全球领先的信息技术研究和咨询公司Gartner于2020年10月19日发布了2021年企业需要深挖的重要战略技术趋势。分析师在本周的Gartner IT Symposium/Xpo Conference America Station虚拟会议上展示了他们的发现。
Gartner研究副总裁布莱恩伯克(Brian Burke)表示:“对各种业务功能的运营弹性的需求从未如此强烈。首席信息官们正在努力适应不断变化的形势，设计他们未来的业务。这就要求企业具有不断重组和改革的可塑性。Gartner 2021年的重要战略技术趋势可以实现这种可塑性。
“企业正从应对新冠肺炎疫情转向促进增长，因此它们必须关注今年形成主流趋势的三个主要领域:以人为本、位置独立和弹性交付。这些趋势结合后的整体影响大于其各自的独立影响，它们专注于满足全球的社会和个人需求，以实现最佳交付。”
2021年的重要战略技术趋势如下:
解读:与往年公布的十大战略技术趋势不同，今年公布的未来一年的战略技术趋势只有九个，分为三组，每组三项:
以人为本:虽然疫情改变了许多人和组织之间的工作和互动，但人仍然是所有业务的中心，他们需要数字化流程才能在今天的环境中发挥作用。独立性:新冠肺炎已经转移到员工、客户、供应商和组织的生态系统实际存在的地方。位置独立需要技术转让来支持这种新的商业模式。弹性:无论是疫情还是衰退，世界都会有波动。最重要的区别是，在充满不确定性的环境中，在世界人民处于艰难而严峻的疫情中，强调组合创新:
准备调整和正在调整的组织将承受各种类型的干扰。和过去一样，这些战略和技术趋势并不是相互独立的，而是相互促进和发展的。它们共同促进组织的可塑性，这将有助于指导组织未来五年的工作。这就是组合创新的力量。它比单一的创新更强大。以下是对九大战略技术趋势的简要介绍和解读:
行为互联网
行为在互联网上不断涌现，许多技术正在人们的日常生活中捕捉和使用“数字尘埃”。IoB汇集了面部识别、位置跟踪和大数据等目前与个人直接相关的技术，并将产生的数据与现金购买或设备使用相关的行为事件相关联。
企业利用这些数据来影响人们的行为。例如，为了在疫情期间监控对卫生法规的遵守情况，企业可以使用IoB计算机视觉检查员工是否佩戴口罩，或者通过热成像识别发烧患者。
Gartner预测，到2025年底，超过一半的世界人口将参与至少一个商业或政府IoB项目。虽然IoB在技术上是可能的，但社会各界将对影响行为的各种方式进行广泛的伦理和社会学讨论。
解读:例如，虽然司机可能不反对追踪速度、刹车和转弯以换取更低的保险费，但他们可能不接受执法机构也可以追踪这些信息。归根结底，IoB必须给双方带来互利，否则可能会被消费者拒绝。
对于某些地理区域，IoB的大部分范围和实施将取决于当地的隐私法，这可能会影响数据使用的方式和方法。
综合体验
伯克说:“去年，Gartner将多重体验定义为一种重要的战略技术趋势。今年，这种趋势进一步发展为综合体验，将多种体验与客户、员工和用户体验联系起来。Gartner预计，未来三年，TX提供企业的表现将在关键满意度指标上超越竞争对手。”
由于新冠肺炎疫情，移动、虚拟和分布式交互日益流行，因此企业需要有TX战略。TX将完善体验的各个组成部分，实现商业成果的转化。这些交织在一起的体验是企业利用创新的革命性体验实现差异化和从疫情中恢复的关键驱动力。
解读:一个充分体验的案例
一家大型电信公司将其所有经验用于提高安全性和满意度。首先，它通过现有的应用程序部署了一个预订系统。当顾客到达他们的约会地点并来到离商店75英尺以内时，他们会收到两样东西:
