Обзор 12-ти стратегических технологических тенденций на 2022 год, почему они так ценны для общества и бизнеса. Некоторые из этих тенденций и инноваций представляют собой фундаментальные технические возможности, необходимые для конкуренции в цифровом мире, в то время как другие предоставляют бизнес-ориентированные возможности, позволяющие опередить конкурентов.
Эти технологические тенденции будут способствовать развитию цифрового бизнеса и инноваций в течение следующих 5-ти лет до 2027 года, — согласно новому исследованию аналитической компании Gartner.
Содержание:
Data Fabric (фабрика данных)
Фабрика данных обеспечивает гибкую и отказоустойчивую интеграцию источников данных на разных платформах и среди бизнес-пользователей, делая данные доступными везде, где это необходимо, независимо от того, где они находятся.
Data Fabric — это непрерывный анализ существующих, обнаруживаемых и предполагаемых активов метаданных для поддержки проектирования, развертывания и использования интегрированных и повторно используемых данных во всех средах, включая гибридные и мультиоблачные платформы.
Data Fabric может использовать аналитику, чтобы узнать и активно рекомендовать, где следует использовать и изменять данные. Это может сократить усилия по управлению данными до 70%.
Фабрика данных использует возможности как человека, так и машины для доступа к данным на месте или поддержки их консолидации, где это необходимо. Он постоянно идентифицирует и связывает данные из разрозненных приложений, чтобы обнаруживать уникальные, важные для бизнеса отношения между доступными точками данных.
Сеть кибербезопасности
Сеть кибербезопасности — это современный концептуальный подход к архитектуре безопасности, который позволяет распределенному предприятию развертывать и расширять безопасность там, где это наиболее необходимо. Сеть — это гибкая, компонуемая архитектура, которая объединяет широко распределенные и разрозненные службы безопасности.
К 2024 году компании, внедряющие ячеистую архитектуру кибербезопасности, сократят финансовые последствия инцидентов безопасности в среднем на 90%. Компании сейчас поддерживают множество технологий в разных местах, поэтому им необходимо гибкое решение безопасности.
Сеть распространяется на идентификационные данные за пределами традиционного периметра безопасности и создает целостное представление об организации. Это также помогает повысить безопасность удаленной работы . Эти требования будут стимулировать внедрение в следующие несколько лет.
Сеть кибербезопасности позволяет лучшим в своем классе автономным решениям безопасности работать вместе для повышения общей безопасности при перемещении контрольных точек ближе к активам, которые они призваны защищать. Он может быстро и надежно проверять идентичность, контекст и соблюдение политик в облачных и не облачных средах.
Вычисления, повышающие конфиденциальность
Методы вычислений, повышающие конфиденциальность. Данные технологии защищают данные во время их использования — в отличие от того, когда они находятся в состоянии покоя или в движении — обеспечивают безопасную обработку данных, совместное использование, трансграничную передачу и аналитику даже в ненадежных средах.
Вычисления, повышающие конфиденциальность, используют различные методы защиты конфиденциальности, позволяющие извлекать ценность из данных, при этом соблюдая нормативные требования.
Эта технология быстро трансформируется из академических исследований в реальные проекты, приносящие реальную пользу, открывая новые формы вычислений и обмена с уменьшенным риском утечки данных.
Облачные платформы
Облачные платформы — это технологии, которые позволяют создавать новые отказоустойчивые, эластичные и гибкие архитектуры приложений, позволяющие реагировать на быстрые цифровые изменения. Облачные платформы улучшают традиционный поэтапный подход к облаку, который не позволяет использовать преимущества облака и усложняет обслуживание.
Платформы защиты облачных приложений (CNAPP)
CNAPP объединяют несколько облачных инструментов безопасности и источников данных, включая сканирование контейнеров, управление состоянием облачной безопасности, инфраструктуру как сканирование кода, управление правами на облачную инфраструктуру и платформы защиты рабочих нагрузок в облаке во время выполнения.
Пограничный сервис безопасного доступа (SASE)
SASE предоставляется как услуга и обеспечивает доступ к системам на основе идентификатора устройства или объекта в сочетании с контекстом в реальном времени и политиками безопасности и соответствия.
SASE предоставляет несколько возможностей конвергентной сети и безопасности, такие как SD-WAN и доступ к сети с нулевым доверием (ZTNA). Он также поддерживает филиалы, удаленных сотрудников и общую локальную безопасность в Интернете.
Пограничная служба безопасности (SSE)
SSE защищает доступ к сети, облачным сервисам и частным приложениям. Возможности включают контроль доступа, защиту от угроз, безопасность данных, мониторинг безопасности и контроль допустимого использования, все это обеспечивается интеграцией на основе сети и API.
Составные приложения
Составные приложения строятся из модульных компонентов, ориентированных на бизнес. Составные приложения упрощают использование и повторное использование кода, ускоряя вывод на рынок новых программных решений и повышая ценность предприятия.
Традиционные модели цифрового ИИ имеют ограниченную адаптируемость, потому что они не могут делать обобщения, выходящие за рамки данных, на которых они были обучены. PIAI создает более надежное представление контекста и физического продукта. (PIAI) — это ИИ, который может создавать физически и научно обоснованные модели ИИ. PIAI вызвал особый интерес как более эффективный вариант для моделирования сложных систем, таких как климат и экологические проблемы, которые сложно смоделировать с учетом их масштаба.
COVID-19 выявил уязвимости слишком хрупких бизнес-моделей. PIAI создает более гибкое представление контекста и условий, в которых работают системы, позволяя разработчикам создавать более адаптивные системы. Он также может создавать более надежные и адаптируемые системы бизнес-моделирования, которые более надежны для более широкого диапазона сценариев.
