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冠状病毒疫情对2021年的战略技术趋势有何影响?Gartner公司为此发布了组织应在2021年了解和探索的主要战略技术趋势。
Gartner公司研究副总裁Brian Burke表示：“企业职能部门对运营弹性的需求从未像现在这样迫切。首席信息官们正在努力适应不断变化的环境，以构建未来的业务。Gartner公司的2021年主要战略技术趋势可实现这种可塑性。
随着企业从应对疫情危机到推动业务增长，他们必须关注构成今年趋势主题的三个主要领域：以人为本、位置独立性、灵活的交付。总而言之，这些趋势构成的整体要大于其各个部分的总和，并着眼于社会和个人需求以实现交付。”
2021年的全球主要战略技术趋势是：
1.行为互联网
随着许多技术捕获并利用了人们日常生活中的“数字尘埃”，行为互联网(IoB)正在兴起。
根据Gartner公司的调查，行为互联网(IoB)结合了直接针对个人的现有技术(例如面部识别、位置跟踪和大数据)，并将产生的数据与相关的行为事件(如现金购买或设备使用)相关联。
企业可以使用这些数据来影响人类的行为。例如，为了在疫情期间监视对健康协议的遵守情况，可以通过计算机视觉利用行为互联网(IoB)来查看员工是否戴着口罩或通过热成像来识别发烧患者。
Gartner公司预测，到2025年年底，全球一半以上的人口将至少接受一项行为互联网(IoB)计划，无论是商业还是政府。
2.全面体验
Burke说，“Gartner公司去年将多元化体验作为一种主要的战略技术趋势，并将其在今年以全面体验(TX)向前迈进了一步，该战略将多元体验与客户、员工和用户体验联系在一起。Gartner公司预计，在未来三年内，提供全面体验(TX)的组织将在关键满意度指标方面超越竞争对手。”
随着人们之间的互动变得更加移动化、虚拟化和分布化，企业由于疫情应该部署全面体验(TX)策略。
全面体验(TX)希望改善多个组成部分的体验，以实现转变后的业务成果。对于那些希望通过利用新的经验颠覆者来实现差异化的企业来说，这些体验是从疫情中恢复过来的关键时刻。
3.隐私增强计算
随着全球数据保护法规的成熟，很多首席信息官都面临着前所未有的隐私和违规风险。与常见的静态数据安全控制不同，隐私增强计算可以在保护机密性或隐私的同时保护正在使用的数据。
Gartner公司认为，到2025年，一半以上大型组织将实施隐私增强计算，以在不受信任的环境和多方数据分析用例中处理数据。企业应通过评估需要传输个人数据、数据货币化、欺诈分析和其他高敏感数据用例的数据处理活动，开始识别隐私增强计算的候选对象。
4.分布式云服务
分布式云服务是将公共云服务分发到不同的物理位置，而服务的运营、治理和演进仍然是公共云提供商的责任。它为具有低延迟、降低数据成本需求和数据驻留要求的方案提供了灵活的环境。它还满足了客户使云计算资源更靠近发生数据和业务活动的物理位置的需求。
Burke说，“到2025年，大多数云服务平台将至少提供一些在需要时执行的分布式云服务。分布式云服务可以取代私有云，并为云计算提供边缘计算和其他新用例。它代表了云计算的未来。”
5. 无处不在的运营
无处不在的运营是指一种IT运营模型，旨在为组织在全球各地的客户提供支持，使各地的员工都可以使用并管理跨分布式基础设施的业务服务的部署。
它不仅仅是员工在家远程工作或与客户进行虚拟互动，它还提供跨五个核心领域的独特增值体验：协作和生产力、安全的远程访问、云计算和边缘计算基础设施、数字化体验的量化，以及支持远程操作的自动化。
到2023年底，40%的企业将应用到各地的运营，以提供优化和混合的虚拟和物理客户与员工体验。
6.网络安全网格
网络安全网格将允许任何人安全地访问任何数字资产，无论资产或人员位于何处。它通过云交付模型将策略执行与策略决策分离，并使身份成为安全边界。到2025年，网络安全网将支持一半以上的数字访问控制请求。
Burke评论说：“冠状病毒疫情加快了数字化转型的过程。我们已经度过了一个转折点，大多数企业的网络资产现在都超出了传统的物理和逻辑安全范围。随着无处不在运营的不断发展，网络安全网格将成为确保从不受控制的设备安全访问和使用位于云中的应用程序和分布式数据的更实用方法。”
7.智能可组合业务
Burke说：“为提高效率而建立的静态业务流程非常脆弱，以至于在疫情的冲击下崩溃了。当首席信息官和IT主管努力应对挑战时，他们开始了解适应业务变化步伐的业务功能的重要性。”
智能可组合业务可以通过访问更好的信息并对其做出更灵活的响应来重新制定决策。例如，借助丰富的数据和见解，机器将增强未来的决策能力。智能组合业务将为重新设计的数字商务时刻、新的商业模式、自主运营以及新的产品、服务和渠道铺平道路。
8.人工智能工程
Gartner公司的研究表明，只有53%的人工智能项目从原型转化为生产项目。首席信息官和IT主管发现很难扩展人工智能项目，因为他们缺乏创建和管理生产级人工智能管道的工具。人工智能的生产之路意味着转向人工智能工程，这门学科专注于各种可操作人工智能和决策模型(如机器学习或知识图)的治理和生命周期管理。
人工智能工程将建立三个核心支柱上：DataOps，ModelOps和DevOps。
9.超级自动化
企业可以使用业务驱动的超级自动化来快速识别、审查和自动化尽可能多的已批准业务和IT流程。
尽管在过去的几年中，超级自动化的趋势一直以一种不可阻挡的速度发展，但发生的疫情已使用户需求激增，突然之间要求一切都必须实现“数字化”。
业务利益相关者的积压要求促使70%以上的企业采取了数十种超级自动化计划。
Burke总结说：“如今，超级自动化是不可避免并且不可逆转的。所有能够并且应该自动化的一切事物都将实现自动化。”
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