2022年12個(gè)重要戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)（Gartner）
IT領(lǐng)導(dǎo)者需要為數(shù)字業(yè)務(wù)提供技術(shù)支持，承擔(dān)相應(yīng)的責(zé)任，并通過使用能夠成倍增加IT力量的創(chuàng)新趨勢(shì)，加速增長(zhǎng)，戰(zhàn)略性推動(dòng)企業(yè)機(jī)構(gòu)進(jìn)步。這些創(chuàng)新趨勢(shì)將能夠：
隨時(shí)隨地為員工和設(shè)備提供可靠的數(shù)字連接
隨時(shí)隨地為快速擴(kuò)展數(shù)字創(chuàng)意提供解決方案
提供創(chuàng)新能力，加速業(yè)務(wù)增長(zhǎng)
2021企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型十大白皮書（附網(wǎng)盤）
這些趨勢(shì)彼此成就，相輔相成。若結(jié)合使用，Gartner 2022年重要戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)將助您協(xié)助CEO完成優(yōu)先任務(wù)，達(dá)到擴(kuò)大規(guī)模、適應(yīng)變化和加速增長(zhǎng)的預(yù)期目標(biāo)。
數(shù)據(jù)的價(jià)值從未像現(xiàn)在這般突出。但通常情況下，數(shù)據(jù)淪為應(yīng)用內(nèi)的孤島，表明數(shù)據(jù)并未得到充分利用。作為一種跨平臺(tái)和業(yè)務(wù)用戶的數(shù)據(jù)整合方式，數(shù)據(jù)編織可以使數(shù)據(jù)隨時(shí)隨地為人們所用。
通過內(nèi)置的元數(shù)據(jù)讀取分析技術(shù)，數(shù)據(jù)編織還能夠了解數(shù)據(jù)的使用情況。不過，數(shù)據(jù)編織的真正價(jià)值在于提供建議以獲得更多不同類型、質(zhì)量更好的數(shù)據(jù)，因此可以將數(shù)據(jù)管理工作量減少70%。
數(shù)字業(yè)務(wù)資產(chǎn)散布在云端和數(shù)據(jù)中心。但只專注于邊界防御的網(wǎng)絡(luò)安全傳統(tǒng)手段過于零散，很容易使企業(yè)機(jī)構(gòu)受到攻擊。
網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格架構(gòu)提供了一種可組裝模式，可以基于身份打造可擴(kuò)展和互操作的服務(wù)。其一體化結(jié)構(gòu)還可為所有資產(chǎn)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(wù)整個(gè)基礎(chǔ)的安全策略。
數(shù)據(jù)的真正價(jià)值不在于簡(jiǎn)單地?fù)碛校谟谌绾螌⑵鋺?yīng)用于人工智能（AI）模型、進(jìn)行分析和獲得洞察。
隱私增強(qiáng)計(jì)算（PEC）能夠在不泄露隱私的情況下，在整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中共享數(shù)據(jù)，創(chuàng)造價(jià)值。雖然加密、分割或預(yù)處理敏感數(shù)據(jù)的方法各不相同，但該技術(shù)都可以在不影響保密性的情況下處理數(shù)據(jù)。
直接遷移的重點(diǎn)是將傳統(tǒng)工作負(fù)載放到云端。但這些工作負(fù)載并不是為云計(jì)算設(shè)計(jì)的，因此需要繁重的維護(hù)工作，而且未能利用云計(jì)算的任何好處。
云原生平臺(tái)運(yùn)用云計(jì)算的核心能力——可擴(kuò)展的彈性IT相關(guān)能力“即服務(wù)”，從而加快價(jià)值實(shí)現(xiàn)時(shí)間。此外，這項(xiàng)技術(shù)還減少了對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的依賴，轉(zhuǎn)而投入更多時(shí)間專注于開發(fā)應(yīng)用功能。
融合團(tuán)隊(duì)面臨著諸多挑戰(zhàn)：可能缺乏編碼技能，受困于錯(cuò)誤的技術(shù)，并經(jīng)常需要快速交付任務(wù)。
組裝式應(yīng)用由打包業(yè)務(wù)能力（PBC）或軟件定義的業(yè)務(wù)對(duì)象組裝而成。PBC——例如代表患者或數(shù)字孿生——能創(chuàng)建可重復(fù)使用的模塊，便于融合團(tuán)隊(duì)自行組裝，進(jìn)而可以快速創(chuàng)建應(yīng)用，縮短上市時(shí)間。
決策可能受到多重經(jīng)驗(yàn)和偏見的影響，但身處瞬息萬變的世界，企業(yè)機(jī)構(gòu)必須以更快的速度做出更明智的決策。