К другим развивающимся технологиям в этой области относятся составные приложения, составные сети и инженерия влияния.
Интеллект при принятии решений
Интеллект при принятии решений — это практический подход к совершенствованию процесса принятия решений в организации. Он моделирует каждое решение как набор процессов, используя интеллект и аналитику для информирования, извлечения уроков и уточнения решений.
Интеллектуальная система принятия решений может поддерживать и улучшать процесс принятия решений человеком и, возможно, автоматизировать его за счет использования расширенной аналитики, моделирования и искусственного интеллекта.
Гиперавтоматизация
Гиперавтоматизация — это дисциплинированный, ориентированный на бизнес подход, позволяющий быстро идентифицировать, проверять и автоматизировать как можно больше бизнес-процессов и ИТ-процессов. Гиперавтоматизация обеспечивает масштабируемость, удаленную работу и нарушение бизнес-модели.
Гиперавтоматизация предполагает согласованное использование нескольких технологий, инструментов или платформ, в том числе:
- Искусственный интеллект (ИИ)
- Машинное обучение
- Программная архитектура, управляемая событиями
- Роботизированная автоматизация процессов (RPA)
- Наборы для управления бизнес-процессами (BPM) и интеллектуального управления бизнес-процессами (iBPMS)
- Платформа интеграции как услуга (iPaaS)
- Инструменты с открытым кодом / без кода
- Пакетное программное обеспечение
- Другие типы инструментов автоматизации решений, процессов и задач
ИИ-инженерия
Разработка ИИ автоматизирует обновление данных, моделей и приложений для оптимизации доставки ИИ. В сочетании с надежным управлением ИИ, разработка ИИ позволит внедрить ИИ, чтобы обеспечить его постоянную ценность для бизнеса.
По мере того, как компании продолжают внедрять инновации в области ИИ, им также необходимо эффективно использовать все ресурсы — данные, модели и вычисления.
Компаниям следует рассмотреть вопрос о вводе в действие модели (ModelOps) для внедрения решений ИИ. ModelOps сокращает время, необходимое для перевода моделей искусственного интеллекта из пилотной серии в производственную, благодаря принципиальному подходу, который может помочь обеспечить высокую степень успеха. Он также предлагает систему для управления и управления жизненным циклом всех ИИ (графических, лингвистических, систем на основе правил и других и моделей решений).
Распределенные предприятия
Распределенные предприятия отражают бизнес-модель, ориентированную на цифровое, сначала удаленную, чтобы улучшить взаимодействие с сотрудниками, оцифровать точки взаимодействия потребителей и партнеров и улучшить взаимодействие с продуктами.
Распределенные предприятия лучше обслуживают потребности удаленных сотрудников и потребителей, которые подпитывают спрос на виртуальные услуги и гибридные рабочие места.
Общий опыт
Общий опыт — это бизнес-стратегия, которая объединяет опыт сотрудников, клиентский опыт, пользовательский опыт и многопользовательский опыт в нескольких точках взаимодействия для ускорения роста.
Общий опыт может повысить доверие, удовлетворение, лояльность и поддержку клиентов и сотрудников за счет целостного управления опытом заинтересованных сторон.
Автономные системы
Автономные системы — это самоуправляемые физические или программные системы, которые учатся на своих средах и динамически изменяют свои собственные алгоритмы в режиме реального времени для оптимизации своего поведения в сложных экосистемах.
Автономные системы создают гибкий набор технологических возможностей, которые способны поддерживать новые требования и ситуации, оптимизировать производительность и защищаться от атак без вмешательства человека.
Генеративный ИИ
Генеративный ИИ узнает об артефактах из данных и создает новые инновационные творения, похожие на оригинал, но не повторяющие его. Генеративный ИИ может создавать новые формы творческого контента, например видео, и ускорять циклы исследований и разработок в самых разных областях, от медицины до создания продуктов.
Организации могут применять генеративный ИИ, который создает оригинальный медиаконтент, синтетические данные и модели физических объектов. Например, генеративный ИИ был использован для создания лекарства для лечения обсессивно-компульсивного расстройства (ОКР) менее чем за 12 месяцев.
Как технологические тенденции стимулируют цифровой бизнес
Главные стратегические технологические тенденции ускорят цифровые возможности и будут стимулировать рост за счет решения общих бизнес-задач для ИТ-директоров и руководителей технологий. Они предлагают план по выделению вашей организации среди конкурентов, достижению бизнес-целей и позиционированию ИТ-директоров и ИТ-руководителей в качестве стратегических партнеров в организации.
Каждый дает один из трех основных результатов:
Инженерное доверие: Технологии в этом сегменте создают более устойчивую и эффективную ИТ-основу, обеспечивая более безопасную интеграцию и обработку данных в облачных и не облачных средах, чтобы обеспечить экономичное масштабирование ИТ-основы.
Скульптурные изменения: выпуская новые творческие технологические решения в этой области, вы можете масштабировать и ускорить цифровизацию своей организации. Эти технологические тенденции позволяют вам реагировать на растущие темпы изменений путем более быстрого создания приложений для автоматизации бизнес-деятельности, оптимизации искусственного интеллекта (ИИ) и обеспечения более быстрых и разумных решений.
Ускорение роста: извлекая выгоду из стратегических технологических тенденций в этом сегменте, вы используете мультипликаторы ИТ-ресурсов, которые позволят завоевать бизнес и долю на рынке. Вместе эти тенденции позволяют максимизировать создание ценности и расширять цифровые возможности.
Новые комментарии: