IT运维部门会成为企业中最后一个完成数字化转型的部门吗

2021-09-06 10:44:41
杨建荣的学习笔记
网络运维
数字化转型
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一个业务要数字化要在几个核心的环节上实现逐步的数字化,才能够逐步提升业务的数字化能力,达到支撑业务优化、提高业务效率的作用。

前两天和一个做企业IT运维主管的朋友聊到企业数字化转型,他提出一个观点,那就是IT运维部门可能会成为企业中最后一个实现数字化转型的部门。我开始有点无法理解,作为企业数字化转型的最强有力的支撑单位,怎么可能拖企业数字化转型的后腿呢?我就问他,难道IT运维数字化会比打扫卫生还难吗?他就个我分析说,像打扫卫生这样的业务其数字化转型的难度在成本上,成本不划算的时候没必要急着数字化。真的打扫卫生的成本太高了,通过数字化的方式可以节约成本,要实现起来还是不难的,个人穿戴设备加上各种评估卫生状态的传感器就足以实现数字化升级了。而IT运维的数字化转型的难点是在技术上,实际上我们的业务部门对其主营业务的了解远远比我们IT部门深。他们自己的人员就了解业务实现与业务优化的各种细节,所以要做数字化转型只是时间与成本的问题。而IT运维部门就不同了,我们对我们运维的信息系统只是了解一些十分肤浅的表面情况,大多数系统和设备对我们的运维人员来说都是黑盒子,出了问题,只能找原厂或者第三方的公司来帮助解决。这种状态下,怎么做数字化转型呢?

他的这个观点让我思考了好几天,还真是灯下黑,一个企业中数字化的支撑部门反而是数字化水平最低的部门。确实也是的,大多数传统企业的IT运维部门的日常工作完全靠人和运气。我们平时对所运行的系统的状态了解还是十分肤浅的,哪怕是信息化程度比较高的金融行业,能够对企业中核心业务的关键要素做到很全面的监控,比如核心交易延时,交易量、交易失败率等。但是一旦底层的IT基础设施出现了一些问题,这些监控就完全没用了。需要定位问题所需的网络、中间件、数据库、存储等的运行状态与根因分析所需要的数据、方法、技术要素都是缺失的。那时候就要靠我们的二线运维专家用自己的经验去做相关的分析。对于一些没有遇到的或者超出二线人员能力范围的问题,也就只能干瞪眼了。

一个业务要数字化要在几个核心的环节上实现逐步的数字化,才能够逐步提升业务的数字化能力,达到支撑业务优化、提高业务效率的作用。

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从上面的关于业务数字化的描述可以看出,以离线方式的外包服务为核心的业务,想要实现数字化确实是难度很大的。其中最大的问题是核心价值的非自主化,IT运维部门无法像我们的核心业务部门那样对业务有如此深入的理解,因此实际上其数字化转型的难度是远远高于业务部门的。现在看来对核心技术的掌握,IT部门实际上是企业中的最大的短板,哪怕有第三方的外包人员在你的现场驻场,他们也不会把脑子里的核心技术拿出来和你分享,让它成为你的核心价值。而企业核心技术的积累也不是一蹴而就的,需要投入大量的资源。而这时候IT部门会发现,因为其业务不是企业的核心业务,所配备的资金、人力资源都远远不足。

从这个方面来看,企业数字化转型,对于IT本部门来说,可能我们以前过于乐观了。不加大对IT部门的投入,IT部门早晚会成为企业数字化转型中最为薄弱的环节。那么如何才能打破这个瓶颈呢?完全依靠某一个企业的力量,其实现成本必然是十分高的,甚至很多企业都无法承受这种成本投入。通过社会化的力量构建一个全新的数字化服务生态才是解决这个问题最为有效,最为可行的方法。基于以前的以专家与服务团队为核心的第三方服务体系,使整个服务体系实现数字化的转型,企业、原厂、第三方服务三者通过数字化的方式进行转型升级,才能够为企业构建一个企业承受得起的数字化运维体系。

就像上面的一个图一样,“IT运维数字化“不仅仅是一个工作方法,更是一个合作生态。其核心包括”对象“、”标准“、”工具“和”生态“四大部分。对象涉及企业IT运维管理所面对的各种软硬件平台、应用系统等;针对每个对象都首先要”标准化“,建立标准化的数据指标体系、标准化分析模型与标准化分析方法;建立标准后,我们需要通过工具来实现对这些对象的自动化分析,这些工具包括健康诊断类的,隐患分析类的,风险防范类的、数据拯救类的,以及其他的各种工具,工具其实是把运维知识的自动化,因此工具是知识化的工具,而不是简单的工具,不同的工具根据企业内部的协议标准可以组合使用,组成”复杂工具“;最后是生态,“人”与服务资源是整个生态中最为重要的部分,对于大多数企业来说,构建一套私有的全栈技术团队成本太高了,这种超豪华阵容也往往只能在一些大型互联网企业中才能具备。一些小型的互联网企业通过IT上云来解决这个难题。通过向具有全站能力的云服务商购买服务来解决这个问题。而很多传统企业无法实现IT的公有云化改造,因此只能通过参与数字化运维服务生态来解决这个问题。

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上面这张图似乎能够解决传统企业IT运维数字化转型的问题,不过实现起来依然存在大量的难点,首先是运维对象的数字化模型建设。我们目前对运维对象的监控与采集往往都比较浅,大体知道这个运维对象是否正常运行就行了,而面对数字化转型的需要,我们需要深入认知这个运维对象,将这个对象全面的数字化,这里又存在一个知识来源的问题。在这个生态中,是否存在对某个运维对象研究的十分透彻的企业愿意将这些核心知识贡献出来或者出售给这些企业?这实际上是一笔不错的生意,我想今后会有很多企业愿意做这样的生意的。随着整个生态的不断完善,企业IT运维的数字化转型就会变得更为容易了。

最后总结一下,目前IT运维数字化转型的主要难点是整个IT运维服务生态还处在传统的以人力服务为核心的阶段,因此一个企业想要单独实现IT运维数字化转型存在大量的技术难点。随着IT运维数字化服务型的企业的不断涌现,这个难点也会逐步变得不难。IT运维数字化转型依然不能完全依靠企业的一己之力,必须依赖整个服务生态,我想在这个巨大的商业机会面前,肯定会涌现出一批这样的企业的。

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