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10月19日消息，在近期舉行的Gartner IT Symposium/Xpo 2021峰會美洲站上，分析師們公布了他們的最新研究成果，Gartner正式發(fā)布企業(yè)機(jī)構(gòu)在2022年需要探索的十二項重要戰(zhàn)略技術(shù)趨勢。
其中，關(guān)于云原生平臺的發(fā)展，Gartner預(yù)測到2025年，云原生平臺將成為95%以上新數(shù)字倡議的基礎(chǔ)，而在2021年這一比例只有不到40%。
Gartner研究副總裁David Groombridge 表示：“首席執(zhí)行官和董事會正在設(shè)法通過與客戶建立直接數(shù)字聯(lián)系來實現(xiàn)增長，因此首席信息官的優(yōu)先事項必須滿足這些業(yè)務(wù)要求，而這些要求貫穿于Gartner的2022年重要戰(zhàn)略技術(shù)趨勢。”
“首席信息官必須找到能夠成倍增加IT力量的方法，從而實現(xiàn)增長和創(chuàng)新并創(chuàng)建可擴(kuò)展、有韌性的技術(shù)基礎(chǔ)，通過這一可擴(kuò)展性釋放用于數(shù)字投資的現(xiàn)金。這些要求構(gòu)成了今年趨勢的三個主題：工程化信任、塑造變化和加速增長。”
以下為Gartner發(fā)布的2022年重要戰(zhàn)略技術(shù)趨勢：
生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence)
即將上市的生成式人工智能是最引人注目和最強(qiáng)大的人工智能技術(shù)之一。該機(jī)器學(xué)習(xí)方法從其數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)內(nèi)容或?qū)ο?，并運用數(shù)據(jù)生成全新、完全原創(chuàng)的實際工件。
生成式人工智能可用于多種活動，如創(chuàng)建軟件代碼、促進(jìn)藥物研發(fā)和有針對性的營銷，但該技術(shù)也會被濫用于詐騙、欺詐、政治造謠、偽造身份等。Gartner預(yù)計到2025年，生成式人工智能將占所有生成數(shù)據(jù)的10%，而目前這一比例還不到1%。
數(shù)據(jù)編織(Data Fabric)
在過去的十年里，數(shù)據(jù)和應(yīng)用孤島的數(shù)量激增，而數(shù)據(jù)和分析(D&A)團(tuán)隊的技能型人才數(shù)量卻保持不變，甚至下降。作為一種跨平臺和業(yè)務(wù)用戶的靈活、彈性數(shù)據(jù)整合方式，數(shù)據(jù)編織能夠簡化企業(yè)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)整合基礎(chǔ)設(shè)施并創(chuàng)建一個可擴(kuò)展架構(gòu)來減少大多數(shù)數(shù)據(jù)和分析團(tuán)隊因整合難度上升而出現(xiàn)的技術(shù)債務(wù)。
數(shù)據(jù)編織的真正價值在于它能夠通過內(nèi)置的分析技術(shù)動態(tài)改進(jìn)數(shù)據(jù)的使用，使數(shù)據(jù)管理工作量減少70%并加快價值實現(xiàn)時間。
分布式企業(yè)(Distributed Enterprise)
隨著遠(yuǎn)程和混合工作模式的增加，以辦公室為中心的傳統(tǒng)企業(yè)機(jī)構(gòu)正在演變成由分散在各地的工作者組成的分布式企業(yè)。
Groombridge表示：“這就要求首席信息官通過重大技術(shù)和服務(wù)變革提供無摩擦工作體驗，不過事情總有兩面性：這項技術(shù)會對業(yè)務(wù)模式產(chǎn)生影響。從零售到教育，每家企業(yè)機(jī)構(gòu)都必須重新配置交付模式才能支持分布式服務(wù)。兩年前，全世界沒有人想到自己能在數(shù)字試衣間里試穿衣服。”
Gartner預(yù)計，到2023年，75%充分發(fā)揮分布式企業(yè)效益的企業(yè)機(jī)構(gòu)將實現(xiàn)比競爭對手快25%的收入增長。
云原生平臺(Cloud-Native Platform，CNP)
為了真正能夠在任何地方提供數(shù)字能力，企業(yè)必須放棄熟悉的“直接遷移”并轉(zhuǎn)向CNP。CNP運用云計算的核心能力，向使用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的技術(shù)創(chuàng)造者提供可擴(kuò)展的彈性IT相關(guān)能力“即服務(wù)”，從而加快價值實現(xiàn)時間并降低成本。
因此，Gartner預(yù)測到2025年，云原生平臺將成為95%以上新數(shù)字倡議的基礎(chǔ)，而在2021年這一比例只有不到40%。
自治系統(tǒng)(Autonomic Systems)
隨著企業(yè)的發(fā)展，傳統(tǒng)的編程或簡單的自動化將無法擴(kuò)展。自治系統(tǒng)是可以從所在環(huán)境中學(xué)習(xí)的自我管理型物理或軟件系統(tǒng)。與自動化甚至自主系統(tǒng)不同，自治系統(tǒng)無需外部軟件更新就可以動態(tài)修改自己的算法，使它們能夠像人類一樣迅速適應(yīng)現(xiàn)場的新情況。
Groombridge表示：“自治行為已因為近期被部署在復(fù)雜的安全環(huán)境中而為人所知。而從長遠(yuǎn)看，這項技術(shù)將被普遍應(yīng)用于機(jī)器人、無人機(jī)、制造機(jī)器和智能空間等物理系統(tǒng)。”
