在数字化战略的实施过程中，流程和管理体系扮演着至关重要的角色。它们是确保数字化战略能够成功落地的核心基础。IT运维管理领域尤其需要适应智能自动化流程与管理体系的发展趋势。在传统的IT运维管理场景中，流程的设计主要目的是促进人与人之间的协作，而在现代IT运维管理中，流程的粒度变得更加细化，覆盖的范围也更加广泛。这不仅需要考虑到人与人之间的协作，还必须充分考虑到人与机器、以及机器与机器之间的协作。因此，需要有更加完善和细致的流程管理体系设计。在同一个业务中，流程需要根据不同的业务场景设计为不同的使用场景，以适应不同的需求。流程的分层、分级是其显著的特征。在构建与保障流程正常运行的过程中，需要构建研运一体流程与价值驱动的数据治理体系，以加速IT运维管理场景的拓展和效率的提升。

在流程管理的转型过程中，从协同型流程向运营型流程的转变是关键。协同型流程主要强调任务的协同，以完成工作任务并达成流程目标为出发点，其核心目的是降低运营成本并提高效率。而运营型流程则有所不同，它更强调在工作过程中数据的积累，以便于后续进行业务数据分析，实现流程的智能化（PI）。运营型流程期望通过数据驱动的方式，发现工作中的创新点，实现价值的重新创造和业务的持续改进。

随着技术的进步，组织需要从运营流程自动化过渡到智能自动化流程。目前，大多数组织对于IT运维管理作业都拥有相关的流程与管理体系。一些领先的组织已经在部分流程环节实现了基于新技术与工具的局部自动化，但整体的智能化水平还不够高，仍然较为依赖基于人工经验的规则编排。因此，运营商需要扩大流程自动化的应用范围，在更多的IT运维管理领域环节实现自动化，并逐渐引入人工智能等先进技术，建立IT运维管理数据与流程的映射关系。通过自学习的模式，智能化地总结规则并执行，从而提高运维管理的效率和质量。

构建研运一体流程是实现高效IT运维管理的关键。通过融合DevOps、精益和敏捷软件开发的思想，构建研运一体化流程，可以加速从人“使用”工具转变为人“使能”工具的过程。这将有效支撑敏捷运营，应对当前网络和业务复杂度不断增加的挑战。传统IT运维管理已难以满足需求，因此需要持续开发自动化工具进行敏捷IT运维管理，以提升IT运维管理效率。通过这种方式，可以有效提升交付效率与质量，建立开发规范，保障敏捷开发，缩短新价值场景开发和交付的周期，持续呈现价值，并提升客户界面的价值感知。

构建价值驱动的数据治理体系是提升IT运维管理服务价值的重要途径。从具体的业务价值出发，识别并开发数据应用场景。围绕以数据分析为主的业务场景，开发数据价值，丰富业务场景，推进降本增效。在实现数据应用场景的过程中，完善数据范围、标准、规范等数据管理需求。从业务痛点出发，发现数据问题并实施治理。依据业务需求，定期开展数据审计，持续提升数据质量。构建适合实际业务需求的IT运维管理数据治理体系，开展数据治理，保障IT运维管理有序高效开展，从而提升IT运维管理服务价值。

为了进一步强化流程和管理体系在数字化战略中的作用，组织需要持续优化流程的灵活性和适应性。这要求流程设计能够快速响应市场和技术的变化，同时保持足够的弹性以适应未来可能的变革。通过引入先进的流程管理工具和平台，可以实现流程的可视化和实时监控，确保流程的执行符合既定的业务目标和标准。此外，流程的持续改进机制也是不可或缺的，它能够确保流程随着时间的推移而不断优化，从而提高整个组织的运营效率和响应速度。

在运营型流程的实施中，数据的积累和分析是核心。组织应建立全面的数据收集和分析机制，确保在业务流程的每个环节都能够收集到有价值的数据。通过深入分析这些数据，组织可以更好地理解客户需求、市场趋势和业务性能，从而做出更加明智的决策。同时，数据驱动的流程优化能够帮助组织识别和消除浪费，提高资源的使用效率，最终实现业务流程的持续改进和优化。

智能自动化流程的实现，需要组织在技术上进行持续的投资和创新。通过引入机器学习、人工智能等先进技术，可以实现流程的智能化决策和自动化执行。这不仅能够减少人为错误，提高流程的准确性和一致性，还能够释放人力资源，让他们专注于更高价值的任务。智能自动化流程的实施，将使组织能够更快速地响应市场变化，更有效地管理风险，并在竞争激烈的市场中保持领先地位。

研运一体流程的构建，要求组织在文化、流程和工具上进行深度融合。通过建立跨职能的团队，打破部门间的壁垒，可以促进知识和信息的自由流动。这种跨职能的协作模式，有助于组织快速适应市场变化，提高决策的质量和速度。同时，通过持续的培训和教育，提升员工的技能和能力，确保他们能够适应新的工作方式和流程，从而推动组织向更加敏捷和灵活的方向发展。

价值驱动的数据治理体系的构建，需要组织在数据治理策略、流程和技术上进行综合考虑。通过建立数据治理委员会，明确数据治理的责任和角色，可以确保数据治理工作的有效性和权威性。同时，通过制定和实施数据治理政策和标准，可以确保数据的质量和一致性。此外，采用先进的数据治理工具和技术，可以提高数据治理的效率和效果，从而为组织提供准确、及时和有价值的数据支持，推动组织的数字化转型和业务创新。参考数字化IT运维管理体系建设指南等书籍资料。

