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2023年的五大数字化转型趋势

2024-11-30 15:53

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CIO和IT领导者在评估其2023年数字化转型战略和优先事项时,应该考虑通货膨胀的影响、潜在的经济衰退和持续的供应链风险。这些趋势表明,IT领导者应该在其2023年的数字化转型优先事项中考虑那些将推动成本节约、效率提高和风险降低的项目。

另一方面,围绕客户体验、创新和新兴技术的工作放缓可能会导致业务中断。即使是建筑、制造、医疗保健、政府和高等教育等技术投资滞后的行业组织,也应该加快以客户和增长为中心的数字化转型举措。

最重要的是,有些员工担心自己的工作或怀疑雇主的财务稳定性,科技行业最近的裁员可能会带来企业文化方面的挑战。CIO和IT领导者必须找到让员工对自己的就业状况感到安全的方法,并应考虑增加用于员工学习和实验的时间和投资。

其结果如何?CIO们必须确定针对多种结果的力量倍增器的投资。以下是一些需要考虑的问题。

1、不断改善就业体验,定义工作的未来

在过去的几年,很多员工开展远程工作和混合工作,IT领导者应该不断改善员工体验。其策略包括通过员工调查来获取员工对日常使用的技术的满意度。IT运营部门还应部署数字体验监控解决方案,以帮助识别网络性能和其他最终用户问题。

具有前瞻性的IT领导者也将为其企业的未来工作设立愿景。随着自动化任务的机会越来越多,未来的工作愿景指出了员工将如何利用技术来改善业务运营,并提供新产品、服务和创新。

一个需要考虑的趋势是改善知识共享和减少与部落知识相关的风险。IT领导者应该升级协作工具、信息门户、内容管理系统和人工智能搜索技术,帮助企业专家和新员工分享知识。搜索平台是一种力量倍增器,因为集中访问非结构化数据可以改善员工体验并降低成本,特别是对于可以整合多种搜索索引技术的大型企业来说。

2、通过MLOps和ModelOps为生产提供更多的机器学习

虽然许多企业投资于机器学习实验,但调查表明,企业很难将机器学习模型部署到生产中,监控其有效性并支持正在进行的模型改进。例如,在调研机构发布的一份名为“ModelOps 2022状态”调查报告中,51%的受访者表示已经完成了早期的试点或实验,但尚未将其投入生产。

到2023年,这一统计数据令人不安,许多企业高管感到财务紧张,可能会减少对实验性数据科学领域的投资,这些领域并没有产生很好的效果。这份报告还指出,86%的企业高管要求回答他们的人工智能投资的投资回报率,但48%的数据科学组织很难提供答案。

MLOps和ModelOps是两种实践和技术,可以帮助企业解决将模型引入生产并展示财务回报的差距。MLOps是机器学习的DevOps,旨在简化模型开发和部署,ModelOps提供模型编目、治理和生产监控。寻求扩大机器学习投资的IT和数据科学团队应该考虑使用这些平台,以减少在生产中交付和支持机器学习模型的时间、成本和复杂性。

3、规划元宇宙、数字孪生和可持续基础设施

当审视技术创新的视野时,可以将新兴技术分为三个类别:

4、拥抱AIOps来支持多云和微服务

数字和技术组织还必须应对管理混合云、多云架构和微服务方面不断增长的复杂性。许多投资于数字化转型的CIO正在增加新的应用程序和数据量,其增长速度超过了他们淘汰遗留系统的速度。这些应用程序和数据湖的任务更加关键,因此企业期望提高服务级别,并从支持这些技术的IT运营中提高自动化程度。

采用AIOps技术旨在帮助IT Ops利用机器学习围绕其所有监视工具和可观察性数据。这些技术聚合数据,使用机器学习来关联警报,并帮助网络运营中心更快地识别根本原因。这些技术的大多数还与IT服务管理、协作和其他自动化工具相关联,以触发通信和脚本化响应。例如帮助石油公司开发一个单一的控制面板,可以管理在公有云、数据中心和边缘计算中运行的应用程序和数据库。

5、数字化转型领导者设定敏捷的自组织标准

行业专家在其发表的《数字开拓者》的一本著作中建议,CIO、IT领导者和创新者必须引导他们的公司走出危机模式,制定发展业务模式的数字转型计划。他在书中指出,“企业将永远在进行转型,必须建立数字化转型实践作为基本的核心竞争力。”

2023年最主要的趋势是CIO的举措,他们将为有抱负的数字转型领导者(或者称之为数字开拓者)制定强大的领导力和发展计划。CIO可以通过授权他们领导敏捷、创新和实验性的转型计划,来消除他们对裁员和经济低迷的高潜力员工的担忧。CIO可以做到这一点的一种方法是鼓励数字化转型领导者定义标准,这是一个不断发展适合企业的目标和文化的敏捷工作方式的过程。

相信,2023年将带来一波新的惊喜、颠覆和技术创新。寻求力量倍增器的IT领导者将更善于处理遇到的问题和挑战。

来源:企业网D1Net内容投诉

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