当我们谈论IT服务管理（ITSM）领域的大数据时，我们谈论的是关于两件不同的事情：

• IT 为业务提供的大数据工具/服务 - 对业务运营数据进行数字处理。
• IT 运营中的大数据 – 处理和利用复杂的 IT 运营数据。

面向业务运营的大数据服务

在竞争日益激烈、数据驱动的世界中，业务经理正在寻找有效的方法来管理和解释业务数据，尤其是大数据。数字化业务运营，如电子商务网站和手机银行 应用程序会产生大量数据，这使得使用传统计算模型几乎不可能管理它们。

业务经理知道，在数据海洋中的某个地方可以找到有价值的战略业务见解 - 他们希望找到它们。业务经理需要 IT 在分析和操作数据方面的知识和专业知识来发现这种洞察力。不幸的是，对于主流业务应用程序来说，数据太大、太快、太模糊。 来处理。因此，必须部署诸如MapReduce之类的新技术架构。

这意味着将需要新的支持基础设施。对于 IT 领导者来说，这是一个走出阴影的机会，通过提供有助于帮助的工具和服务，将 IT 部门确立为业务的关键贡献者 企业能够理解数据并获得战略优势。值得庆幸的是，企业可以使用IT基础架构库（ITIL）® V3， 其中包含管理服务生命周期的最佳实践。这可以帮助 IT 规划开发，并启动和管理对业务有用的大数据服务。

ITSM 中的大数据

在IT内部，ITSM必须处理的数据数量和种类也呈爆炸式增长。尽管它与业务运营中的大数据规模不同（因此不需要新的计算架构来处理它），但存在 仍然有足够的数量和种类，使它成为IT真正头疼的问题。随着 IT 资产规模和复杂性的增长，数据源及其类型的数量也以以下方式扩展：

• 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
• 更改记录
• 服务请求
• 支持生命周期记录（事件/问题/更改）之间的链接
• 最终用户联系方式
• 知识文章
• 操作视频
• 社交协作会话
• 即时消息 （IM） 会话
• 更多的流程模型，以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不同的数据汇集在一起，并使其对不同的 IT 团队既可用又有用 以及更广泛的最终用户社区。无论数据规模如何，从数据分析中获得洞察力和价值对于业务发展都至关重要。通过联合来自不同来源的所有 ITSM 数据，可以存储、分析数据、 并共享，以跨 IT 运营和业务获得广泛的价值。通过收集在 ITSM 中找到的所有数据，业务经理可以分析数据以生成可操作的知识和智慧。

IT 领导者正在寻找提高 IT 性能、降低成本并通过创新支持业务的方法。服务经理希望跟上不断变化的业务需求。IT 经理希望缩小基础架构问题的范围 尽早解决问题，以便他们可以在对业务产生任何影响之前解决问题。尽管 大数据的挑战，拥有良好的分析肯定有很多好处。

结论

IT 部门面临两个挑战，即数字化和数据爆炸式增长。业务部门希望新服务能够帮助从大数据中获得战略价值，而 IT 部门在管理各种数据方面也有自己的内部困境。 来自多个来源。这是两个不同的问题，有两种不同的解决方案。为了应对这一挑战，IT 需要合适的人员（数据科学家）、流程（ITIL 服务生命周期方法）和工具的组合。 （大数据工具和 ITSM 解决方案，用于联合/分析来自多个来源的数据）。