全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究和顧問公司Gartner于今日發(fā)布企業(yè)機(jī)構(gòu)在2021年需要深挖的重要戰(zhàn)略科技趨勢。分析師們?cè)诒局芘e行的Gartner IT Symposium/Xpo大會(huì)美洲站虛擬會(huì)議上展示了自己的發(fā)現(xiàn)。

Gartner研究副總裁Brian Burke表示：“各企業(yè)職能部門對(duì)運(yùn)營韌性的需求從未像現(xiàn)在這樣強(qiáng)烈。首席信息官們正在努力適應(yīng)不斷變化的情況，設(shè)計(jì)未來的業(yè)務(wù)。這就需要企業(yè)機(jī)構(gòu)具有不斷重組與改革的可塑性。Gartner 2021年重要戰(zhàn)略科技趨勢可實(shí)現(xiàn)這種可塑性。

“企業(yè)機(jī)構(gòu)正在從應(yīng)對(duì)新冠疫情轉(zhuǎn)向推動(dòng)增長，因此它們必須關(guān)注形成今年主流趨勢的三個(gè)主要領(lǐng)域：以人為本、位置獨(dú)立性和韌性交付。這些趨勢在組合后的整體影響大于它們各自的獨(dú)立影響，并且專注于滿足全球各地的社會(huì)與個(gè)人需求來實(shí)現(xiàn)最佳交付?！?/p>

2021年重要戰(zhàn)略科技趨勢具體如下：

行為互聯(lián)網(wǎng)（Internet of Behaviors）

行為互聯(lián)網(wǎng)（IoB）不斷涌現(xiàn)，許多技術(shù)都在捕獲并使用人們?nèi)粘Ｉ钪械摹皵?shù)字塵?！?。IoB匯集了面部識(shí)別、位置跟蹤和大數(shù)據(jù)等當(dāng)前直接關(guān)注個(gè)人的技術(shù)，并將結(jié)果數(shù)據(jù)與現(xiàn)金購買或設(shè)備使用等相關(guān)的行為事件相關(guān)聯(lián)。

企業(yè)機(jī)構(gòu)使用該數(shù)據(jù)來影響人的行為。例如為了在疫情期間監(jiān)控對(duì)健康規(guī)定的遵守情況，企業(yè)機(jī)構(gòu)可以通過使用IoB計(jì)算機(jī)視覺來查看員工是否戴著口罩或通過熱成像來識(shí)別發(fā)熱者。

Gartner預(yù)測，到2025年末，全球一半以上的人口將至少參加一項(xiàng)商業(yè)或政府的IoB計(jì)劃。雖然IoB在技術(shù)上可成為可能，但社會(huì)各界將對(duì)各種影響行為的方法展開廣泛的倫理和社會(huì)學(xué)討論。

全面體驗(yàn)（Total Experience）

Burke表示：“去年，Gartner將多重體驗(yàn)定義為一種重要的戰(zhàn)略科技趨勢。而在今年，這一趨勢又進(jìn)一步發(fā)展成為全面體驗(yàn)（TX），將多重體驗(yàn)與客戶、員工和用戶體驗(yàn)相聯(lián)系。Gartner預(yù)計(jì)在未來三年中，提供TX的企業(yè)機(jī)構(gòu)在關(guān)鍵滿意度指標(biāo)方面的表現(xiàn)將超越競爭對(duì)手?！?/p>

由于新冠疫情，移動(dòng)、虛擬和分布式互動(dòng)日益盛行，因此企業(yè)機(jī)構(gòu)需要有TX策略。TX將改善體驗(yàn)的各個(gè)組成部分，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)成果的轉(zhuǎn)型。這些相互交織的體驗(yàn)是企業(yè)運(yùn)用創(chuàng)新革命性體驗(yàn)實(shí)現(xiàn)差異化，從而從疫情中恢復(fù)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。

隱私增強(qiáng)計(jì)算（Privacy-Enhancing Computation）

隨著全球數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)的成熟，各地區(qū)首席信息官所面臨的隱私和違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)超過了以往任何時(shí)候。不同于常見的靜態(tài)數(shù)據(jù)安全控制，隱私增強(qiáng)計(jì)算可在確保保密性或隱私的同時(shí)，保護(hù)正在使用的數(shù)據(jù)。

Gartner認(rèn)為，到2025年將有一半的大型企業(yè)機(jī)構(gòu)使用隱私增強(qiáng)計(jì)算在不受信任的環(huán)境和多方數(shù)據(jù)分析用例中處理數(shù)據(jù)。企業(yè)機(jī)構(gòu)應(yīng)在開始確認(rèn)隱私增強(qiáng)計(jì)算候選對(duì)象時(shí)，評(píng)估要求個(gè)人數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移、數(shù)據(jù)貨幣化、欺詐分析和其他高度敏感數(shù)據(jù)用例的數(shù)據(jù)處理活動(dòng)。

分布式云（Distributed Cloud）

分布式云將公有云分布到不同的物理位置，但服務(wù)的運(yùn)營、治理和發(fā)展依然由公有云提供商負(fù)責(zé)。它為具有低延遲、降低數(shù)據(jù)成本需求和數(shù)據(jù)駐留要求的企業(yè)機(jī)構(gòu)方案提供了一個(gè)靈活的環(huán)境，同時(shí)還使客戶的云計(jì)算資源能夠更靠近發(fā)生數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)活動(dòng)的物理位置。

