务的虚拟社区产生了，在这里他们可以相互交流和分享经验。

二、IT技术的日常生活化

(一)IT技术初入日常生活产生文化震惊

互联网起源于美国国防部先进研究计划局为军事目的而采用的一项工作，经过20世纪后30年的发展才逐渐进入人们的日常生活，最初IT技术的产生带来一场信息技术革命，技术神秘性对具有惯习的日常生活产生冲击，产生文化震惊，人们对这个知道的比自己多的多的并且运算速度超过人脑的庞然大物感到惊奇和震惊，那个时候的计算机还不为多数人所熟悉和使用，使用计算机还只是少数专业人员的事情。

在中国曾掀起三次计算机的普及高潮，普及的对象已经涉及一切有文化的人，可以想象对IT技术的震惊和好奇会随着IT技术的快速发展和人们不断接受的教育而消减。随即进入IT技术融入日常生活的第二个阶段，IT技术逐渐被人们接受并为日常生活服务。

(二)快速更新换代的IT技术抚平产生的文化震惊

日常生活的经济适用性和重复性特征习惯简单重复旧有的行为。然而，由于IT技术更新换代速度快，当新的IT技术出现的时候，人们已经在一定程度上被已有的IT技术所包围，因而新技术产生的社会震惊要小于最初进入民众日常生活。这个过程的实现是专业IT知识群体专业知识社会化和普通民众IT知识内在化两个过程结合实现的。

1 IT技术人员的专业知识客观化。(1)IT技术人员专业知识制度化的过程。人们的所有行为都会倾向于习惯化，在习惯化的过程中，偶然性行为逐渐采取有规则的形式变为可以预见的行为。行为的规则在行动者行为中保留、传递和发展的过程就是沉淀化。IT精英群体借助网络语言把习惯化的行为超出特定的行动情境而传递下来，这样用语言文字把行动规则巩固下来就产生了制度。进一步，行动的规则和制度经过长时间的执行和巩固，逐渐被互动网络中成员接受为一种传统。(2)IT专业知识合法化的过程。合法化的功能是使已经制度化的“初级秩序”客观化，在客观上可以得到，在主观上听起来可信。IT专业技术人员拥有的专业知识通过“类化”、“定型化”后在网络虚拟社区形成一种彼此共享认同的行为规则，这种规则或制度得以被执行和传递需要“合法化”的保证，它向人们解释和证明制度化的行为何以如此。

2 非IT专业人员专业知识内在化。这个过程是通过行动者个人的社会化而实现的，包括初级社会化和次级社会化。(1)初级社会化是个体在孩童时期经历的最早的社会化，初级社会化的关键是“概化他人”在意识中的形成，当概化他人的概念在意识中晶化时，客观现实与主观现实之间的一种对称关系便确立下来。在这一内化过程中，个体对客观知识的学习主要来自父母。(2)次级社会化是制度或是以制度为基础的“亚社会”的内在化，一定程度上可以说，次级社会化是获取专门知识的过程，这些知识直接或间接地扎根于劳动分工，爱好信息技术或从事IT工作的人们最先获得这方面的专业知识。在多数次级社会化中，不需要个体对重要他人的情感认同，只需人与人之间进行沟通的相互认可即可，这时人们在与他人的沟通交流中内化各种IT知识。

IT群体的专业知识不断外化、客观化为客观知识，非专有知识群体又不断通过社会化来内化各种专业知识，共同构成技术的“自然化”循环往复的过程。渗透到日常生活中的专业知识又对民众的日常产生了怎么样的影响呢

三、IT专业知识融入日常生活产生的影响

IT知识主观化使IT知识内化为普通大众的认知结构，从而提高他们的知识水平，对人类发展和社会发展都具有重大的理论意义和实践意义。

(一)加速社会知识的生产和进步

主观知识不断地转化为客观知识的过程就是社会知识加速生产的过程。IT专业技术人员通过社会实践等途径所获得的各种新的IT知识、新发现源源不断地从他们那里客观化到社会共有知识体系中，个体通过初级社会化和次级社会化等过程而内化那些贮藏在各种载体上具有创新性的客观知识，从而提高自身的知识拥有水平。

(二)有利于促进IT行业的更快发展

社会知识因主观知识不断地转化而提高质量，有利于促进了科学研究和科技教育事业的发展，并通过应用其科研成果推动了科学技术的发展与进步。随着社会知识质量的提高和数量的增长，人们通过交流和学习社会知识提高了素质，产生出新的消费需求，刺激新一轮的技术创新，普通大众新的消费需求将促使IT行业的更进一步发展。

伴随IT行业出现的IT群体，他们拥有的专业知识不断客观化以及普通大众将IT知识内在化这两个过程相互渗透、循环往复实现技术的日常生活化。与此同时融入日常生活后的IT技术在对社会各个方面带来各种影响，如何趋利避害，合理引导IT技术融入日常生活，需要每个人的努力。

参考文献

[1] 彼得・伯格，托马斯・卢克曼现实的社会构建[M]北京：北京大学出版社，2009

[2] 马恒通主观知识客观化论纲[J]中国图书馆学报，2004， 30(5)

作者简介：潘广芝(1989- )，女，山东日照人，辽宁大学文学院研究生，研究方向：民俗学。

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