数据分析师想要对数据进行提前的预测就需要一种解决方案

这种数据解决方案可以在所有筒仓（日志，文本，线路，指标，API和社交媒体派生的数据）中以及几乎从服务，应用程序或基础结构的任何方面处理所有数据，带有一些AIOps功能的旧版监视工具和解决方案无法处理复杂的结构化和非结构化数据的数量，种类和速度。而且，随着数据需求的增长，附加组件和事后想法无法扩展。

数据分析师可以使用预测性和预防性方法对数据做什么：

1、首先可以改善客户体验

2、通过避免服务中断来保护您的底线

3、通过简化操作提高生产力

大数据是成功AI的动力但是大多数平台无法实时收集和分析结构化和非结构化数据

数据分析师需要一个平台，该平台可以处理支持其本地，云或混合支持的应用程序和基础结构的大量日志，指标和API数据，并在单个可访问的视图中轻松地将机器学习应用于实时生产环境。

机器学习支持的数据平台使您能够使组织更快地完成传统的IT任务并获得持续的见解

这实际上定义了IT运营人工智能平台，从保护客户体验到保留收入渠道，IT运营团队面临着越来越复杂的职责，同时需要防止可能对企业带来损害， IT服务智能利用基于机器学习的AI来提供预测性IT，并确保的应用程序性能和质量。

现代大数据时代企业越来越多地依赖IT运营中的AI（人工智能）技术来帮助解决数据量和种类的快速增长

数据分析师需要分析这些数据并找到在问题发生之前进行自动化和预测的方法。数据分析平台已成为应对许多挑战的解决方案，并已被证明是IT在关注组织中的数字化转型时可以依靠的宝贵工具。