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数据治理刻不容缓

早在2016年，证监会在《证券公司全面风险管理规范》中明确提出证券公司应当建立健全数据治理和质量控制机制等数据治理相关要求。而在2018年5月举办的“2018智能金融发展论坛”上，中国证监会信息中心副主任刘铁斌更是指出，“数据治理亟待加强”是当前金融科技发展面临的九大挑战之一。可见，证券行业开展数据治理工作已刻不容缓。

随着证券业务不断发展扩大，信息系统的不断迭代更新，技术栈的各种异构等，使得IT运维工作压力山大。前十年ITIL最佳实践的引入，一定程度上帮助了运维人员从流程的角度梳理运维管理工作。接下来十年智能运维将是运维发展的趋势。

智能运维的前提是自动化。对于自动化运维而言，运维数据的标准化是基础。如何将数据治理与IT运维结合，进行IT运维数据治理工作，通过挖掘运维数据价值，开展运维场景精细化管理是对运维管理提出的新要求。

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IT运维数据治理培训正当时

本次IT运维数据治理培训，正是在监管要求、业务压力和行业趋势的三大背景下开展的。整个培训分为四大部分，第一部分介绍了数据治理的背景知识，为学员理解相关概念打好基础，内容包括DIKW金字塔，行业普遍使用的数据治理方法论和国际国内数据治理标准。
 

▲DIKW金字塔模型

第二部分通过对企业IT新趋势变化的分析，IT运维的变革要求，以及不同运维模式（双态）下的运维数据类型等内容的介绍，说明了IT运维数据的价值体现和常见使用场景，让学员能够通过与自己运维工作的结合，对IT运维数据治理从认知上产生共鸣。
 

▲数据价值体现的常见场景

第三部分内容是IT运维当前所面临的痛点、挑战和建议。中间例数了作为IT运维人员在日常工作中遇到的各种问题和困局，引得现场学员纷纷点头。为了帮助客户摆脱IT运维困局，提升IT运维能力，翰纬科技给出了自己建议：以运维数据质量为抓手提升IT服务能力，重点是在于优化和强化CMDB对运维的支持能力。
 

▲以运维数据质量为抓手的IT服务能力提升

第四部分通过对国内某金融机构的CMDB建设场景的案例分析，帮助学员直观的了解基于服务场景的CMDB建设方法和过程，以及建设带来的成果。

培训结束后，客户领导对本次培训做了总结发言。首先对于培训的内容表示认可和赞同，其次表示IT运维数据治理是一项非常繁复的工作，虽然存在挑战，但将会是下一阶段运维工作的一个重要内容，并嘱咐所有学员课后要认真仔细的反复研学培训内容，着力思考如何从自身工作出发，配合做好IT运维数据治理的工作。最后，向翰纬科技带来专业的培训表示感谢，并希望双方后续能有更多更深入的合作交流。