在数字化战略的实施过程中，流程和管理体系扮演着至关重要的角色。它们是确保数字化战略能够成功落地的核心基础。IT运维管理领域尤其需要适应智能自动化流程与管理体系的发展趋势。在传统的IT运维管理场景中，流程的设计主要目的是促进人与人之间的协作，而在现代IT运维管理中，流程的粒度变得更加细化，覆盖的范围也更加广泛。这不仅需要考虑到人与人之间的协作，还必须充分考虑到人与机器、以及机器与机器之间的协作。因此，需要有更加完善和细致的流程管理体系设计。在同一个业务中，流程需要根据不同的业务场景设计为不同的使用场景，以适应不同的需求。流程的分层、分级是其显著的特征。在构建与保障流程正常运行的过程中，需要构建研运一体流程与价值驱动的数据治理体系，以加速IT运维管理场景的拓展和效率的提升。

在流程管理的转型过程中，从协同型流程向运营型流程的转变是关键。协同型流程主要强调任务的协同，以完成工作任务并达成流程目标为出发点，其核心目的是降低运营成本并提高效率。而运营型流程则有所不同，它更强调在工作过程中数据的积累，以便于后续进行业务数据分析，实现流程的智能化（PI）。运营型流程期望通过数据驱动的方式，发现工作中的创新点，实现价值的重新创造和业务的持续改进。

随着技术的进步，组织需要从运营流程自动化过渡到智能自动化流程。目前，大多数组织对于IT运维管理作业都拥有相关的流程与管理体系。一些领先的组织已经在部分流程环节实现了基于新技术与工具的局部自动化，但整体的智能化水平还不够高，仍然较为依赖基于人工经验的规则编排。因此，运营商需要扩大流程自动化的应用范围，在更多的IT运维管理领域环节实现自动化，并逐渐引入人工智能等先进技术，建立IT运维管理数据与流程的映射关系。通过自学习的模式，智能化地总结规则并执行，从而提高运维管理的效率和质量。

构建研运一体流程是实现高效IT运维管理的关键。通过融合DevOps、精益和敏捷软件开发的思想，构建研运一体化流程，可以加速从人“使用”工具转变为人“使能”工具的过程。这将有效支撑敏捷运营，应对当前网络和业务复杂度不断增加的挑战。传统IT运维管理已难以满足需求，因此需要持续开发自动化工具进行敏捷IT运维管理，以提升IT运维管理效率。通过这种方式，可以有效提升交付效率与质量，建立开发规范，保障敏捷开发，缩短新价值场景开发和交付的周期，持续呈现价值，并提升客户界面的价值感知。

构建价值驱动的数据治理体系是提升IT运维管理服务价值的重要途径。从具体的业务价值出发，识别并开发数据应用场景。围绕以数据分析为主的业务场景，开发数据价值，丰富业务场景，推进降本增效。在实现数据应用场景的过程中，完善数据范围、标准、规范等数据管理需求。从业务痛点出发，发现数据问题并实施治理。依据业务需求，定期开展数据审计，持续提升数据质量。构建适合实际业务需求的IT运维管理数据治理体系，开展数据治理，保障IT运维管理有序高效开展，从而提升IT运维管理服务价值。

为了进一步强化流程和管理体系在数字化战略中的作用，组织需要持续优化流程的灵活性和适应性。这要求流程设计能够快速响应市场和技术的变化，同时保持足够的弹性以适应未来可能的变革。通过引入先进的流程管理工具和平台，可以实现流程的可视化和实时监控，确保流程的执行符合既定的业务目标和标准。此外，流程的持续改进机制也是不可或缺的，它能够确保流程随着时间的推移而不断优化，从而提高整个组织的运营效率和响应速度。

在运营型流程的实施中，数据的积累和分析是核心。组织应建立全面的数据收集和分析机制，确保在业务流程的每个环节都能够收集到有价值的数据。通过深入分析这些数据，组织可以更好地理解客户需求、市场趋势和业务性能，从而做出更加明智的决策。同时，数据驱动的流程优化能够帮助组织识别和消除浪费，提高资源的使用效率，最终实现业务流程的持续改进和优化。

智能自动化流程的实现，需要组织在技术上进行持续的投资和创新。通过引入机器学习、人工智能等先进技术，可以实现流程的智能化决策和自动化执行。这不仅能够减少人为错误，提高流程的准确性和一致性，还能够释放人力资源，让他们专注于更高价值的任务。智能自动化流程的实施，将使组织能够更快速地响应市场变化，更有效地管理风险，并在竞争激烈的市场中保持领先地位。

研运一体流程的构建，要求组织在文化、流程和工具上进行深度融合。通过建立跨职能的团队，打破部门间的壁垒，可以促进知识和信息的自由流动。这种跨职能的协作模式，有助于组织快速适应市场变化，提高决策的质量和速度。同时，通过持续的培训和教育，提升员工的技能和能力，确保他们能够适应新的工作方式和流程，从而推动组织向更加敏捷和灵活的方向发展。

价值驱动的数据治理体系的构建，需要组织在数据治理策略、流程和技术上进行综合考虑。通过建立数据治理委员会，明确数据治理的责任和角色，可以确保数据治理工作的有效性和权威性。同时，通过制定和实施数据治理政策和标准，可以确保数据的质量和一致性。此外，采用先进的数据治理工具和技术，可以提高数据治理的效率和效果，从而为组织提供准确、及时和有价值的数据支持，推动组织的数字化转型和业务创新。参考数字化IT运维管理体系建设指南等书籍资料。