報告具有匯報性、陳述性的特點，只有按照報告的格式，正確編寫報告，報告才能發揮出它的作用。那么在寫報告的時候，應該如何寫才能突出的重要性呢？以下是小編整理的《呼叫中心數據分析報告》，希望對大家有所幫助。
第一篇：呼叫中心數據分析報告
大數據產業中心升級分析
關于加快培育大數據產業集群推動產業
轉型升級的意見
以大數據為代表的新一代信息技術是新科技和產業革命的重要引擎。為加快培育中關村大數據產業集群，充分發揮大數據在工業化與信息化深度融合中的關鍵作用，推動中關村國家自主創新示范區(以下簡稱中關村示范區)產業轉型升級，根據《中關村國家自主創新示范區戰略性新興產業集群創新引領工程(2013—2015年)》，制定本意見。
一、加快培育中關村大數據產業集群
(一)培育大數據產業具有重要意義。當前，信息技術和互聯網的新發展帶來了大數據的爆發式增長，數據正在成為驅動經濟增長和社會進步的重要基礎和戰略資源?；诤Ａ繑祿Y源的挖掘和應用催生的大數據產業，蘊含著巨大的商業價值和社會價值，是全球下一個促發創新、角力競爭、提高生產力的前沿領域。大數據與信息、生物、高端制造、節能環保、新能源、文化教育等領域的深度融合和創新應用，將廣泛帶動行業信息化、網絡化、智能化發展，加速農業、制造業和服務業等產業轉型升級。作為我國信息產業的策源地，中關村率先布局大數據產業，大數據應用領域與硅谷發展同步，超大規模數據倉庫、分布式存儲和計算、基于人工智能的大數據分析等一批前沿技術實現突破，大數據基礎設施、基礎軟件、行業應用等環節一批領軍企業快速成長，已形成大數據產業集群先發優勢。中關村加快培育和發展大數據產業集群，將為一區多園協
第二篇：計算機支撐中心數據分析工作職責
1.收集、分析BOSS、增值業務系統的基本運營數據,生成規范、準確的統計數據和報表，為職能部門決策提供依據。
2.參與報表程序設計、開發，確認數據統計口徑，確保程序開發符合實際需求。
3.匯總、生成計算機支撐中心的報表，指導縣公司進行相關數據分析，確僻2營工作正常開展。
4.審核日報、月報數據，保證數據的準確。
5.統計、生成地區各類網間結算(包括各電信運營商、SP、聲訊臺等)數據，確保結算數據按時、準確提供。
6.制定地市BOSS、增值業務及相關系統開發項目的技術管理規范，進行項目管理工作,配合開發人員進行BOSS、增值業務及相關系統程序的開發，確保項目的順利實施。
第三篇：XXX數據中心-大數據項目可行性研究報告
撰寫格式
對于2015年大數據發展趨勢預測，總結為這幾個詞：融合、跨界、基礎、突破。
融合是說在產業里面，比如說在垂直行業的融合，在企業里面垂直融合，應用融合，技術融合等等?？缃?，基于大數據使不同學科不同應用領域跨界?；A，就是說大數據發展亟待在一些基礎方面進一步的夯實，2014年比2013年基礎更強，期待2015年基礎進一步的夯實，包括生態環境，包括大數據資源的共享。突破，我們會在預測在2015年在一些大數據的分析，大數據的一些系統方面能夠取得相關性的突破。
這個趨勢的報告來源于137位我們大數據專家委的委員和50位中關村產業聯盟的會員，我們給出50個選項，每個專家委員給投票，同時給一些標注，最后我們在這個基礎上給出了一個統計，最后結果是2015大數據發展的十大預測。
《中國大數據技術與產業發展白皮書(2014年)》針對2015大數據發展做了十大預測，分別是：
1、結合智能計算的大數據分析成為熱點，包括大數據與神經計算、深度學習、語義計算以及人工智能其他相關技術結合，成為大數據分析領域的熱點。大數據分析的核心是從數據中獲取價值，價值體現在從大數據中獲取更準確、更深層次的知識，而非對數據的簡單統計分析。要達到這一目標，需要提升對數據的認知計算能力，讓計算系統具備對數據的理解、推理、發現和決策能力， 其背后的核心技術就是人工智能。近些年，人工智能的研究和應用又掀起新高潮，這一方面得益于計算機硬件性能的突破，另一方面則依靠以云計算、大數據為代表的計算技術的快速發展，使得信息處理速度和質量大為提高，能夠快速、并行處理海量數據。
2、數據科學帶動多學科融合，但是數據科學作為新興的學科，其學科基礎問題體系尚不明朗，數據科學自身的發展尚未成體系。在大數據時代，許多學科表面上看來研究的方向大不相同，但是從數據的視角來看，其實是相通的。隨著社會的數字化程度逐步加深，越來越來多的學科在數據層面趨于一致?？梢圆捎孟嗨频乃枷雭磉M行的統一的研究。 數據科學作為一個與大數據相關的新興學科出現，真正支撐大數據發展的學科跨越還沒有出現。 針對大數據處理的理論研究上，新型的概率和統計模型將是主要的研究工具，學科基礎理論的突破還難于在2015年出現。
3、跨學科領域交叉的數據融合分析與應用將成為今后大數據分析應用發展的重大趨勢。 大數據技術發展的目標是應用落地，因此大數據研究不能僅僅局限于計算技術本身。由于現有的大數據平臺易用性差，而垂直應用行業的數據分析又涉及到領域專家知識和領域建模，目前在大數據行業分析應用與通用的大數據技術之間存在很大的鴻溝，缺少相互的交叉融合。因此，迫切需要進行跨學科和跨領域的大數據技術和應用研究，促進和推動大數據在典型和重大行業中的應用和落地。
4、大數據將與物聯網、移動互聯、云計算、社會計算、等熱點技術領域相互交叉融合，產生很多綜合性應用。 近年來計算機和信息技術發展的趨勢是，前端更前伸，后端更強大。物聯網與移動計算加強了與物理世界和人的融合，大數據和云計算加強了后端的數據存儲管理和計算能力。今后，這幾個熱點技術領域將相互交叉融合，產生很多綜合性應用。
5、大數據多樣化處理模式與軟硬件基礎設施逐步夯實。內存計算將繼續成為提高大數據處理性能的主要手段。以Spark為代表的內存計算逐步走向商用，并與Hadoop融合共存，專為大數據處理優化的系統和硬件出現，大數據處理多樣化模式并存融合，一體化融合的大數據處理平臺逐漸成為趨勢。其中有一個觀點這種多元化一定程度上成為一體化，未來大數據多樣化處理模式并存并且有可能成為一體化的平臺。
6、大數據安全和隱私，這是我們第三年關于大數據熱點問題趨勢的預測，每一年這都是非?？壳瓣P于大數據安全和隱私問題，這個反映我們專家我們用戶一種期盼一種理解一種關注度，但是我們在大數據的安全和隱私保護方面，以及大數據涉及到資源國家主權這層面，實際上技術層面沒有比較多的，這兩年多以來沒有比較長足的進步，這方面有一定的問題的，所以說大數據的安全持續令人擔憂。
7、新的計算模式講取得突破，去年前年我們在國內大量的去講深度學習，今天我們發現一個很有意思的現象，在一些特定的領域發揮了作用，但是我們專家和工業界的人士更關注眾包技術，也就是說可能未來不光是大數據講深度學習。
8、各種可視化技術和工具提升大數據分析。進行分析之前，需要對數據進行探索式地考察。在此過程中，可視化將發揮很大的作用。對大數據進行分析以后，為了方便用戶理解結果，也需要把結果展示出來。
9、大數據技術課程體系建設和人才培養是需要高度關注的問題。
10、開源系統將成為大數據領域的主流技術和系統選擇。 如需了解請登錄：
目
錄
一、項目單位基本情況 ............................................................................. 1.1項目單位基本情況 ······························································ 1.2項目單位財務狀況 ······························································ 1.3公司股東及股本結構 ··························································· 1.4技術力量 ·········································································· 1.5知識產權情況 ···································································· 1.6技術儲備情況 ····································································
二、項目的基本情況 ................................................................................. 2.1項目名稱 ·········································································· 2.2項目建設內容 ···································································· 2.3項目實施進度 ···································································· 2.4總投資及資金來源 ······························································ 2.5經濟和社會效益分析 ··························································· 2.6各項建設條件落實情況 ························································
三、項目建設背景..................................................................................... 3.1大數據發展現狀 ································································· 3.2項目建設背景 ···································································· 3.3項目建設必要性 ································································· 3.4項目建設意義 ····································································
四、項目建設目標及任務 .......................................................................... 4.1項目建設目標 ···································································· 4.2項目規劃應用任務 ······························································
