作為企業數字化轉型的重要手段，IT運維效率的高低會直接影響到業務的正常運轉，傳統運維走向智能運維，其實就是運維數字化的過程。在智能運維建設過程中，先平臺還是先場景，對於很多企業用戶來說壹直是個難題。如果用戶對自身數據情況了解非常清晰，且希望打破數據孤島以建立統壹運維數據平臺，那麽可以優先選擇平臺建設；如果用戶明確知道底層平臺需要的能力，寄希望於能直接帶來業務價值，可以優先選擇場景建設。
例如壹家城市商業銀行，它目前最大的問題可能只是監控效能低下，誤報漏報多，我們可以先從集中告警入手，利用算法去重降噪，再查看相關告警之間的有效告警場景，篩選出最可能影響業務問題的告警。在提高告警處理效率後，再通過分析告警的源頭，進壹步解決監控指標靜態閾值設定不準確的問題，用智能異常檢測替代之，從而根本上提升監控效能。這就是場景化方式導入智能運維的方法。
智能運維建設，可以根據用戶實際運維情況，同步開展，循序漸進地進行建設。擎創根據以往經驗，總結出三個原則六步走的最佳實踐方案，我們首先可以通過集中監控智能化改造、指標監控智能化改造和日誌異常檢測（彌補監控手段不足）等提升實時性數據處理能力，再通過智能故障排查（根因分析和定位）、智能知識管理（知識圖譜）和故障自愈提升數據事後分析和處理能力。
對於有些公司提出的，運維成熟度不高不敢考慮智能運維？
運維成熟度度高的的企業，可以按照數據處理能力的維度，統壹規劃、分層實施，實現從運維數據局部集中到跨域集中，也就是先建立運維大數據平臺，通過加強數據治理、優化數據質量，而後再過渡到基於算法的統計分析乃至流式實時處理，構建多樣化智能運維場景，逐層實現智能運維能力建設。
但這種方式並非放之四海而皆準，對於成熟度不高的企業，迫切需要解決的是實際運維問題，而智能運維這時應該能成為解決實際問題的工具，它可以根據客戶當前的運維成熟度選擇具體應用場景，按照不同的路線圖進行建設，這才是智能運維的應有的能力。智能運維的本質就是逐步提升對運維數據的分析處理能力。