Цифровая трансформация:пересмотр ключевых технологических прогнозов

Уроки, извлеченные в 2020 году, служат важными компонентами стратегий и инвестиций в цифровую трансформацию в этом году и в будущем.

В январе 2020 года я обсудил свои прогнозы на год по различным компонентам цифровой трансформации предприятия. С тех пор мир пережил пандемию, которая коренным образом изменила то, как мы живем и как работает бизнес. Необходимость ускорить планы цифровой трансформации стала настоятельной и настоятельной, и многое из того, что, как мы думали, произойдет завтра, сейчас происходит прямо сейчас. Согласно исследованию 2020 года, 63% ИТ-лидеров ускорили или поддержали инициативы по цифровой трансформации во время COVID-19, а 37% замедлили свои цифровые расходы. 2020 год был временем постоянных потрясений, и его стремительные изменения требовали столь же быстрой адаптации. Имея это в виду, давайте оглянемся назад на то, что, по моему мнению, должно было произойти, и как ход года повлияет на ход 2021 года.

См. также: AIOps набирает обороты как акселератор технологий

Автономное цифровое предприятие

Первоначально я предсказывал, что по мере того, как компании будут становиться автономными цифровыми предприятиями благодаря технологическим инновациям в таких областях, как AIOps и граничные вычисления, им нужно будет сосредоточиться на практической деятельности, а не на мониторинге и наблюдении. Хотя я думал, что эта корректировка приоритетов будет постепенным изменением, быстро меняющийся глобальный ландшафт из-за пандемии сделал практическую информацию с помощью автоматизированных инструментов и процессов немедленной необходимостью. Компании, которые продвинулись дальше в своем внедрении автоматизированных технологий, были лучше подготовлены к корректировке своих целей, стратегий и инвестиций в режиме реального времени, поскольку пандемия сказалась на рабочей силе, цепочках поставок и финансовых результатах во всем мире. Те предприятия, которые спешат внедрить автоматизированные инструменты и максимизировать их ценность, отстают от своих конкурентов и не могут эффективно реагировать на непредсказуемые последствия пандемии.

В 2021 году я предсказываю восстановление для предприятий, поскольку многие осознают и используют ценность автоматизации для предоставления действенной информации для разработки долгосрочных стратегий в реальном времени. Хотя этим технологиям всегда было суждено иметь долгосрочные последствия для цифровой трансформации, их влияние будет ощущаться быстрее и в глобальном масштабе, поскольку возможности расширяются, становятся более значительными и измеримыми, поскольку они поддерживают такие вещи, как прогнозная аналитика, для достижения лучших результатов. Курс пандемии по-прежнему непредсказуем, и нет никаких сомнений в том, что предприятия во всем мире будут продолжать сталкиваться с трудностями. Тем не менее, уроки, извлеченные в 2020 году, заставили сосредоточиться на автоматизированных и действенных аналитических данных, позволяющих этим компаниям эффективно и действенно реализовывать стратегии независимо от обстоятельств.

Начало пути к автономному цифровому предприятию не означает, что люди станут менее критически относиться к вашей работе. Вместо этого более широкое использование ИИ, машинного обучения и автоматизации сводит к минимуму ручные операции. Кроме того, речь идет не просто о дополнительной информации из анализа данных, а о возможности действий — и о возможности выполнять автоматизированные действия там, где это возможно.

Решения для периферийных вычислений и Интернета вещей

Ранее я предсказывал, что партнерство станет путем к получению выгоды от периферийных вычислений и решений Интернета вещей. Я полагал, что, используя полностью интегрированные готовые коммерческие решения от нескольких поставщиков, предприятия добьются большего успеха, чем с нишевыми продуктами от одного поставщика. Поскольку большинство предприятий перейдут на удаленную работу в 2020 году, а международное сотрудничество будет иметь решающее значение для победы в новых условиях, этот прогноз остается в силе, и я верю, что в 2021 году он станет ключевым моментом преобразований.