五、項目建設需求分析 ............................................................................. 5.1用戶需求 ·········································································· 5.2數據需求 ·········································································· 5.2.1數據資源現狀 ····························································· 5.2.1數據資源發展趨勢 ······················································· 5.3系統及應用需求分析 ··························································· 5.3.1節點管理 ··································································· 5.3.2主題管理 ··································································· 5.3.3元數據管理 ································································ 5.3.4公共代碼管理 ····························································· 5.3.5數據采集 ··································································· 5.3.6數據整理比對 ····························································· 5.3.7數據交換 ··································································· 5.3.8數據訪問 ··································································· 5.3.9數據備份與 恢復 ························································· 5.3.10標準管理 ································································· 5.3.11應用支持 ································································· 5.3.12運行管理 ································································· 5.4性能需求分析 ···································································· 5.5安全保障體系需求分析 ························································ 5.5.1系統安全可靠性需求 ···················································· 5.5.2數據安全保密性需求 ···················································· 5.5.3數據完整性需求 ·························································· 5.5.4實體的可鑒別性需求 ···················································· 5.5.5不可否認性需求 ·························································· 5.5.6對象和行為的可授權性需求 ··········································· 5.5.7統一信任與授權策略需求 ·············································· 5.5.8數據中心統一安全監督性需求 ········································ 5.6保障機制需求分析 ······························································
