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人工智能和機器學(xué)習(xí)對于組織如何運行數(shù)字系統(tǒng)變得更加重要

2019-11-08 09:26 企業(yè)網(wǎng)D1Net

導(dǎo)讀:盡管存在一些困難和障礙,很多企業(yè)如今在數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目方面取得了重大進展,但技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者發(fā)現(xiàn),開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有挑戰(zhàn)性,并在數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否可以提高業(yè)務(wù)價值方面面臨著越來越大的壓力。

盡管存在一些困難和障礙,很多企業(yè)如今在數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目方面取得了重大進展,但技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者發(fā)現(xiàn),開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有挑戰(zhàn)性,并在數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否可以提高業(yè)務(wù)價值方面面臨著越來越大的壓力。

調(diào)研機構(gòu)New Relic公司和Vanson Bourne公司對來自澳大利亞、法國、德國、英國和美國的750名擁有500至5,000多名員工企業(yè)的高級IT決策者進行了調(diào)查。

調(diào)查的主要發(fā)現(xiàn)包括:

50%的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者表示,在管理和監(jiān)視數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面面臨挑戰(zhàn)。

近50%的受訪者表示,他們的客戶可能比公司更早發(fā)現(xiàn)問題。

89%的受訪者表示,人工智能和機器學(xué)習(xí)對于組織如何運行其數(shù)字系統(tǒng)將變得至關(guān)重要。

IDC公司預(yù)測,到2020年,為推動企業(yè)數(shù)字戰(zhàn)略的發(fā)展。30%的全球2000強企業(yè)的資本預(yù)算達到其收入的10%。

隨著企業(yè)高管逐漸認識到數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一項長期承諾,這種增加投資的舉措是重要的一步。隨著數(shù)十億美元投資于數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃,企業(yè)高管們現(xiàn)在正在探索其投資的影響,并在考慮下一步的計劃。

New Relic公司副總裁兼總經(jīng)理GM Buddy Brewer說,“下一階段的數(shù)字化轉(zhuǎn)型將集中在整理所有數(shù)據(jù),以便組織能夠更快地行動,做出更好的決策,并創(chuàng)造一流的數(shù)字化體驗。正如我們研究表明的那樣,觀察并根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)的洞察力采取行動,將在幫助數(shù)字化轉(zhuǎn)型的組織真正擴大規(guī)模和實現(xiàn)現(xiàn)代技術(shù)進步方面發(fā)揮關(guān)鍵作用?!?/p>

數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)

很多全球性企業(yè)聲稱正在大力推進其數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目, 39%的受訪者表示這些項目已經(jīng)完成或接近完成。

這個滿意度似乎也很高,91%的受訪者表示達到或超過了預(yù)期。然而,很多受訪者也認為實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的五大挑戰(zhàn)是:

組織的不同部門正以不同的速度進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,這阻礙了整體進步。

技術(shù)熟練的員工短缺。

預(yù)算有限。

了解和衡量業(yè)務(wù)收益。

仍然抵制關(guān)閉原有系統(tǒng)。

造成挑戰(zhàn)的因素

復(fù)雜性增加:超過50%的受訪者表示,他們發(fā)現(xiàn)新軟件和基礎(chǔ)設(shè)施面臨難以管理和監(jiān)控等問題。大多數(shù)人(63%)說,對業(yè)務(wù)需求做出響應(yīng)的壓力意味著他們必須工作更長的時間才能正確地觀察和管理軟件性能。

更高的期望值:大多數(shù)受訪者(79%)認為,其他業(yè)務(wù)部門對數(shù)字系統(tǒng)的性能有更高的期望;并期望技術(shù)團隊提供越來越多的創(chuàng)新和更新(72%)。

缺乏可見性:48%的受訪者承認,他們的最終用戶或客戶在知道數(shù)字應(yīng)用程序問題之前就告訴他們有關(guān)數(shù)字應(yīng)用程序的問題,另有46%的受訪者表示,他們在知道如何解決這些問題之前已被告知出現(xiàn)這些問題。

問責(zé)制:46%的高級管理人員希望每天更新有關(guān)員工和客戶的軟件系統(tǒng)性能的信息(54%的美國受訪者指出這一趨勢)。當(dāng)發(fā)生停機或性能問題時,還有40%的首席執(zhí)行官也希望在出現(xiàn)停機或性能問題時得到更多的答案。

分析數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn):企業(yè)團隊采用現(xiàn)代軟件的根本原因可能是機器生成的數(shù)據(jù)量快速增長。超過一半(56%)的受訪者承認,人工方式不可能正確評估這些數(shù)據(jù)。值得注意的是,更多的受訪者指出了這個問題:58%的受訪者來自擁有3000至4999名員工的企業(yè),55%的受訪者來自擁有5000名員工以上的企業(yè)。

確定業(yè)務(wù)指標(biāo):三分之一的受訪者表示,他們的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目在業(yè)務(wù)收益指標(biāo)方面面臨挑戰(zhàn)。

展望未來:利用云計算和人工智能的力量推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型

遷移到公共云:大多數(shù)受訪者表示,遷移到公共云(即AWSs、Azure、Google)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程的核心:美國為82%,英國為75%,澳大利亞為75%,法國為66%,德國為63%。

高效利用資源的方式:許多受訪者(46%)認為,盡管向云平臺的遷移是十分必要的,但很多企業(yè)并沒有明確的方法來了解每月的云計算費用。超過一半(54%)的受訪者還表示,盡管云計算提供商承諾服務(wù)商可以更有效地利用資源,但沒有給出控制成本的承諾。

關(guān)于人工智能和機器學(xué)習(xí)替換人類工作的期望:總體而言,全球有37%的受訪者認為,人工智能和機器學(xué)習(xí)將在十年內(nèi)替換他們的工作,而41%的人并不這么認為。這些數(shù)字在法國是最高的,55%的受訪者表示,他們認為目前的工作將被這些先進技術(shù)取代。這些數(shù)字在美國(32%)和英國(23%)最低。

人工智能和機器學(xué)習(xí)的發(fā)展前景:有趣的是,超過92%的美國受訪者認為,人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)對于他們?nèi)绾芜\行其數(shù)字系統(tǒng)將變得至關(guān)重要。在全球范圍內(nèi),將近84%的受訪者認為人工智能和機器學(xué)習(xí)將使他們的工作更輕松。

美國在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的發(fā)展

在美國,技術(shù)領(lǐng)先者在關(guān)鍵領(lǐng)域與其他國家有所不同。更具體地說:

領(lǐng)先者:美國在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面處于領(lǐng)先地位,約50%美國的受訪者表示說,他們已經(jīng)完成或即將完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型之旅,這一比例超過任何其他接受調(diào)查的國家。

現(xiàn)代化的軟件方法:在美國,DevOps比其他任何國家都受歡迎,該地區(qū)近三分之二的受訪者表示已采用這種方法。

高級管理人員更加關(guān)注:美國的企業(yè)高管(首席執(zhí)行官和首席財務(wù)官)比其他國家的高管更了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型流程,并希望獲得更多信息。其中54%的受訪者表示,要求每天了解其系統(tǒng)對員工和客戶的表現(xiàn)。