數據科學創造了一種新的認識，即人們所擁有的數據比先前假設的更有價值。當前的思維支持人們使用新的工具（例如人工智能和DevOps流程）從原始數據中獲得價值。以往的工具太難應用或需要太多的努力。從這個新的角度來看，數據中心管理人員現在被要求確定新的關鍵績效指標，并制定計劃，以便在更具協作性的團隊結構中更快地實施這些指標。
通過這種更新的戰略，大多數IT經理都集中在現代化進程中，以滿足消費者不斷擴大的需求，通常采取云遷移、添加服務器節點或一般系統升級的形式。
利用DevOps、人工智能和數據科學的新功能，使企業能夠在每一個現代化步驟之前、期間和之后對基礎設施性能進行無與倫比的可視性，從而真正了解每一項改進所產生的影響，以及仍有改進空間的地方。
數據中心設施如何實施這種技術？關鍵步驟和考慮因素是什么？
實施方式因數據中心設施而異，但大多數公司已經可以使用這些先進技術。事實上，根據最近的調查結果，78%的團隊開始使用他們的數據中心管理工具目前提供的人工智能驅動功能。為了最大限度地利用這些功能，數據中心團隊必須努力充分了解這些功能尚未開發的潛力。對于那些還沒有使用數據中心解決方案的人來說，找到一個提供靈活平臺和穩定的創新渠道的合作伙伴將是采用這些技術的關鍵部分。
目前的結果是否符合投資標準？
當然。盡管引進這些新技術可能會帶來前期成本，但其結果往往證明了投資的合理性。企業利用新功能改進消費指標，優化遠程服務器控制，并消除不必要的開支，并且預計在五年內節省100萬美元以上的成本。
下一代技術的趨勢是否意味著數據中心的員工的轉變？
毫無疑問，數據中心行業的員工隊伍正在發生變化，但人們目前看到的轉型更可能與向業務的下一步轉變。與全球各地的公司合作，人們看到企業試圖克服的最一致的挑戰是如何以合理的成本以更可靠的系統覆蓋越來越多的用戶。利用最新的人工智能、DevOps和數據科學的數據中心管理工具是以長期、可持續的方式實現這一目標的關鍵。
數據中心運營商是否重新配置人員并重新調整技能？
培訓團隊利用下一代技術將是其成功的關鍵組成部分，但不太可能需要重新配置人員。考慮到正確的數據中心管理合作伙伴和有效的培訓，IT團隊應該能夠通過簡單的入職流程利用這些技術。