六、數據中心設計方案 ............................................................................. 6.1設計原則 ·········································································· 6.1.1統一建設 ··································································· 6.1.2相對獨立 ··································································· 6.1.3共建共享 ··································································· 6.1.4安全可靠 ··································································· 6.2數據中心平臺設計 ······························································ 6.2.1平臺總體架構 ····························································· 6.2.2信息資源 ··································································· 6.2.3支撐平臺 ··································································· 6.2.4數據共享交換平臺 ······················································· 6.2.5共享數據管理系統 ······················································· 6.2.6保障機制 ··································································· 6.2.7標準法規體系 ····························································· 6.2.8數據接口系統 ····························································· 6.2.9運行環境 ··································································· 6.3數據中心成效應用 ······························································
七、數據中心建設土建及公用工程 ............................................................ 7.1土建方案 ·········································································· 7.2給排水系統 ······································································· 7.3電氣系統 ·········································································· 7.4道路綠化等其他系統 ···························································
八、節能 ................................................................................................... 8.1 用能標準和節能規范 ··························································· 8.2能耗分析 ·········································································· 8.3 節能措施分析····································································
九、環境保護 ............................................................................................ 9.1環境保護執行標準 ······························································ 9.2建設期環境影響分析 ··························································· 9.3運營期環境影響分析 ···························································
十、組織機構與人力資源配置 ................................................................... 10.1組織機構 ············································· 錯誤!未定義書簽。 10.2人力資源配置 ·································································· 十
