在数据驱动网络中寻觅价值
数据本身没有用，但其真正价值在于我们怎样使用它。
在面临被数据淹没的危险时期，企业需能够灵活地辨认，集成和利用数据，从而取得竞争优势。
这些企业利用分析驱动的转型，以较低的本钱产生更高的生产力，从而提高业务价值。
在运营环境中，有效利用相关数据信息，在潜伏问题产生之前或产生时肯定并解决，可提高效力。通过数据还可以预测可能产生的情况，并使团队能够快速进行必要的调剂。
从长远来看，随着数据分析推动业务战略的发展，人工智能（AI）将愈来愈多地部署在IT基础架构中。
自我诊断，自我修复的网络
随着企业更新其IT基础设施，网络正用于连接数据，把它们合并成消耗性的见解，和产生有效信息。
物联网（IoT）和5G的出现使网络在数据分析中的作用更加重要。
今天，连接以企业网络为中心的核心，绘制连接到它的装备和平台的数据，并且聚集他们通过利用程序编程接口（API），网络访问广泛范围的数据。
通过人工智能和机器学习（ML）算法，网络提供汇总搜集到的数据，并在系统内预测潜伏的故障使用集成数据的能力。然后，他们可以自开工作以实时纠正这些故障，以免产生中断。
例如，预测分析可以肯定有关容量的可能性能问题，从而允许进行先发制人的调剂以重新平衡负载，或在解开过载的网络路径和节点时提供额外的网络容量。
另外，预测分析还会检查异常的流量模式或异常情况，从而有必要进行进一步检查并发出提早正告的预警。这包括安全漏洞和意想不到的入侵。
网络自我诊断功能包括使您可以决定要采取的行动，以优化路径并立即维修毛病。事实证明，支持AI / ML的功能在优化数据路由配置的决策中更加有效。
随着愈来愈多的故障排除工具内置于网络，自校订将愈来愈多地使用自动化提供其超过手动方法的速度和可靠性的标准。在严重程度较高的情况下，网络可以突出显示可能需要人工干预的热门。
网络上数据的真正价值在于其对业务运营的直接影响。
积极提高业务效力
数据驱动的环境，不但有益于实现网络管理，但整体业务需新的积极态度。更好的网络可视性和可嵌入到网络推广的自动化流程，下降复杂性的新AI / ML技术支持解决方案。这反过来，抚平朝着网络性能的监控和管理工作流程和简化流程的精简方式。
网络数据的深入分析，也丈量服务质量，研究退化问题，和需要修理的弱点辨认领域。这些措施支持企业发展，确保更明智的业务框架。因此，企业可以以更低的本钱取得更高的可靠性，更高的运行效力，更好的服务质量和更高的生产率。
随着数据愈来愈多地嵌入业务战略中，数据分析将在设定业务方向中发挥更大的作用。但是，这些策略的成功履行基于坚实和健全的网络运营。
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