決策智能(Decision Intelligence，DI)
一家企業(yè)機(jī)構(gòu)的決策能力是其競爭優(yōu)勢的重要來源，而如今這個時代對這項能力的要求也越來越高。
決策智能是一門實用的學(xué)科。該學(xué)科通過清楚理解并精心設(shè)計做出決策的方式以及根據(jù)反饋評估、管理和改進(jìn)結(jié)果的方式來改進(jìn)決策。Gartner預(yù)測在未來兩年，三分之一的大型企業(yè)機(jī)構(gòu)將使用決策智能實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化決策，進(jìn)而提高競爭優(yōu)勢。
組裝式應(yīng)用程序(Composable Applications)
在不斷變化的業(yè)務(wù)環(huán)境中，業(yè)務(wù)適應(yīng)性需求能夠引導(dǎo)企業(yè)轉(zhuǎn)向支持快速、安全和高效應(yīng)用變化的技術(shù)架構(gòu)?？山M合的應(yīng)用架構(gòu)增強(qiáng)了這種適應(yīng)性，而采用可組合方法的企業(yè)機(jī)構(gòu)在新功能的實現(xiàn)速度上將比競爭對手快80%。
Groombridge表示：“在動蕩的時代，可組合的業(yè)務(wù)原則幫助企業(yè)機(jī)構(gòu)駕馭對業(yè)務(wù)韌性和增長至關(guān)重要的加速變化。沒有它的現(xiàn)代企業(yè)機(jī)構(gòu)可能會失去在市場中的前進(jìn)動力和客戶忠誠度。”
超級自動化(Hyperautomation)
超自動化通過快速識別、審核和自動執(zhí)行盡可能多的流程來實現(xiàn)加速增長和業(yè)務(wù)韌性。
Groombridge表示：“Gartner的研究表明，表現(xiàn)最好的超自動化團(tuán)隊專注于三個關(guān)鍵優(yōu)先事項：提高工作質(zhì)量、加快業(yè)務(wù)流程和增強(qiáng)決策敏捷性。在過去的一年中，業(yè)務(wù)技術(shù)專家平均支持4.2項自動化倡議。”
隱私增強(qiáng)計算(Privacy-Enhancing Computation，PEC)
除了應(yīng)對不斷成熟的國際隱私和數(shù)據(jù)保護(hù)法律外，首席信息官還必須避免因隱私事件而導(dǎo)致客戶信任下降。因此，Gartner預(yù)計到2025年，60%的大型企業(yè)機(jī)構(gòu)將使用一種或多種隱私增強(qiáng)計算技術(shù)。
在數(shù)據(jù)、軟件或硬件層面保護(hù)個人和敏感信息的PEC技術(shù)能夠在不影響保密性或隱私的情況下安全地共享、匯集和分析數(shù)據(jù)。目前這項技術(shù)被應(yīng)用于許多垂直領(lǐng)域以及公有云基礎(chǔ)設(shè)施(例如可信的執(zhí)行環(huán)境)。
網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格(Cybersecurity Mesh)
Groombridge表示：“數(shù)據(jù)貫穿了今年的許多趨勢，但只有當(dāng)企業(yè)能夠信任數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)才會變得有用。如今，資產(chǎn)和用戶可能出現(xiàn)在任何地方，這意味著傳統(tǒng)的安全邊界已經(jīng)消失。這就需要有網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格架構(gòu)(CSMA)。”
CSMA幫助提供一體化安全結(jié)構(gòu)和態(tài)勢，為任何位置的任何資產(chǎn)提供安全保障。到2024年，使用CSMA一體化安全工具組成一個合作生態(tài)系統(tǒng)的企業(yè)機(jī)構(gòu)能夠?qū)雾棸踩录呢攧?wù)影響平均減少90%。
人工智能工程化(AI Engineering)
IT領(lǐng)導(dǎo)人想方設(shè)法地將人工智能集成到應(yīng)用中，在從未投入生產(chǎn)的人工智能項目上浪費時間和金錢或在人工智能解決方案發(fā)布后努力保持它們的價值。人工智能工程化是一種實現(xiàn)人工智能模型操作化的綜合方法。
Groombridge表示：“從事人工智能工作的混合團(tuán)隊是否真正能夠為他們的企業(yè)機(jī)構(gòu)實現(xiàn)差異化，取決于他們通過快速人工智能變革不斷提升價值的能力。到2025年，10%建立人工智能工程化最佳實踐的企業(yè)從其人工智能工作中產(chǎn)生的價值將至少比90%未建立該實踐的企業(yè)高出三倍。”
全面體驗(Total Experience，TX)
全面體驗是一項結(jié)合客戶體驗(CX)、員工體驗(EX)、用戶體驗(UX)和多重體驗(MX)學(xué)科的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略。TX的目標(biāo)是提升客戶和員工的信心、滿意度、忠誠度和擁護(hù)度。企業(yè)機(jī)構(gòu)將通過實現(xiàn)具有適應(yīng)性和韌性的TX業(yè)務(wù)成果來增加收入和利潤。
浙公網(wǎng)安備 33010602000006號
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