一、組織管理與實施進度 ...................................................................... 11.1建設期管理 ·········································· 錯誤!未定義書簽。 11.2運營期項目管理 ···································· 錯誤!未定義書簽。 11.3建設工期和進度安排·························································· 11.4項目招投標 ····································································· 十
二、投資估算與資金籌措 ...................................................................... 12.1投資估算 ········································································ 12.2資本金籌措 ····································································· 第十三章 財務評價 ................................................................................... 13.1項目經濟效益 ·································································· 13.2項目社會效益 ·································································· 第十四章 項目風險分析 ............................................................................ 14.1市場風險 ········································································ 14.2項目建設管理風險 ···························································· 第十五章 研究結論與建議 ........................................................................ 15.1結論 勤勞的蜜蜂有糖吃
15.2建議 ··············································································
第四篇：云計算數據中心引發傳統數據中心變革
云計算數據中心是支撐云服務實現用戶轉變到客戶的數據中心，是一系列新技術集中應用和面向業務服務運營管理的集中體現。云計算數據中心采用虛擬化、自動化、并行計算、安全策略以及能源管理等新技術，解決目前數據中心存在的成本增加過快和能源消耗過度等問題;通過標準化、模塊化、動態彈性部署和自助服務的架構方式實現對業務服務的敏捷響應和服務的按需獲取。
1、云計算數據中心的構成
云計算數據中心本質上由云計算平臺和云計算服務構成。云計算服務包括通過各種通信手段提供給用戶的應用、軟件、工具以及計算資源服務等;云計算平臺包括用來支撐這些服務的安全可靠和高效運營的軟硬件平臺。通過云計算平臺將一個或多個數據中心的軟硬件整合起來，形成一種分層的虛擬計算資源池，并提供可動態調配和平滑擴展的計算、存儲和網絡通信能力，用以支撐云計算服務的實現。
2014-2019年廣東物聯網云計算行業趨勢分析及投2014-2018年云計算行業招商計劃書2014年版云計算項目融資商業計劃書 2014-2018年中國云計算第三方軟件行業市場深度2014-2018年中國政府云計算行業市場深度調研及2014-2018年中國云計算行業市場競爭格局分析與2014-2018中國云計算產業園區行業競爭格局分析2014-2018年中國云計算行業市場深度調研與發展云計算服務是云計算中心的外在實現，包括互聯網(internet)、應用軟件(saas)、系統平臺(paas)和計算資源(iaas)等服務，其特點是無需前期投資、按需租用服務、獲取方式簡單以及使用安全可靠等，可以滿足不同規模的用戶根據需要動態地擴展其服務內容。
云計算平臺是云計算中心的內部支撐，處于云計算技術體系的核心。它以數據為中心，以虛擬化和調度技術為手段，通過建立物理的、可縮放的、可調配的、可綁定的計算資源池，整合分布在網絡上的服務器集群、存儲群等，結合可動態分配和平滑擴展資源的能力，提供安全可靠的各種應用數據服務。
2、云計算數據中心的實施過程
云計算數據中心的實施不是一個簡單的軟硬件集成項目，在實施之前需要謹慎評估和整體規劃，充分考慮云計算數據中心的管理模式，并將未來的運營模式納入到整體規劃中，這樣才可以充分發揮云計算平臺作用。
結合對云計算中心用戶需求的調研和國外的實施經驗，目前云計算數據中心基礎架構實施主要分為以下5個階段：
1)規劃階段：要將云計算中心建設作為戰略問題來對待，管理高層要給予極大的重視和支持，并明確每一階段所要實現的目標，從業務創新和it服務轉型的高度進行規劃和部署。
2)準備階段：根據本行業特性，充分了解用戶采用云計算數據中心想要獲得的服務與應用需求，并對云計算平臺進行充分的評估，選擇合適的技術架構。同時充分考慮系統擴展和遷移的可操作性，保證基礎設施平臺技術的連續性和核心業務的連續性。
