随着数字化时代的来临，企业生长离不开数字化转型。本案例叙述了南京证券在实践企业数字化转型中的IT效劳治理新实践，使用运维数据治理模子，构建营业消耗的一体化场景，通详尽腻化治理提升IT效劳质量和效率。

01. 生长配景概述

1）外部生长趋势

“十四五”妄想中，强调了数字经济是未来推动经济生长的主要手段，中国现有经济周全举行数字化转型是主要的战略行动。随着数字化时代的生长，企业要想实现生长和开展竞争，就必需接纳步伐提高韧性、竞争力和响应能力，企业就必需生长和刷新数字化架构，尽快开启数字化转型之旅。数字化转型的实质是将数字科技、解决计划集成到各营业领域，也就是“手艺与营业”的融合。这既是一种文化厘革，也是一种手艺厘革，由于它要求企业在运营方法、提供客户体验和收益的方法上，做出根天性转变。

2）内部生长挑战

中国证券业协会最近宣布的数据显示，2021年全行业信息手艺投入金额338.20亿元，同比增添28.7%，占2020年度营业收入的7.7%。自2017年至今，证券行业在信息手艺领域累计投入近1200亿元，其投入越来越关注于使用大数据、人工智能、漫衍式、微效劳等新兴手艺，手艺投入呈整体稳步上升趋势。

阻止2022年尾，南京证券已拥有几千台物理效劳器、近千台网络清静装备、近百条光纤专线，IT 基础设施初具规模。公司IT效劳治理主要围绕一样平常营业运营来开展，确保IT效劳整体运作既知足营业需求又切合制度规范。

近年来，在公司 IT 效劳需求倍增且IT效劳职员规模有限的情形下，怎样包管IT效劳质量和效率，日益成为公司面临的重大挑战。为了包管公司IT效劳治理可恒久一连助力公司营业生长，引入ITIL治理规范并团结统一运维监控平台，对现有IT效劳治理举行调解和优化。在这个历程中，南京证券携手c7c7娱乐游戏蓝鲸实验使用运维数据治理模子，通详尽腻化治理提升IT效劳质量和效率。

02. 数据治理模子

南京证券识别出IT效劳环节中的要害数据，使用水池模子对数据举行治理，并使用统一的IT语言设计出切合公司现实的计划。

1）水池模子

若是将IT运维设置数据笼统为“水池”，想要让水池的水坚持一连的清洁卫生，就需要从三方面入手（如图所示）。

① 活源：治理水池的入口，要通过手艺和流程的手段，能够包管入库的增量数据的准确性，好比，数据校验、数据协调等。

② 清水：针对池中的存量，放久了难免会泛起脏数据，需要建设一连的审计和运营手段，如数据运营报表、按期审计稽察，对数据质量举行评估并有的放矢，提供优化建议。

③ 促流：这是最后且最主要的一点，水池中的数据，若是恒久未被消耗使用，就无法施展价值，所有的治理和手艺手段就会变得毫无意义。因此，增进水池中的水酿成“活水”，能够效劳于IT运维各个场景中举行消耗，流动起来的池塘中的水，才会越发清亮。

2）IT 语言模子

人与人之间的相同和信息转达，是需要通过配合的语言、语法、语义来告竣共识，同样运维数据作为运维治理基石，也是肩负着“人机交互”的配合语言模子。以是，围绕IT运维的工具和IT运维的运动场景，需要建设一套统一数据规范和统一数据权威，实现“可管、可信、可用”的数据源。

① 从营业视角出发，建设分层工具模子规范，包括基础设施层、IaaS、PaaS、营业应用层。

② 从场景化消耗出发，界说模子数据标准，基于3C原则设计焦点（Core）、能力（Capability）、详细（Context）属性字段。

③ 从一连运营包管思量，界说设置数据治理制度规范，包括定岗定责、流程系统和运营运动。

03. 营业场景设计

基于数据治理水池模子，围绕IT运维设置数据的建模、收罗、消耗、流程、治理及运营，构建营业消耗的一体化场景，通过数据消耗和运营一连包管数据准确。

1）围绕数据运营、稽察、刷新一体化

通过“多样化检查指标+数据修正待办+数据质量看板”的系统化功效计划，解决设置治理数据质量“感知难、审核难、修正难”的问题，实现数据质量剖析从主观判断→客观剖析，从人工审核→自动审核。