到2025年，大多數(shù)云服務(wù)平臺(tái)至少都能提供一些可以根據(jù)需要執(zhí)行的分布式云服務(wù)。Burke先生認(rèn)為：“分布式云可以取代私有云，并為云計(jì)算提供邊緣云和其他新用例。它代表了云計(jì)算的未來?！?/p>

隨處運(yùn)營（Anywhere Operations）

隨處運(yùn)營是一種為全球各地客戶提供支持、賦能全球各地員工并管理各類分布式基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)服務(wù)部署的IT運(yùn)營模式。它所涵蓋的不僅僅是在家工作或與客戶進(jìn)行虛擬互動(dòng)，還能提供所有五個(gè)核心領(lǐng)域的獨(dú)特增值體驗(yàn)，分別是：協(xié)作和生產(chǎn)力、安全遠(yuǎn)程訪問、云和邊緣基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化體驗(yàn)量化以及遠(yuǎn)程運(yùn)營自動(dòng)化支持。

到2023年末，40%的企業(yè)機(jī)構(gòu)將通過隨處運(yùn)營提供經(jīng)過優(yōu)化與混合的虛擬/物理客戶與員工體驗(yàn)。

網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格（Cybersecurity Mesh）

網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格使任何人都可以安全地訪問任何數(shù)字資產(chǎn)，無論資產(chǎn)或人員位于何處。它通過云交付模型解除策略執(zhí)行與策略決策之間的關(guān)聯(lián)，并使身份驗(yàn)證成為新的安全邊界。到2025年，網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格將支持超過一半的數(shù)字訪問控制請(qǐng)求。

Burke先生認(rèn)為：“新冠疫情加快了耗時(shí)數(shù)十年的數(shù)字化企業(yè)變革過程。我們已經(jīng)越過了一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，大多數(shù)企業(yè)機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)現(xiàn)在都已超出傳統(tǒng)的物理和邏輯安全邊界。隨著隨處運(yùn)營的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)狀組網(wǎng)將成為從非受控設(shè)備安全訪問和使用云端應(yīng)用與分布式數(shù)據(jù)的最實(shí)用方法。”

組裝式智能企業(yè)（Intelligent Composable Business）

Burke先生表示：“為了提高效率而建立的靜態(tài)業(yè)務(wù)流程非常脆弱，因此在疫情的沖擊下變得支離破碎。首席信息官和IT領(lǐng)導(dǎo)者正在努力收拾殘局，他們開始了解適應(yīng)業(yè)務(wù)變化速度的業(yè)務(wù)能力有多么重要?！?/p>

智能組合型業(yè)務(wù)通過獲取更好的信息并對(duì)此做出更敏銳的響應(yīng)來徹底改變決策。依靠豐富的數(shù)據(jù)和洞見，未來的機(jī)器將具有更強(qiáng)大的決策能力。智能組合型業(yè)務(wù)將為重新設(shè)計(jì)數(shù)字化業(yè)務(wù)時(shí)刻、新業(yè)務(wù)模式、自主運(yùn)營和新產(chǎn)品、各類服務(wù)及渠道鋪平道路。

人工智能工程化（AI Engineering）

Gartner的研究表明，只有53%的項(xiàng)目能夠從人工智能（AI）原型轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)。首席信息官和IT領(lǐng)導(dǎo)者發(fā)現(xiàn)，由于缺乏創(chuàng)建和管理生產(chǎn)級(jí)人工智能管道的工具，人工智能項(xiàng)目的擴(kuò)展難度很大。為了將人工智能轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，就必須轉(zhuǎn)向人工智能工程化這門專注于各種人工智能操作化和決策模型（例如機(jī)器學(xué)習(xí)或知識(shí)圖）治理與生命周期管理的學(xué)科。

人工智能工程化立足于三大核心支柱：數(shù)據(jù)運(yùn)維、模型運(yùn)維和開發(fā)運(yùn)維。強(qiáng)大的人工智能工程化策略將促進(jìn)人工智能模型的性能、可擴(kuò)展性、可解釋性和可靠性，完全實(shí)現(xiàn)人工智能投資的價(jià)值。

超級(jí)自動(dòng)化（Hyperautomation）

業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)型超級(jí)自動(dòng)化是一項(xiàng)可用于快速識(shí)別、審查和自動(dòng)執(zhí)行大量獲準(zhǔn)業(yè)務(wù)和IT流程的嚴(yán)格方法。在過去幾年中，超級(jí)自動(dòng)化一直在持續(xù)不斷地發(fā)展。而因?yàn)橐咔?，一切事物都被突然要求首先?shí)現(xiàn)數(shù)字化，這大大增加了市場的需求。業(yè)務(wù)利益相關(guān)者所積壓的需求已促使70%以上的商業(yè)機(jī)構(gòu)實(shí)施了數(shù)十種超級(jí)自動(dòng)化計(jì)劃。

Burke先生表示：“超級(jí)自動(dòng)化是一股不可避免且不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。一切可以而且應(yīng)該被自動(dòng)化的事物都將被自動(dòng)化?！?br /> 責(zé)任編輯:pj