【摘 要】
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为提升基础设施运维效率，大数据、物联网、区块链等智能技术不断应用于基础设施管理，运维管理智能化是重要手段。然而，运维效率的提升却受到多重复杂因素的影响。在聚焦于基础设施智能化运维管理的基础上，通过系统梳理相关文献，借助ISM（解释结构模型）定量分析主要因素间的内在作用机理，并利用MICMAC（交叉影响矩阵相乘分类法）对因素进行归类与分析。研究发现：基础设施智能化运维管理受到4个层面11个因素的影响
【基金项目】
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国家社会科学基金一般项目（22BGL008）； 广州大学研究生创新能力培养资助计划（2020GDJC-M04）；
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为提升基础设施运维效率，大数据、物联网、区块链等智能技术不断应用于基础设施管理，运维管理智能化是重要手段。然而，运维效率的提升却受到多重复杂因素的影响。在聚焦于基础设施智能化运维管理的基础上，通过系统梳理相关文献，借助ISM（解释结构模型）定量分析主要因素间的内在作用机理，并利用MICMAC（交叉影响矩阵相乘分类法）对因素进行归类与分析。研究发现：基础设施智能化运维管理受到4个层面11个因素的影响，其中，政府激励政策、制度法规及规范标准、培训和服务水平与智能技术的适配性和互操作性是运维管理中最为关键的因素。研究结果拓展了基础设施智能化运维管理分析的研究框架，为关键利益相关者改进基础设施运维效率提供了依据。
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