決策智能通過一個(gè)框架來模擬決策過程，從而優(yōu)化企業(yè)機(jī)構(gòu)的決策。融合團(tuán)隊(duì)可以根據(jù)學(xué)習(xí)和反饋來管理、評(píng)估和改進(jìn)決策。整合數(shù)據(jù)、分析和，創(chuàng)建決策智能平臺(tái)AI，以支持、增強(qiáng)和自動(dòng)進(jìn)行決策。
隨著企業(yè)機(jī)構(gòu)越來越關(guān)注增長(zhǎng)、數(shù)字化和卓越運(yùn)營(yíng)，對(duì)更優(yōu)質(zhì)、更廣泛自動(dòng)化的需求也不斷凸顯。
超級(jí)自動(dòng)化以業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)，可識(shí)別、審查和自動(dòng)執(zhí)行盡可能多的業(yè)務(wù)和IT流程，需要協(xié)調(diào)使用多種技術(shù)工具和平臺(tái)，包括機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）、低代碼平臺(tái)和流程挖掘工具。
AI是可以使企業(yè)機(jī)構(gòu)從疫情危機(jī)中脫穎而出搶占強(qiáng)勢(shì)地位的顛覆性解決方案，但單獨(dú)使用AI不足以完美實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。
AI必須加以優(yōu)化。AI工程化是實(shí)現(xiàn)AI模型運(yùn)營(yíng)化的學(xué)科，可使用集成數(shù)據(jù)和模型以及開發(fā)生產(chǎn)線，通過AI持續(xù)交付一致的商業(yè)價(jià)值。超級(jí)自動(dòng)化結(jié)合了自動(dòng)化的更新生產(chǎn)線與強(qiáng)大的AI治理。
分布式企業(yè)產(chǎn)生的原因有二：一方面，由于新冠疫情的影響而形成員工遠(yuǎn)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(tǒng)的實(shí)體渠道不再獲得消費(fèi)者的青睞。
分布式企業(yè)是一種虛擬優(yōu)先、遠(yuǎn)程優(yōu)先的架構(gòu)方法，可將與消費(fèi)者的接觸點(diǎn)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，并提高消費(fèi)者體驗(yàn)以支持產(chǎn)品。
全面體驗(yàn)是一項(xiàng)結(jié)合客戶體驗(yàn)、用戶體驗(yàn)、員工體驗(yàn)和多重體驗(yàn)學(xué)科的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略，可為消費(fèi)者和員工打造更好的體驗(yàn)感受，全面體驗(yàn)旨在實(shí)現(xiàn)上述四個(gè)領(lǐng)域的互聯(lián)和增強(qiáng)，從而為所有利益相關(guān)方提供一個(gè)更全面的整體體驗(yàn)。
隨著企業(yè)機(jī)構(gòu)的發(fā)展，傳統(tǒng)的人工管理方法無法以同樣的速度擴(kuò)展。自治系統(tǒng)是可以從所在環(huán)境中學(xué)習(xí)的自我管理型物理或軟件系統(tǒng)。與自動(dòng)化甚至自主系統(tǒng)不同，自治系統(tǒng)無需外部軟件更新就可以動(dòng)態(tài)修改自己的算法，從而快速響應(yīng)變化，使復(fù)雜環(huán)境中的規(guī)模化管理成為可能。
在大多數(shù)情況下，經(jīng)過訓(xùn)練的AI可以產(chǎn)生結(jié)論，但真正能成倍增加IT力量的技術(shù)還可以自行創(chuàng)新。
生成式AI技術(shù)可以從樣本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)工件的數(shù)字表示，并生成全新、完全原創(chuàng)的實(shí)際工件，后者保留了與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的相似性，但并未進(jìn)行重復(fù)，因此可以成為企業(yè)快速創(chuàng)新的重要引擎。
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2022年重要戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)（Gartner）
《中國(guó)未來50年產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)系列報(bào)告》
來源：全球政企解決方案
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