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                                                  以戰略技術塑造數字業務未來

                                                  2022年03月15日 18:17 閱讀:3,640

                                                  增長、數字化和運營效率,是企業所追求的三個重要目標。如今,面對不斷顛覆的商業環境,企業該如何通過部署技術戰略,以達到擴大規模、適應變化和快速增長的經營目標?

                                                  從新冠疫情、動蕩政局到氣候變化,企業機構不斷遭受意外事件的沖擊。但利用數字業務在顛覆環境中繁榮成長、脫穎而出的思路卻未曾改變,始終明確印刻在人們的腦海中。

                                                  IT領導者需要為數字業務提供技術支持,承擔相應的責任,并通過使用能夠成倍增加IT力量的創新趨勢,加速增長,戰略性推動企業機構進步。

                                                  01.工程化信任

                                                  缺少信任的技術是什么樣的?數字業務的核心需要韌性高效的IT基礎。若基礎不牢靠,以高成本效益進行規模拓展也就無從談起。在這個互聯互通的世界中,IT部門需要負責工程化所必需的信任,以下四個趨勢可以滿足這一需求。

                                                  ● 數據編織。數據的價值從未像現在這般突出。但通常情況下,數據淪為應用內的孤島,表明數據并未得到充分利用。作為一種跨平臺和業務用戶的數據整合方式,數據編織可以使數據隨時隨地為人們所用。通過內置的元數據讀取分析技術,數據編織還能夠了解數據的使用情況。不過,數據編織的真正價值在于提供建議以獲得更多不同類型、質量更好的數據,因此可以將數據管理工作量減少70%。

                                                  ● 網絡安全網格。數字業務資產散布在云端和數據中心。但只專注于邊界防御的網絡安全傳統手段過于零散,很容易使企業機構受到攻擊。網絡安全網格架構提供了一種可組裝模式,可以基于身份打造可擴展和互操作的服務。其一體化結構還可為所有資產提供安全保障,不受地理位置制約,甚至可以賦能延伸到IT服務整個基礎的安全策略。

                                                  ● 隱私增強計算。數據的真正價值不在于簡單的擁有,而在于如何將其應用于人工智能(AI)模型、進行分析和獲得洞察。隱私增強計算(PEC)能夠在不泄露隱私的情況下,在整個生態系統中共享數據,創造價值。雖然加密、分割或預處理敏感數據的方法各不相同,但該技術都可以在不影響保密性的情況下處理數據。

                                                  ● 云原生平臺。直接遷移的重點是將傳統工作負載放到云端。但這些工作負載并不是為云計算設計的,因此需要繁重的維護工作,而且未能利用云計算的任何好處。云原生平臺運用云計算的核心能力——可擴展的彈性IT相關能力“即服務”,從而加快價值實現時間。此外,這項技術還減少了對基礎設施的依賴,轉而投入更多時間專注于開發應用功能。

                                                  02.塑造變革

                                                  有了可信的基礎,下一個重點應是能使企業機構擴大其數字化規模的技術趨勢。但是,IT單槍匹馬并不能適應變革的速度。而由IT和業務人員組成的融合團隊可以進行合作并推動創新,從而迅速實現業務的數字化。其中,IT負責提供工具,使融合團隊能夠塑造變革,與如下幾個趨勢相呼應。

                                                  ● 組裝式應用。融合團隊面臨著諸多挑戰:可能缺乏編碼技能,受困于錯誤的技術,并經常需要快速交付任務。組裝式應用由打包業務能力(PBC)或軟件定義的業務對象組裝而成。PBC——例如代表患者或數字孿生——能創建可重復使用的模塊,便于融合團隊自行組裝,進而可以快速創建應用,縮短上市時間。

                                                  ● 決策智能。決策可能受到多重經驗和偏見的影響,但身處瞬息萬變的世界,企業機構必須以更快的速度做出更明智的決策。決策智能通過一個框架來模擬決策過程,從而優化企業機構的決策。融合團隊可以根據學習和反饋來管理、評估和改進決策。整合數據、分析和,創建決策智能平臺AI,以支持、增強和自動進行決策。

                                                  ● 超級自動化。隨著企業機構越來越關注增長、數字化和卓越運營,對更優質、更廣泛自動化的需求也不斷凸顯。超級自動化以業務驅動,可識別、審查和自動執行盡可能多的業務和IT流程,需要協調使用多種技術工具和平臺,包括機器人流程自動化(RPA)、低代碼平臺和流程挖掘工具。

                                                  ● AI工程化。AI是可以使企業機構從疫情危機中脫穎而出搶占強勢地位的顛覆性解決方案,但單獨使用AI不足以完美實現上述目標。AI必須加以優化。AI工程化是實現AI模型運營化的學科,可使用集成數據和模型以及開發生產線,通過AI持續交付一致的商業價值。超級自動化結合了自動化的更新生產線與強大的AI治理。

                                                  03.加速增長

                                                  建立基礎和模塊后,應關注能使企業所創造價值最大化的技術趨勢。以下這些技術可以成倍增加IT的力量,為企業機構贏得業務和市場份額。

                                                  ● 分布式企業。分布式企業產生的原因有二:一方面,由于新冠疫情的影響而形成員工遠程辦公的局面,需要不同的工具和更大的靈活性。另一方面,傳統的實體渠道不再獲得消費者的青睞。分布式企業是一種虛擬優先、遠程優先的架構方法,可將與消費者的接觸點實現數字化,并提高消費者體驗以支持產品。

                                                  ● 全面體驗。全面體驗是一項結合客戶體驗、用戶體驗、員工體驗和多重體驗學科的業務戰略,可為消費者和員工打造更好的體驗感受,全面體驗旨在實現上述四個領域的互聯和增強,從而為所有利益相關方提供一個更全面的整體體驗。

                                                  ● 自治系統。隨著企業機構的發展,傳統的人工管理方法無法以同樣的速度擴展。自治系統是可以從所在環境中學習的自我管理型物理或軟件系統。與自動化甚至自主系統不同,自治系統無需外部軟件更新就可以動態修改自己的算法,從而快速響應變化,使復雜環境中的規?;芾沓蔀榭赡?。

                                                  ● 生成式AI。在大多數情況下,經過訓練的AI可以產生結論,但真正能成倍增加IT力量的技術還可以自行創新。生成式AI技術可以從樣本數據中學習工件的數字表示,并生成全新、完全原創的實際工件,后者保留了與訓練數據的相似性,但并未進行重復,因此可以成為企業快速創新的重要引擎。

                                                  以上這些創新趨勢將能夠隨時隨地為員工和設備提供可靠的數字連接;隨時隨地為快速擴展數字創意提供解決方案;提供創新能力,加速業務增長。而這些重要的戰略技術趨勢也將協助CEO完成優先任務,達到擴大規模、適應變化和加速增長的預期目標。

                                                  *本文首發于經理人雜志

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