数据当然需要通过分析才能发挥价值。今天---异常，好像是良药一般。其实，数据挖掘、机器学习和---这三个概念，是有密切联系也有具体区别的。
由于运维对象、运维工具、运维需求的快速变化，导致金融机构有少则几套监控工具，多则数十套监控工具，而这些监控工具通常是在不同时期建设的，远程协同ar数字化运维技术，所以他们之间往往数据没有打通，技术栈也有较大的区别，形成了一座座运维数据的孤岛。
运维人员日常需要在众多的监控工具之间切换来切换去，导致故障的发现困难，故障的定位耗时耗力，故障的解决重复劳动，无法形成有效的知识积累。
并且以前基于固定阈值的告警规则无法满足---监控指标的设置和管理，需要将---技术与运维工作结合到一起。随着智能运维（aiops）的快速发展，机器学习的算法、模型等对运维数据的规范化提出了更高的要求。
电子等---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---、随身随心地提升组织效能。
相关厂商在推动财务云、电子、---、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---进了整个企业---的---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，技术进步使人们便利地获得企业交易和金融处理信息，基于关系型数据、---数据库和大数据技术的信息处理的便利性和能力也---增强。各类技术产品的不断优化，高也让信息使用便利。
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