引导他们完成签入过程的通知。提醒他们多久才能安全进店，保持社交距离。为了提高员工的安全性，该公司还部署了一项技术，允许员工在不接触设备的情况下一起浏览客户硬件。
增强型隐私计算
随着全球数据保护法规的成熟，各个地区的首席信息官面临着比以往更多的隐私和违规风险。与常见的静态数据安全控制不同，隐私增强计算可以在确保机密性或隐私的同时保护使用中的数据。
Gartner认为，到2025年，一半的大型企业将使用隐私增强计算来处理不可信环境和多方数据分析用例中的数据。企业在开始确认隐私增强计算的候选对象时，应评估需要个人数据传输、数据货币化、欺诈分析和其他高度敏感的数据使用案例的数据处理活动。
解读:当使用数据保护技术实现安全的数据处理和数据分析时，隐私增强计算包括三种技术:
第一个提供了一个可以处理或分析敏感数据的可信环境。包括可信第三方和硬件可信执行环境。第二种方式是以分散的方式执行处理和分析。它包括联合机器学习和隐私感知机器学习。第三种方法转换数据和算法，然后进行处理或分析。它包括差分隐私、同态加密、安全多方计算、零知识证明、私有集合穿越和私有信息检索。这使组织能够在不受信任的环境中安全地共享数据。随着对数据需求的不断增加，对数据保护的需求也在增加。
分布式云
分布式云将公共云分布到不同的物理位置，但服务的运营、治理和开发仍由公共云提供商负责。它为具有低延迟、数据成本降低和数据驻留要求的企业解决方案提供了灵活的环境，同时使客户的云计算资源更接近数据和业务活动发生的物理位置。
到2025年，大多数云服务平台至少可以提供一些可以按需执行的分布式云服务。伯克先生认为:“分布式云可以取代私有云，为云计算提供边缘云和其他新的用例。它代表了云计算的未来。”
解读:分布式云的多种风格
本地公有云:这是一个流行的厂商产品，但它只提供了提供商完整套件的一小部分，还比较不成熟。物联网边缘云:直接与边缘设备交互的分布式服务。城域云:云服务分布在城市或城域的节点上，连接多个客户。5G移动边缘云:提供分布式云服务，作为5G电信/运营商网络的一部分。全球网络边缘云:提供旨在与全球网络基础设施集成的云服务。随处操作
无处不在是一种为全球客户提供支持，为全球员工赋能，管理各种分布式基础设施业务服务部署的IT运营模式。它不仅涵盖在家工作或与客户的虚拟交互，还在所有五个核心领域提供独特的增值体验，即:协作和生产力、安全的远程访问、云和边缘基础设施、数字体验量化和远程运营自动化支持。
到2023年底，40%的企业将通过在任何地方运营来提供优化和混合的虚拟/物理客户和员工体验。
解释:技术基础包括五个部分:
协作和生产力:工作流协作、会议解决方案、云办公套件、数字白板和智能工作区安全远程访问:pSaaSsword-free和多因素认证、零信任网络访问、安全访问服务边缘和身份作为新的安全边界云和边缘基础设施:分布式云、物联网、API网关、边缘人工智能和边缘处理数字体验量化:数字体验监控、工作场所分析、远程支持和非接触式交互支持远程操作自动化:TAI
网络网格使任何人都能够安全地访问任何数字资产，无论这些资产或人员位于何处。它通过云交付模型将策略执行与策略决策分离，并使身份认证成为一个新的安全边界。到2025年，网络安全网格将支持超过一半的数字访问控制请求。
伯克表示:“新冠肺炎疫情加快了数十年来数字企业的转型进程。我们已经过了一个转折点，现在大多数企业的网络资产已经超越了传统的物理和逻辑安全边界。随着泛在运营的不断发展，网络安全mesh组网将成为从非受控设备安全访问和使用云应用和分布式数据的最实用方式。”
解释:网络安全网格是一种可扩展、灵活、可靠的网络安全控制的分布式架构方法。新冠肺炎加速了现有的趋势，即大多数资产和设备现在都在传统的物理和逻辑安全参数之外。网络安全网使任何人或任何事物能够安全地访问和使用任何数字资产，无论它们位于何处，同时提供必要的安全级别。