3)實施階段：資源虛擬化是云計算中心的基礎，通過構建支持異構平臺的虛擬化平臺，可以滿足安全性、可靠性、擴展性和靈活性等各方面的服務要求。
4)深化階段：在實現平臺架構虛擬化的基礎上，還要實現各種資源調度和分配的自動化，為全面管理和自助服務打好基礎。
5)應用和管理階段：云計算的基本特征是開放性，云計算平臺應能提供標準的api實現與現有應用兼容。所有的應用移植是漸進過程，云計算基礎架構要很好的支撐核心應用，而并不僅僅是新增的需求。同時，云計算平臺建設是個閉環的過程，需要進行不斷地改進。
3、云計算數據中心的關鍵技術
云計算數據中心的建設融合了很多新的技術，主要包括以下幾個方面。
1)虛擬化技術
虛擬化技術的應用領域涉及服務器、存儲、網絡、應用和桌面等多個方面，不同類型的虛擬化技術從不同角度解決不同的系統性能問題。
服務器虛擬化對服務器資源進行快速劃分和動態部署，從而降低了系統的復雜度，消除了設備無序蔓延，并達到減少運營成本、提高資產利用率的目的。
存儲虛擬化將存儲資源集中到一個大容量的資源池并進行統一管理，實現無需中斷應用即可改變存儲系統和數據遷移，提高了整個系統的動態適應能力。
網絡虛擬化通過將一個物理網絡節點虛擬成多個節點以及將多臺交換機整合成一臺虛擬的交換機來增加連接數量并降低網絡復雜度，實現網絡的容量優化。
應用虛擬化通過將資源動態分配到最需要的地方來幫助改進服務交付能力，并提高了應用的可用性和性能。
云計算數據中心基于上述虛擬化技術實現了跨越it架構的全系統虛擬化，對所有資源進行統一管理、調配和監控，在無需擴展重要物理資源的前提下，簡單而有效地將大量分散的、沒有得到充分利用的物理資源整合成單一的大型虛擬資源，并使其能長時間高效運行，從而能源效率和資源利用率達到最大化。
2)彈性伸縮和動態調配
彈性伸縮可以從縱向和橫向兩個方面考慮?？v向伸縮性是指在同一個邏輯單元內增加資源來提高處理能力，如：在現有服務器上增加cpu或在現有的raid/san存儲中增加硬盤等;橫向伸縮性是指增加更多邏輯單元的資源，并整合成如同一個單元在工作。
動態調配是根據需求的變化，對計算資源自動地進行分配和管理，實現高度“彈性”的縮放和優化使用，而使用者不介入具體操作流程。
3)高效、可靠的數據傳輸交換和事件處理
數據傳輸交換和事件處理系統是云計算中心的消息和數據傳輸交換樞紐，不能僅采用組播協議來追求速度，也不能僅采用tcp來追求可靠性，而需要結合多種協議的優勢，有效控制分布在網絡上的眾多組件之間的數據流向，保證數據通道的暢通性、信息交換的可靠性和安全性。同時，為了滿足系統應用的多樣性和業務實時性要求，設計中也要考慮點對點、點對多點、多點對多點等多種連接方式。
第五篇：胡德斌：提高數據中心服務能力，創造數據中心服務價值
中國工商銀行股份有限公司數據中心（上海）副總經理 胡德斌
中國工商銀行股份有限公司（以下簡稱“工行”）自2006年上市以來連續實施“優質服務年”、“奧運服務年”和“服務提升年”等接力式服務改進計劃，并將2010年確定為“服務價值年”、2011年確定為“改革流程、改進服務年”。在全行持續不斷抓服務促發展的戰略下，數據中心秉持“科技要服務業務、科技要服務基層、科技要服務價值”的指導方針，在如何提高數據中心服務能力、創造數據中心服務價值方面進行了探索。
一、樹立服務意識是做好數據中心工作的思想保障
銀行是服務型企業，服務能力的高低決定了銀行的地位和發展前景?？萍际乾F代銀行業的支撐，是打造銀行核心競爭力的重要手段。從外部看，銀行通過金融產品為客戶提供服務；從內部看，科技通過系統運維為業務服務。銀行數據中心的核心職責是提供金融產品的運行維護平臺，同時也是科技為業務服務的直接窗口，其服務能力間接決定了銀行為客戶的服務能力。因此，數據中心的員工只有不斷地增強服務意識、樹立牢固的服務觀念，才能使數據中心“安全、平穩、高效”的工作目標落到實處，從而有力地推動全行的業務改革與發展。 1.服務意識的培養和形成
服務意識是指在日常工作中員工所體現的主動、熱情和周到的意識。服務意識是自覺做好服務工作的一種觀念和愿望。服務意識的培養首先要使員工認識到服務的重要性，認識到服務對數據中心、對員工自身發展所帶來的益處。服務意識應發自員工內心，逐步形成習慣。此外，服務流程、規范和技巧也需要不斷地提煉和總結，這對服務意識的培養和形成有極大的推動作用。
2.服務的根本是堅守本職工作
服務是指履行職責，為別人著想，為他人做事。履職能力的高低決定了服務質量的好壞，因此，數據中心的員工只有掌握運行維護所需的專業技能，加深對相關專業的了解，才能提供優質、高效的服務?，F在客戶對銀行服務的要求越來越高，銀行系統中斷幾秒鐘都可能遭到客戶投訴、媒體曝光，影響銀行聲譽。要保障銀行應用系統平穩運行，就需要銀行科技人員練好內功，既要了解系統架構，又要了解業務流程。
3.處理好管理與服務的關系
管理為了服務，服務促進管理。對內強調管理的目的是培養服務意識，提煉服務流程，規范服務方法，評價服務效果。對外強調服務的目的是要做到“以客戶為中心”。隨著現代服務業的崛起以及社會化、國際化的發展，服務的意識和觀念拓展到各個領域，“我為人人，人人為我”的觀念深入人心。對于數據中心的員工來講，只有樹立以客戶為中心的理念，急別人之所急，想別人之所想，才能提供讓客戶滿意的服務。同時，在每一次服務的互動中，提升自身的修養和技能，體現崗位價值和自身價值。
4．服務的特性要求有追求卓越的精神 服務最明顯的兩個特性是無形性和同時性。無形性是指沒有實際的物質存在，服務追求的是一個結果；同時性表現在服務是一種過程，是正在生產的產品，而且在生產出來的同時就消失了。服務的特性決定了對服務的控制和管理是有難度
