今天創造的數據量預計在不到十年的時間內將增長十倍，預計企業將在2025年之前生產全球數據的60%左右。但是，盡管數據量呈指數級增長，但從中收集到的情報并非如此增長。相反，公司可能會受制于各種不同來源的高速傳輸的非結構化數據，而這些來源將其轉換為可操作的洞察力的能力有限。因此，企業將面臨將有用的信息丟失在噪音的洪流之中的風險。

 

在消費和企業市場中廣泛采用物聯網技術，這一點將進一步加劇。物聯網傳感器、移動設備和數字服務的擴散，加上大數據技術和寬帶網絡的出現，增加了貫穿聯網的世界的數據的數量、速度和種類。這意味著收集流經企業網絡和聯網的世界的相關數據的企業正坐擁大量的數據，這些數據只增不減。對這些數據的基于任務的情境分析可以為各個領域的公司提供寶貴的見解，并改善業務成果。例如，了解數字服務性能，以及客戶體驗，使用和行為，從而提高效率和收入，改善客戶體驗或以數字化的形式對業務進行轉型。但只能訪問大數據是不夠的。企業必須有合適的工具將這些信息轉化為業務洞察，并確保業務洞察得到適當的利用以同時支持運營和最關鍵的因素。

 

 

在相關的商業智能的背景下未被規范化、組織化、關聯并分析的依賴于數據集的企業是沒有效率的。例如，依靠有效提供數字服務和卓越用戶體驗的企業必須利用智能數據在這些領域獲得有效的洞察。然后，這種洞察可以用于服務保障，以確保高服務性能和愉快的用戶體驗。

 

那么，在服務保障的情境下究竟什么是智能數據?智能數據是元數據的固有智能，它使分析工具能夠清楚地了解應用程序的性能、基礎設施的復雜性和服務依賴性。它是規范化、組織化的、結構化的、基于服務情境的，實時可用的。它是基于物理，虛擬和云環境中的端到端的普遍可見度生成的。普遍的可見度有兩個關鍵方面：可見度的深度和廣度。這意味著組織能完全了解整個IT基礎架構中發生的所有交易，以及了解最終用戶如何消費此基礎架構所使用的所有服務。

 

貫穿IT服務交付的基礎架構(“有線數據”)的所有信息都可用于生成智能數據，但必須妥善處理才能提煉最有意義的智能。一旦從有線數據中提取出情報，就可以把它壓縮成一個更小的有意義的元數據，然后為及時備份或調查取證分析而存儲。這不同于存儲大量的日志數據這種非常低效且迫使企業支付過多的存儲成本，智能數據方法意味著企業只付錢存儲對它們有實際價值的數據。因此，它更具成本效益，并使企業能夠快速輕松地訪問重要的數據。

 

 

為了發掘智能數據的真實價值，時機至關重要。在這個競爭激烈的時代，公司已經變得十分依賴于形成其業務骨干的IT系統的速度和規模，以至于需要對每個調整、升級和數據包進行密切監控，以確保順利運行。如今，由于引入了物聯網、寬帶無線和有線技術、云服務和應用程序，企業的IT基礎設施變得如此龐大而復雜，中斷和服務故障能占的空子就更大了——不僅對網絡本身，而且還有對企業訪問有價值的數據并對其洞察采取行動的能力。

 

因此，企業必須實時監控整個基礎設施環境，包括網絡、計算和存儲系統，以便在最終用戶受到影響之前發現并隔離問題。最終，無法處理時刻發生著的事情的企業將無法在這個新的數字經濟中生存下去。相反，企業需要在問題發生前發現問題，在問題擴散前先解決掉。

 

雖然很多服務保障解決方案自稱能供所謂的“實時”，但在進行數據分析之前，需要時間收集記錄的事件，規范并組織事件。這意味著即使對日志數據的分析是及時的，也不會收集和組織此信息。結果，企業可能會在相當長的時間內冒著不能監測到中斷和服務失敗的風險，這可能會造成巨大的損失，特別是在有安全漏洞的情況下。因此，為了服務保障的目的，立即在源頭上把流量和有線數據轉換為智能數據很重要的。只有通過這種方式，公司才能從一開始就獲得可操作的智能，并將問題扼殺在萌芽中。

 

在當今的數字時代，數據已成為企業的命脈。它使公司能夠深入了解服務性能和安全問題、立即解決問題、更多地了解客戶的習慣以創造最佳體驗、提高效率并創建新的數據驅動的商業模式。然而，由于數據通常是非結構化的，并且來自不同的資源，要找到可行動的智能取決于是否有適當的工具來開始。因此，企業必須利用服務保障技術來發掘有線數據中包含的智能數據。通過這種方式，他們就能夠促進內部和外部業務的成功，并通過數字化轉型的混亂海域繼續他們的智能數據旅程。

 

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