精选行业实践 共创数字化价值

用户痛点

  • ※ 银行监控系统及工具繁多,相互之间割裂,产生指标众多但缺乏统一管理;
  • ※ 缺乏指标顶层体系和管理规范,无法根据重要程度对指标分类,无法梳理指标关联关系;
  • ※ IT数据和业务数据来源多,割裂严重,利用率低;
  • ※ 缺少有效的业务运维KPI参考模型,无法从指标数据中量化部门价值。
  • 建设目标

    建立一套完善的运维数据指标管理体系,将信息部目前所用的传统监控工具的离散数据进行整合及梳理,按照核心交易系统的分析维度,对当前系统的上下游监控数据进行关联,并提供健康度评估模型,提升问题排查效率;进而实现故障检测及异常预测、根因分析,提高故障定位和分析能力,降低人工成本。

    客户需求

  • ※ 实现海量离散数据的统一采集、存储与处理;
  • ※ 规范化梳理离散指标的层级关系,提升数据利用率;
  • ※ 建立业务系统健康度评估模型,掌握与核心系统关联的各层级指标KPI;
  • ※ 利用算法实现异常检测及故障预测,提升运维效率。
  • 解决方案

    应用云智慧指标体系管理建设解决方案,自上而下构建完整指标管理体系。首先,通过专业运维数据库平台DODB,将现有各类IT及业务数据源进行统一采集、管理和存储;然后,针对业务特点和需求,梳理业务和IT指标形成指标规范与制度;最终,根据实际运维场景,实现工作台、可视化管控和AIOps,完成银行指标管理体系搭建。
    银行数据指标体系建设案例

    项目成果

    帮助企业梳理出支撑银行业务核心监控指标,将IT指标和业务指标分层设计并建立关系矩阵;建立覆盖行内核心交易业务的健康度模型,并通过工作台统一管理业务与IT,实时呈现业务和IT状态,快速排查、分析与定位问题故障。
    银行数据指标体系建设案例

    银行数据指标体系建设案例
    云智慧智能运维AIOps 云智慧智能运维AIOps

    方案价值

  • ※ 利用指标数据将业务与IT进行层次化建模,明确定义各个维度的数据指标;
  • ※ 建立针对关键业务与IT要素KPI的健康度评估模型;
  • ※ 为IT管理和业务分析提供有价值的决策依据;
  • ※ 提高服务体系的工作效率,深入挖掘数据价值。
  • 只需30秒立即获得智能业务运维专家服务

    申请体验