以下是针对IT运维产业在大数据驱动变革下的一些具体实际应用建议：
1. 利用人工智能和机器学习技术实现自动化运维：通过利用机器学习算法对系统日志进行分析，可以自动化地发现故障和预测系统的性能瓶颈，提高运维的效率和准确性。同时，通过引入人工智能技术，可以实现对用户行为的智能分析和预测，为个性化服务和精细化运营提供支持。
2. 利用大数据技术优化资源配置：通过收集和分析大量的运维数据，可以了解系统的负载情况、资源利用率以及用户行为等，为资源的合理配置提供依据。例如，利用大数据技术对服务器资源进行实时监控和分析，可以实现对服务器资源的动态分配和调整，提高服务器的利用率和系统的性能。
3. 构建智能化监控和管理平台：通过引入自动化监控和管理技术，可以构建智能化监控和管理平台，实现系统自动化监控、故障检测、排错等功能。例如，利用智能化监控平台对服务器进行实时监控和预警，可以及时发现和解决服务器故障，提高系统的可用性和稳定性。
4. 利用容器化和微服务技术提高应用程序的可维护性和可扩展性：通过采用容器化和微服务技术，可以将应用程序拆分成多个独立的微服务，实现应用程序的快速部署、扩展和更新。同时，利用容器化平台可以实现对应用程序的自动化打包和部署，提高应用程序的可维护性和可扩展性
5. 利用区块链技术保护数据安全和可信度：通过引入区块链技术，可以实现对数据的加密和存储，提高数据的安全性和可信度。例如，利用区块链技术对用户数据进行加密和存储，可以防止用户数据被泄露和篡改，保障用户的数据安全和隐私。
6. 利用物联网和5G技术实现设备的远程监控和管理：通过引入物联网和5G技术，可以实现设备的远程监控和管理以及故障预警等功能。例如，利用物联网技术对电力设备进行智能化改造，可以实现对电力设备的远程监控和管理以及故障预警等功能，提高电力设备的运行效率和安全性。
7. 利用自然语言处理技术分析用户反馈和需求：通过引入自然语言处理技术，可以实现对文本数据的处理和分析。例如，利用自然语言处理技术对用户评论进行分析，可以了解用户的反馈和需求，为产品改进提供参考。同时也可以利用自然语言处理技术对IT运维文档进行分析和理解，提高IT运维的效率和准确性。
总之在实际应用中需要根据企业的具体情况，选择合适的技术和方法，并根据业务需求进行定制化开发和使用。同时，还需要注重技术的可维护性和可扩展性，以及与现有系统的集成和协同工作，以便更好地发挥技术的优势，并提高企业的竞争力和创新能力。