組織的首席技術官可以遵循一些最佳實踐，以確保其信息技術運營是高效的，并在其能力范圍內盡可能高效地執行。
埃里克森在他寫的一篇題為《投資回報率評估，IT生產力差距》的文章中指出，當今信息技術經理面臨的關鍵問題不是“采用信息技術是否值得？”而是“你如何最好地使用電腦？”對于首席技術官來說，這是一個簡單的問題，因為每個數據中心和信息技術運營都是獨一無二的，有許多變量影響著整體。運營布林奧爾森認為，對于擁有幾乎相同的信息技術生態系統的兩家不同的公司來說，一家公司的生產率可能只是其競爭對手的一小部分。但是，首席技術官可以遵循以下最佳實踐來確保他的運營信息技術部門高效、在能力范圍內運行并盡可能高效地執行。
1.清理信息技術設備
清理IT設備可以緩解IT團隊的壓力。服務器和網絡設備有固定的使用壽命。舊設備應根據制造商規定的時間表報廢。它應該被適當地銷毀、回收或返還給制造商，并且所有數據都應該被擦除以確保適當的安全性。
2.用PUE來衡量
谷歌是世界上最大的云計算服務提供商之一。該公司在運營，有大量數據中心，其中一些在運營有數千臺服務器。谷歌希望數據中心保持滿負荷運行，因此它使用PUE值來描述其數據中心的效率。
谷歌還利用PUE減少非計算服務的能源浪費，如冷卻和配電設備。并且每秒至少測量一次。還將考慮天氣因素，因為季節變化對PUE值有重大影響。
3.管理氣流
良好的氣流管理是高效數據中心的基礎。運營熱點應徹底消除，填充面板可應用于機架的中空插槽，這有助于減少灰塵帶來的問題。此外，填充面板確保氣流不受干擾，灰塵容易被吹走。而適當的氣流對于冷卻是非常重要的。
使用正確安裝的填充面板，冷空氣可以流向需要冷卻的設備，以便在服務器運行時將機架保持在適當的溫度。這是一個投資成本最低、性能提升最大的解決方案，所以值得花時間安裝填充面板。
監控一切
據PlantWorks工程公司介紹，數據中心需要采用監控工具。經驗豐富的信息技術人員可能知道多年來使用的系統的每一個細微差別，但今天的流程和監控工具在理解運營業務流程管理(BPM)軟件、機器人流程自動化(RPA)和人工智能操作系統中的流程方面比運營的工具要深入得多，這些都是從早期的信息技術運營管理工具演變而來的，旨在通過自動化流程和潛在的自愈系統增強信息技術運營。
研究機構高德納(Gartner)將AIOps定義為一個平臺，可以使用大數據和人工智能來增強運營的信息技術功能，如監控、自動化和服務臺活動，具有前瞻性、個性化和動態的洞察力。AIOps平臺支持同時使用多個數據源、數據收集方法、分析(實時和深入)技術和呈現技術。AIOps解決方案可以了解和監控數據中心的日常信息技術運營，分析整個信息技術系統，然后解決問題或提示那些可以解決的問題。
5.容量規劃
容量規劃是確定組織的數據中心容量和運營需求的過程，旨在了解和滿足因銷售和使用其產品或服務而不斷變化的信息技術和能源需求。容量管理試圖在高峰使用期間平衡適當數量的用戶和適當的性能，以確保更好的用戶體驗。信息技術容量規劃包括估計組織的存儲、硬件、軟件和連接基礎架構所需的資源，以便系統能夠以最佳方式運行，同時減少容量浪費。容量管理希望增加或減少物理或虛擬服務器上的CPU、內存和存儲。
首席技術官應優化系統，并通過將業務需求與云計算服務利用率相關聯，在應用程序級別不斷審查其云計算使用情況。組織的首席技術官應規劃容量增長，并通過高級分析預測未來增加的成本。通過監控一切，CTO會對IT部門的CPU、內存、存儲、用電情況有很好的了解，并采取相應的行動。
6.加強自動化
如今，增加容量、減少冗余和提高整體效率應該是每個CTO的目標。在許多方面，組織要求首席技術官做不可能的事情。大數據只會越來越大，越來越難處理。大數據的五個“v”已經擴展到七個“v”:容量、速度、多樣性、可變性、準確性、可視化和價值。
越來越多的組織采用更多的方法來收集、跟蹤、量化甚至可視化數據，但這幾乎是一項艱巨的任務。5G的推出和物聯網的擴展只會讓數據采集、集成、虛擬化甚至可視化更加困難。
Brynjolfsson警告說，“在信息經濟中，稀缺資源不是信息，而是人類處理信息的能力。”以上很多做法都幫助員工走出了困境，這并不是一件壞事，因為這通常可以讓員工將更多的時間花在更高層次、更有創意的工作上，而不是從事繁瑣、重復的工作。
他說，“通常，信息在價值鏈的高度自動化部分急劇加速，導致其他地方陷入僵局，尤其是在員工必須參與且流程沒有更新的地方。因此，整體表現幾乎沒有變化。”