Gartner发布《2022年12大技术趋势》:超自动化连续3年入选

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10月19日,全球著名咨询调查机构Gartner发布了《2022年12大技术趋势》报告。12大技术分别是数据结构、网络安全网格、隐私增强计算 、云原生平台、可组合应用程序、决策智能、超自动化、人工智能工程、分布式企业、全面体验 、自主系统 和生成式 AI。

 

值得一提的是,超自动化已连续3年入选技术趋势报告,成为入选次数最多技术之一。充分说明超自动化在全球数字化转型浪潮中继续担任重要角色,以及超自动化市场将保持高速增长趋势。超自动化是Gartner在《2020年10大技术趋势》中首次提出并居首位,在《2021年9大技术趋势》中再次入选。超自动化是一种技术合集,主要包括:RPA、低代码开发平台、流程挖掘、AI等创新技术。

 

Gartner认为,到2022年,组织CEO有三个优先事项,增长、数字化和效率。过去 18 个月加速了组织对数字技术的需求,需要更快地适应不断变化的竞争环境。顶级战略技术趋势是实现 CEO 优先事项的关键。每一种趋势都提供了竞争优势,它们相互建立并相互增强。这些不仅仅是技术,还是未来3—5年内使组织与同行区分开来的战略路线图,这些技术趋势是组织实现业务目标重要驱动力。 

 

 

今年,Gartner将12项主要战略技术共分为三大主题,工程信任、重塑变革和加速增长。

 

I 工程信任:包括数据结构、网络安全网格、隐私增强计算和云原生平台4项技术。该细分市场的技术通过确保跨云和非云环境,更安全地集成和处理数据以创建更具弹性和效率的 IT 基础,提供具有成本效益的 IT 基础扩展。

 

重塑变革:包括可组合应用程序、可组合应用程序、决策智能、超自动化、人工智能工程。通过该领域的创新新技术解决方案,用户可以扩展和加速数字化进程。这些技术趋势使组织能够通过更快速地创建应用程序,自动化各种业务流程、优化AI并实现更快、更明智的决策,从而响应不断变化的商业环境。

 

加速增长:包括分布式企业、全面体验 、自主系统 、生成式 AI。通过利用这一细分市场的战略技术趋势,组织可以释放IT力量倍增器,从而赢得业务和市场份额。总之,这些趋势使组织能够最大限度地创造商业价值并增强数字化能力。

 

 

以下是12大技术介绍

 

 

数据结构(Data Fabric)

 

数据结构提供跨平台和业务用户的数据源的灵活、有弹性的集成,无论数据位于何处,都可以在需要的任何地方提供数据。数据结构的真正商业价值在于,能够使用分析来学习和积极推荐应该使用和更改数据的位置。这可以减少高达 70% 的数据管理工作。到2024年,数据结构部署将在数据利用率中提升四倍效率,同时将人力驱动的数据管理任务减少一半。

 

网络安全网格(Cybersecurity Mesh)

 

网络安全网格是一种灵活、可组合的架构,可集成广泛分布的不同安全服务。网络安全网格使同类最佳的独立安全解决方案能够协同工作以提高整体安全性,同时将控制点移至更接近它们旨在保护的资产。它可以跨云和非云环境快速可靠地验证身份。到2024年,采用网络安全网格架构的组织,将安全工具整合为合作生态系统,将减少个人安全事件的财务影响约为90%。

 

隐私增强计算(Privacy-Enhancing Computation )

 

隐私增强计算可确保,在不受信任的环境中处理个人数据。不断发展的隐私和数据保护法律以及日益增长的消费者担忧正在推动这一趋势,它利用各种隐私保护技术在满足合规要求的同时从数据中提取价值。到2025年,60%的大型组织将在分析、商业智能或云计算中,使用一个或多个隐私增强计算技术。

 

云原生平台(Cloud-Native Platforms )

 

云原生平台是一种技术,可让您构建具有弹性、弹性和敏捷性的新应用程序架构,使您能够响应快速的数字变化。这改进了传统的云迁移方法,该方法无法利用云的优势并增加了维护的复杂性。到2025年,云原生平台将作为超过95%的新数字举措的基础设施,在2021年只有40%。

 

 

可组合应用程序(Composable Applications)

 

可组合应用程序由以业务为中心的模块化组件构建而成,可以更轻松地使用和重用代码,加快软件解决方案的上市时间并释放企业价值。

 

决策智能(Decision Intelligence )

 

决策智能是一种改进组织决策的实用方法。它将每个决策建模为一组流程,使用智能和分析来通知、学习和完善决策。决策智能可以支持和增强人类决策,并有可能通过使用增强分析、模拟和人工智能实现自动化。到2023年,超过三分之一的大型组织将有分析师负责决策数据,包括决策建模。

 

超自动化(Hyper automation )

 

超自动化是一种规范的业务驱动方法,可以快速识别、审查和自动化尽可能多的业务和 IT 流程——实现可扩展性、远程操作和业务模型中断。超自动化是技术合集,包括RPA、低代码开发平台和流程挖掘等工具。

 

人工智能工程 (AI Engineering )

 

AI 工程旨在通过自动更新数据、模型和应用程序以优化生产 AI 解决方案的价值,以简化 AI 交付。结合强大的人工智能治理,它将实施人工智能的交付,以确保其持续的业务价值。 

 

 

分布式企业(Distributed Enterprises)

 

分布式企业体现了数字优先、远程优先的商业模式,以改善远程员工体验,数字化消费者和合作伙伴接触点,并构建产品体验。远程员工和消费者的增加导致对虚拟服务和混合工作场所的需求不断增长。 

 

全面体验 (Total Experience )

 

全面体验是一种业务战略,它整合了跨多个接触点的员工体验、客户体验、用户体验和多重体验,以加速增长。整体体验的目标是通过对利益相关者体验的整体管理,提高客户和员工的信心、满意度、忠诚度和拥护度。到2026年,60%的大型企业将使用全面经验来改变他们的商业模式,实现世界级的客户和员工体验。

 

自主系统 (Autonomic Systems )

 

自主系统是自我管理的物理或软件系统,它们从环境中学习并实时动态修改自己的算法以优化其在复杂生态系统中的行为。这创造了一套灵活的技术能力,能够支持新的需求和情况,优化性能并在没有人为干预的情况下防御攻击。

 

生成式 AI(Generative AI)

 

生成式 AI从数据中学习人工制品,并生成与原始产品相似但不重复的创新产品。这项技术有可能创造新形式的创意内容,如视频、写作等,并加速从医学到产品创造等领域的研发周期。

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