随着企业加快发展数字服务，安全性必须跟上快速变化的步伐。网络安全网格使安全模型在当前条件下保持运行所需的可塑性，在不妨碍公司发展的情况下提供安全保障。一些主要组织已经以某种方式部署了这些工具。
集合智能企业
伯克先生说:“为提高效率而建立的静态业务流程非常脆弱，因此在疫情的冲击下变得支离破碎。首席信息官和IT领导者正在试图收拾残局，他们开始明白拥有适应业务变化速度的业务能力是多么重要。”
智能组合业务通过获取更好的信息并对其做出更灵敏的反应，彻底改变了决策。依托于丰富的数据和洞察，未来的机器将拥有更强的决策能力。智能商业将为重新设计数字商业时间、新商业模式、独立运营、新产品、各种服务和渠道铺平道路。
解释:在重建的过程中，领导者必须设计一个架构:
新的见解可以补充更好的信息获取。信息可以组合和模块化，在决策时可以更快地改变和响应人工智能工程。
Gartner的研究表明，只有53%的项目可以从人工智能原型转化为生产。首席信息官和IT领导者发现，由于缺乏创建和管理生产级人工智能管道的工具，很难扩展人工智能项目。为了将人工智能转化为生产力，我们必须转向人工智能工程，这是一门专注于各种人工智能操作、决策模型治理和生命周期管理的学科。
人工智能工程基于三大核心支柱:数据运维、模型运维、开发运维。人工智能工程的强大战略将促进人工智能模型的性能、可扩展性、可解释性和可靠性，充分实现人工智能投资的价值。
解读:人工智能项目经常因为可维护性、可扩展性和治理问题而失败。然而，强大的AI工程策略将促进AI模型的性能、可扩展性、可解释性和可靠性，同时实现AI投资的全部价值。如果没有人工智能工程，大多数组织将无法将人工智能项目从概念证明和原型转移到全面生产。
人工智能工程有三大核心支柱:数据运营、模型运营、开发运营。
开发主要处理高速的代码变化，但是AI项目经历代码、模型、数据的动态变化，这些都是必须改进的。组织必须在数据运营的数据管道和模型运营的机器学习模型管道中应用开发运营的原则，才能获得AI工程的收益。
超级自动化
业务驱动的超级自动化是一种严格的方法，可用于快速识别、审查和自动化大量已批准的业务和IT流程。在过去的几年里，超级自动化一直在不断发展。因为疫情，突然要求所有东西都要先数字化，大大增加了市场需求。商业利益相关者积压的需求促使超过70%的商业组织实施了几十个超级自动化计划。
伯克先生说:“超级自动化是不可避免和不可逆转的趋势。一切可以而且应该自动化的都将自动化。”
解读:超自动化是企业利用人工智能、机器学习、事件驱动软件、机器人流程自动化等各类决策流程和任务自动化工具，使尽可能多的业务和IT流程实现自动化的过程。
组织经常被“组织债”拖累，包括技术债、流程债、数据债、架构债、人才债、安全债、社交债。一般来说，这种负债会影响价值主张和品牌。原因是一套广泛而昂贵的业务流程，这些业务流程由一系列技术组成，这些技术往往没有优化、精简、连接或一致。
然而，在一个数字加速成为游戏名称的世界里，商业领袖们正在呼唤卓越的数字运营。新冠肺炎进一步加快了这一进程，并迅速推动企业允许更多的远程和数字化的首选解决方案。超自动化是企业实现数字化运营的卓越性和灵活性的关键。为了实现这一点，组织必须数字化其文档/工件，并确保其业务和IT流程工作流是数字化的。他们需要自动化任务、流程，并协调跨职能领域的自动化。
作者|唐隆基
来源|罗戈研究
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