① 数据治理检查：基于数据完整性、孤岛检测、关联关系检测、字段规范性，校验数据质量，建设数据稽察标准库。

② 数据质量报告：对要害审核指标基于自界说规则按期举行数据质量审核，天生数据质量报告。

③ 修正使命闭环：基于数据质量报告，筛选不对规的设置数据天生待办修正使命，催促配合Owner对修正使命举行处置惩罚。

2）围绕数据消耗、更新、流程一体化

以应用为中心，围绕应用系统的全生命周期治理，构建端到端的设置数据治理。

① 应用立项 ：Coding界说应用系统，自动同步到CMDB设置治理建设营业工具。

② 架构治理：应用部分界说应用拓扑架构，细化到？榧侗，通过数据建模和关联拓扑，构建应用拓扑。

③ 资源交付：投产申请时，基于应用拓扑提供应用拓扑信息，资源申请后归属到应用？橄，相关信息自动同步到设置治理。

④ 投产上线：应用宣布自动化消耗设置治理的应用拓扑数据，可以针对情形、？椤⒅骰傩行夹卸。

⑤ 运营维护：监控诉警消耗应用拓扑下？椤⑹荩ㄖ骰⒗獭⑹菘獾龋，下发治理战略。

04. 价值收益与履历总结

1）运维价值收益

① IT效劳规范水平提升。线上化水平提高，建设标准化流程，镌汰人为滋扰。将线下的装备上架、下架流程线上化，实现IT资源（IP地点、机柜空间等）分派和接纳的闭环治理。

② IT效劳质量水平提升。流程节点和操作内容及对应职员明确，落实责任，便于事情落实和效果反响。买通客户端与效劳端的数据信息，使得客户端也能感知到详细的效劳内容和资源信息。

③ IT效劳效率水平提升。在装备上架、下架流程中，整合零星的资源申请流程，同时凭证事情流补全流程内容，形成完整的事情流程，提升IT效劳效率。

④ IT效劳量化水平提升。落地SLA治理，对IT效劳举行量化剖析，形成效劳报表和刷新计划，一直迭代IT效劳内容，匹配公司的营业生长要求。

2）履历总结剖析

① 设置数据不是越多越好，要害是准确，有消耗场景。治理员对设置数据量太过重视，若将非营业消耗数据都存入设置治理库，将导致设置数据成为大杂烩，数据质量往往不高，准确性不敷。

② 手艺不是唯一质量包管手段。寄希望于手艺搞定一切，试图通过自动发明、自动收罗将各项设置数据收罗至设置治理数据库，是不可行的。在详细的建设实验中，要平衡手艺可行性和投入产出比，包管设置治理的有用落地和数据质量的提升，一定是手艺与治理的融合，构建完善的设置治理系统。

③ 数据治理需要一连运营。设置数据治理建设并非一劳永逸，数据初始化完成后，若是需要继续坚持数据准确性，需要有一连的维护。通过建设设置数据的运营治理系统，对设置数据和治理规范举行一连地审计和运营，一直优化设置治理系统。

05. 未来生长展望

随着营业数字化生长，面向IT细腻化运营治理的数字化，也将是一定的生长之路；贗T运维数据治理基础底座，逐步演进为面向工具数据化、面向行为数字化，以及面向运营数字化。

凭证IT内部运维治理数字化的逐步建设成熟，运维场景能力的逐步富厚，为IT运维运营治理构建属于自己的营业系统——CRM，构建营业应用系统的线上化档案治理。

围绕营业系统运维运营文档，梳理应用档案治理规范，以运维设置数据为基石，集成接入种种数据源、要害信息的人工维护，分阶段实现应用档案线上化治理、应用信息的实时动态更新，辅助提升一样平常事情协作效率。