的，同時性和無形性導致了控制的乏力。但也并不是說服務是不能管理的，對服務的管理需要把所做的工作歸結為標準的程序和產品。服務的特性也決定了提升服務質量的無止境，其價值與服務提供者的意愿、能力、態度、方法等密切相關。只有具備追求卓越的精神，才能在服務啟動之前充分準備、精心謀劃、多想辦法、多下功夫，才能從根本上改進服務，才能取得實實在在的成效。
二、提升服務能力是做好數據中心工作的質量保障
GartnerGroup調查發現，數據中心日常運行維護經常出現的問題中：技術或產品(包括硬件、軟件、網絡、電力失常及自然災害等)方面的問題占20%，流程失誤占40%，人員失誤占40%。其中，流程失誤包括變更管理失誤、性能容量管理缺乏規劃等。人員失誤主要包括缺乏專業技能、違反運維流程和工作失職等。由此說明，數據中心運維問題，更多的不是來自技術，而是來自自身的服務能力，即數據中心運維水平取決于“流程、工具和人員”的成熟度。為此，提升數據中心的服務能力是做好數據中心運維工作的關鍵，應從以下方面著手。 1．關注流程建設，推動運行維護管理水平提升 數據中心運行維護的流程建設有兩方面。一是基本職責方面，主要包括事件管理、變更管理、應急管理、版本管理和配置管理等工作流程；二是能力提升方面，主要包括性能容量管理、數據管理、可用性管理和業務連續性管理等工作流程?；韭氊煹闹饕蝿帐侨绾未_?？傂?、分行以及第三方合作單位獲得滿意的運行服務，保證業務的連續運行。能力提升的主要任務在于關注業務部門的服務需求，同時根據這些需求設計合理的資源組合、服務目標以提供更具價值的服務?？梢哉f，銀行業數據中心經過十年的快速發展，基本確立了服務流程的體系框架，下一步是如何將這些流程進一步深化，創立業界的最佳實踐。
2．關注工具建設，推動運行維護效率提升
數據中心運行維護的工具建設主要有五方面。一是監控工具建設。通過自動化的手段，在第一時間識別出運行維護過程中的風險隱患，防范未然。如系統的性能變化、事件的影響程度、業務量的突變等。二是操作工具建設。實現運行操作自動化，替代手工操作，降低勞動強度和操作風險，避免人為誤操作給業務正常運行帶來影響。三是安裝工具建設。實現版本投產的自動化安裝，減少停機時間和安裝風險，努力降低新業務推廣給正常業務運行帶來的負面沖擊。四是安全工具建設。實現用戶及密鑰資源管理、入侵防護檢測、漏洞掃描、安全補丁分發，提高安全控制覆蓋面、提高工作效率。五是配置管理工具建設。實現軟、硬件配置變更控制，能夠主動提醒變化要素，減少由配置不當引發的生產事件。
工行數據中心的系統可用率連續幾年保持在99.95%以上。從指標上看，與國外一流數據中心的運行效果不相上下。但通過對比發現，我們實現的效果是通過大量的人力投入而取得的，人工監控、手工操作和安裝的占比還相對較高。而國外一流數據中心往往是通過工具自動化的手段來實現這一目標的。因此，加大工具的研發、使用和推廣是提升運行維護效率的有效途徑。
3．關注隊伍建設，提升運行維護技能
數據中心的隊伍建設應從三方面著手。一是要重點培養專業領軍人才。如生產調度專家、基礎架構專家、管理流程專家、系統專家、網絡專家、設備專家和運行專家。這些專家必須要有豐富的一線生產經驗，能夠解決運行維護中的“疑難雜癥”，并對本專業前沿領域有一定認知。二是要加大運維工程師的隊伍建設。重點是貼近生產一線，強調技術維護、工具使用、流程制度和監控操作等基礎技能運用和發揮。三是要關注后備人才的培養。既要以德為先，又要注重實際能力。
當然，要實現上述目標，數據中心要在工作機制上給予必要的保障。特別是要在員工中建立起“公平、公正、公開”的競爭環境，營造“和諧、合作、寬松”的工作氛圍，弘揚“誠心、務實、拼搏、創新”的科技文化。這些軟環境的建設是緩解員工壓力、尊重創造、尊重人才的基礎。
三、創造服務價值是數據中心可持續發展的必要條件
數據中心作為信息科技為業務服務的直接窗口，應通過多種途徑和方法做好服務工作，提升自身價值，進而有效地支撐全行業務的快速發展，有效地支撐工行國際化步伐推進。數據中心服務價值的提升可從以下幾方面著手。
一是注重業務需求，善于總結歸納。業務部門對數據中心的需求很多，如營業機構撤并、拆分、分行特色數據移行、緊急數據變更等。數據中心不僅要把每一項需求保質保量完成好，而且要善于歸納總結、舉一反三，分析需求的風險點，提煉出需求的共性，形成系統化的、建設性的意見反饋給業務部門，變個案操作為規范操作，提高風險控制能力。
二是關注數據挖掘，從運行的角度發現價值。數據中心掌握著全行的運行數據，不但包括正常的業務數據，還包括待清理和歸檔的數據，可從比業務視角更全面的角度挖掘和分析客戶、賬戶、交易、數據分布等信息，為管理層決策提供數據參考。
三是關注技術支持，幫助分行提高能力。數據中心掌握的技術、管理資源比分行專業、廣泛得多。將技術和資源優勢轉化為成果、轉化為生產力，并傳導給分行，從而提升全行的生產運行管理水平，體現了數據中心為分行創造的服務價值。如在數據備份管理的方法和實踐方面，將檢查工具和備份策略部署到分行，可以提升全行的數據備份質量。
四是關注人才交流，適應業務發展需要。近年來，工行通過機構申設和并購等方式積極推進國際化經營戰略，加快境外機構布局。國際化戰略的推進離不開科技力量的支持。在確保全行安全生產運行的前提下，將數據中心優秀的技術骨干和管理人才輸送給最需要運行維護人員的海外分支機構，體現了數據中心在推動工行國際化發展戰略方面的服務價值。 服務體現在數據中心工作的方方面面，只有不斷強化服務意識，才能促進服務能力的提升，進而創造數據中心更廣泛的價值。