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2021年重要戰(zhàn)略科技趨勢

Dbwd_Imgtec ? 來源:Gartner ? 作者:Gartner ? 2020-12-14 16:45 ? 次閱讀

不久前,全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究和顧問公司Gartner發(fā)布企業(yè)機構(gòu)在2021年需要深挖的重要戰(zhàn)略科技趨勢。分析師們在舉行的Gartner IT Symposium/Xpo大會美洲站虛擬會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)職能部門對運營韌性的需求從未像現(xiàn)在這樣強烈。首席信息官們正在努力適應(yīng)不斷變化的情況,設(shè)計未來的業(yè)務(wù)。這就需要企業(yè)機構(gòu)具有不斷重組與改革的可塑性。Gartner 2021年重要戰(zhàn)略科技趨勢可實現(xiàn)這種可塑性。 “企業(yè)機構(gòu)正在從應(yīng)對新冠疫情轉(zhuǎn)向推動增長,因此它們必須關(guān)注形成今年主流趨勢的三個主要領(lǐng)域:以人為本、位置獨立性和韌性交付。這些趨勢在組合后的整體影響大于它們各自的獨立影響,并且專注于滿足全球各地的社會與個人需求來實現(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)字塵埃”。IoB匯集了面部識別、位置跟蹤和大數(shù)據(jù)等當前直接關(guān)注個人的技術(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)控對健康規(guī)定的遵守情況,企業(yè)機構(gòu)可以通過使用IoB計算機視覺來查看員工是否戴著口罩或通過熱成像來識別發(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商業(yè)或政府的IoB計劃。雖然IoB在技術(shù)上可成為可能,但社會各界將對各種影響行為的方法展開廣泛的倫理和社會學(xué)討論。

全面體驗(Total Experience)

Burke表示:“去年,Gartner將多重體驗定義為一種重要的戰(zhàn)略科技趨勢。而在今年,這一趨勢又進一步發(fā)展成為全面體驗(TX),將多重體驗與客戶、員工和用戶體驗相聯(lián)系。Gartner預(yù)計在未來三年中,提供TX的企業(yè)機構(gòu)在關(guān)鍵滿意度指標方面的表現(xiàn)將超越競爭對手?!?/p>

由于新冠疫情,移動、虛擬和分布式互動日益盛行,因此企業(yè)機構(gòu)需要有TX策略。TX將改善體驗的各個組成部分,實現(xiàn)業(yè)務(wù)成果的轉(zhuǎn)型。這些相互交織的體驗是企業(yè)運用創(chuàng)新革命性體驗實現(xiàn)差異化,從而從疫情中恢復(fù)的關(guān)鍵驅(qū)動力。

隱私增強計算(Privacy-Enhancing Computation)

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

Gartner認為,到2025年將有一半的大型企業(yè)機構(gòu)使用隱私增強計算在不受信任的環(huán)境和多方數(shù)據(jù)分析用例中處理數(shù)據(jù)。企業(yè)機構(gòu)應(yīng)在開始確認隱私增強計算候選對象時,評估要求個人數(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。

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)的運營、治理和發(fā)展依然由公有云提供商負責。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)機構(gòu)方案提供了一個靈活的環(huán)境,同時還使客戶的云計算資源能夠更靠近發(fā)生數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)活動的物理位置。

到2025年,大多數(shù)云服務(wù)平臺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先生認為:“分布式云可以取代私有云,并為云計算提供邊緣云和其他新用例。它代表了云計算的未來?!?/p>

隨處運營(Anywhere Operations)

隨處運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運營模式。它所涵蓋的不僅僅是在家工作或與客戶進行虛擬互動,還能提供所有五個核心領(lǐng)域的獨特增值體驗,分別是:協(xié)作和生產(chǎn)力、安全遠程訪問、云和邊緣基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化體驗量化以及遠程運營自動化支持。

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

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)字訪問控制請求。

Burke先生認為:“新冠疫情加快了耗時數(shù)十年的數(shù)字化企業(yè)變革過程。我們已經(jīng)越過了一個轉(zhuǎn)折點,大多數(shù)企業(yè)機構(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)的最實用方法?!?/p>

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。”

智能組合型業(yè)務(wù)通過獲取更好的信息并對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,未來的機器將具有更強大的決策能力。智能組合型業(yè)務(wù)將為重新設(shè)計數(shù)字化業(yè)務(wù)時刻、新業(yè)務(wù)模式、自主運營和新產(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)級人工智能管道的工具,人工智能項目的擴展難度很大。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(例如機器學(xué)習或知識圖)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)運維、模型運維和開發(fā)運維。強大的人工智能工程化策略將促進人工智能模型的性能、可擴展性、可解釋性和可靠性,完全實現(xiàn)人工智能投資的價值。

超級自動化(Hyperautomation)

業(yè)務(wù)驅(qū)動型超級自動化是一項可用于快速識別、審查和自動執(zhí)行大量獲準業(yè)務(wù)和IT流程的嚴格方法。在過去幾年中,超級自動化一直在持續(xù)不斷地發(fā)展。而因為疫情,一切事物都被突然要求首先實現(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)機構(gòu)實施了數(shù)十種超級自動化計劃。 Burke先生表示:“超級自動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)該被自動化的事物都將被自動化?!?/p>

責任編輯:lq

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原文標題:Gartner 2021年重要戰(zhàn)略科技趨勢

文章出處:【微信號:Imgtec,微信公眾號:Imagination Tech】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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