ITSM中的大数据分析
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当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念：
· IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。
· IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。
大数据中的业务运营服务
在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的数据，如果使用传统的计算模型，我们几乎无法管理它们。
业务经理知道，在数据海洋的某个地方可以找到有价值的、战略级的业务见解，经理们都想找到它们。为了发现这种见解，业务经理需要IT知识、分析和处理数据方面的专业知识。不幸的是，数据太大，太快，太模糊，通过主流业务应用程序无法处理。因此，必须部署新技术架构，例如MapReduce。
这意味着我们需要新的基础结构支撑技术。对于IT领导者来说，这是一个走出阴影的机会，它可以通过提供工具和服务来帮助企业理解数据并获得战略优势，从而将IT部门打造成为业务的主要贡献者。值得庆幸的是，企业可以使用IT基础结构库（ITIL），ITIL中包含管理服务生命周期的最佳实践。这可以帮助IT规划出开发、启动、管理对业务有用的大数据服务。
ITSM中的大数据
在IT内部，ITSM必须处理的数据，无论是数据量还是种类都呈爆发性增长。尽管它的规模与业务运营中的大数据不一样（因此不需要新的计算架构来处理），但无论是数量还是种类都足够成为IT部门的头疼问题。随着IT领域的规模和复杂性的增长，数据源及其类型的数量也以这些方式扩展：
来自众多来源的IT资产数据更复杂的事件记录，捕获数据问题记录变更记录服务要求支持生命周期记录之间的链接（事件/问题/变更）最终用户联系方式知识文章入门视频社会合作会议即时消息会话大量的流程模型可支持更大的服务组合系统监控数据来自Web和移动支持门户的IT客户交互
ITSM面临的挑战是将所有这些多样化的数据整合在一起，并使它们对于不同的IT团队和广泛的最终用户群体来说，可用并有用。不管数据的大小如何，从数据分析中获得洞察力和价值对于业务的发展至关重要。通过联合来自不同来源的所有ITSM数据，数据可以被存储，分析和共享数据，从而在IT运营和业务中获得广泛的价值。通过收集横跨ITSM的所有数据，业务经理可以分析数据以产生可行的知识和智慧。
IT领导者正在寻找提高IT性能，降低成本和通过创新支持业务的方法。服务经理希望IT服务能与不断变化的业务需求保持同步。IT经理希望能够尽早缩小基础架构问题的范围，以便他们可以在出现问题之前解决问题。尽管大数据面临挑战，但拥有良好的分析绝对有很多好处。
结语
IT部门面临两个挑战：数字化和数据大爆炸。业务部门需要新的服务来帮他们从大数据中获取战略价值，而IT部门内部却在与管理多源的各种数据进行斗争。这是两个不同解决方案的两个不同问题。为了应对这一挑战，IT需要将合适的人员（数据科学家），流程（ITIL服务生命周期方法）和工具（大数据工具以及可以联合/分析来自多个来源的数据的ITSM解决方案）相结合。
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