Количество решений для периферийных вычислений и Интернета вещей, которые наводнили рынок в 2020 году, возможно, было немного ошеломляющим для предприятий, которые не были готовы к удаленной работе и нуждались в выборе решения, наиболее подходящего для их глобальных потребностей. Однако партнерские отношения в рамках сети и экосистемы управления данными позволили создать такие сервисы, как агрегаторы центров обработки данных, которые могут расширить региональное выполнение глобальных стратегий. В следующем году сценарии использования периферийных вычислений и интегрированных решений IoT резко возрастут и проложат путь к более широкому внедрению на глобальных предприятиях.

ITSM и AIOps:обеспечение цифровой трансформации

В начале 2020 года я предсказывал, что в этом году ИТ-директора будут полагаться на ИИ, чтобы получить всестороннее представление об ИТ-ландшафте и разрушить разрозненность отделов. Сейчас операционные группы используют в среднем 11 различных инструментов мониторинга, что привело к дублированию возможностей, перерасходу средств и увеличению затрат на обслуживание. В преддверии 2020 года я также предсказал, что увеличение количества рабочих нагрузок в локальной среде и общедоступном облаке, а также повышение сложности приложений приведут к увеличению инвестиций в AIOps, что в конечном итоге приведет к улучшению бизнес-результатов. 2020 год ускорил неизбежную эволюцию, в результате которой ИТ и критически важные процессы, такие как ITSM и ITOM, стали центром бизнес-инноваций и успеха. Поскольку ИТ-среды вышли за пределы человеческого масштаба, а преобразование разрозненных данных в полезную информацию для более быстрого принятия решений стало главным приоритетом, ИТ-директора и их предприятия попытались внедрить AIOps для решения этих проблем интеллектуальным и автоматизированным способом.

В предстоящие месяцы и годы мы увидим, что спрос на AIOps будет продолжать расти, поскольку он может учитывать и предвидеть определенные неожиданные сценарии с использованием ИИ, машинного обучения и прогнозной аналитики. Возрастающая сложность цифровых корпоративных приложений, охватывающих гибридные локальные и облачные инфраструктуры, в сочетании с внедрением современных архитектур приложений, таких как контейнеризация, приведет к беспрецедентному увеличению как объема, так и сложности данных. В то время как перегрузка данными из современных цифровых сред может задержать ремонт и перегрузить ИТ-отделы, зашумленные наборы данных останутся преградой в прошлом, поскольку более разумные стратегии и централизованные системы AIOps помогают организациям улучшить качество обслуживания клиентов, обеспечить современные средства проверки и оптимизации приложений и связать их с интеллектуальной автоматизацией. В связи с этим традиционные подходы к ИТ-операциям могут стать неприемлемыми, что делает неизбежным внедрение AIOps для масштабирования ресурсов и эффективного управления современными средами.

Как я упоминал ранее, не каждое предприятие было готово к массовому внедрению ИИ/МО, и развитие технологий в 2020-х годах позволит многим из этих предприятий восстановиться. Пандемия вызвала взрывной рост количества интеллектуальных устройств на базе ИИ, а также на основе ИИ и Интернета вещей. Прошли те времена, когда влияние ИТ ограничивалось внутренними сервисными функциями — в 2021 году инновации в таких инструментах, как AutoML, позволят предприятиям не только догнать своих конкурентов, но и обойти их благодаря экспоненциальному увеличению случаев использования ИИ/МО. Легкость, с которой теперь можно внедрить и использовать эти инструменты, также позволит быстро повысить квалификацию сотрудников, чтобы стимулировать инновации и добиваться значимых бизнес-результатов.

Уроки, извлеченные в 2020 году, послужат важнейшими компонентами стратегий и инвестиций в этом году и в будущем, а автоматизированные технологии и операции станут главными приоритетами для предприятий, стремящихся восстановиться и стимулировать непрерывные инновации, что находит свое отражение в итоговых показателях.