2022年重要戰(zhàn)略技術(shù)趨勢

1、2022年重要戰(zhàn)略技術(shù) 趨勢塑造數(shù)字業(yè)務(wù)未來的12大趨勢CEO追求三個(gè)目標(biāo)：增長、數(shù)字化和運(yùn)營效率從新冠疫情、動蕩政局到氣候變化，企業(yè)機(jī)構(gòu)不斷遭受意外事件的沖擊。但利用數(shù)字業(yè)務(wù)在 顛覆環(huán)境中繁榮成長、脫穎而出的思路卻未曾改變，始終明確印刻在人們的腦海中。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，加速增長，戰(zhàn)略性推動企業(yè)機(jī)構(gòu)進(jìn)步。這些創(chuàng)新趨勢將能夠： 隨時(shí)隨地為員工和設(shè)備提供可可靠靠的數(shù)的數(shù)字字連接連接 隨時(shí)隨地為快快速速擴(kuò)擴(kuò)展展數(shù)字創(chuàng)意提供解解決決方案方案 提供創(chuàng)創(chuàng)新能力新能力，加速業(yè)務(wù)增長這些趨勢彼此成就，相輔相成。若結(jié)合使用，Gart

2、ner 2022年重要戰(zhàn)略技術(shù)趨勢將助您協(xié)助 CEO完成優(yōu)先任務(wù)，達(dá)到擴(kuò)大規(guī)模、適應(yīng)變化和加速增長的預(yù)期目標(biāo)。David Groombridge Gartner基礎(chǔ)設(shè)施和通訊服務(wù) 副總裁分析師趨勢數(shù)據(jù)編織生成式AI塑造數(shù)字業(yè)務(wù)未來的12大趨勢Gartner IT領(lǐng)導(dǎo)者成為客戶2網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格隱私增強(qiáng)計(jì)算云原生平臺組裝式應(yīng)用決策智能超級自動化AI工程化分布式企業(yè)全面體驗(yàn)自治系統(tǒng)工程工程化信任化信任缺少信任的技術(shù)是什么樣的？數(shù)字業(yè)務(wù)的核心需要韌性高效的IT基礎(chǔ)。若基礎(chǔ)不牢靠，以高成本效益進(jìn)行規(guī)模拓展也就無從談起。在這個(gè)互聯(lián)互通的世界中，IT部門需要負(fù)責(zé)工程化所必需的信任，Gartner提到的前四個(gè)趨

3、勢可以滿足這一需求。生成式AI趨勢數(shù)據(jù)編織網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格隱私增強(qiáng)計(jì)算云原生平臺組裝式應(yīng)用決策智能超級自動化AI工程化分布式企業(yè) 全面體驗(yàn) 自治系統(tǒng)趨勢啟動方法：啟動方法：利用元數(shù)據(jù)分析技術(shù)確定當(dāng)前 業(yè)務(wù)運(yùn)營的數(shù)據(jù)使用模式，明 確實(shí)施數(shù)據(jù)編織解決方案的優(yōu) 先領(lǐng)域。實(shí)際數(shù)據(jù)和建模數(shù)據(jù)間存在重 大偏移的領(lǐng)域，應(yīng)列為數(shù)據(jù)編 織優(yōu)先部署的目標(biāo)。數(shù)據(jù)編織數(shù)據(jù)編織數(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

4、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%。當(dāng)前當(dāng)前用例：用例：芬蘭城市圖爾庫發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)領(lǐng)域的差距成為其創(chuàng)新的絆腳石。通過整合零 散的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，該城市能夠重復(fù)使用數(shù)據(jù)，將服務(wù)上市時(shí)間縮短三分之二， 并實(shí)現(xiàn)了可變現(xiàn)的數(shù)據(jù)編織技術(shù)。到2024年，數(shù)據(jù)編織部署會 將數(shù)據(jù)利用率提高三倍，同 時(shí)將數(shù)據(jù)管理人工任務(wù)減少 一半。來源：GartnerGartner IT領(lǐng)導(dǎo)者成為客戶塑造數(shù)字業(yè)務(wù)未來的12大趨勢4啟動方啟動方法法：在選擇安全解決方案時(shí)，優(yōu)先 考慮可組合性和互操作性。建立一個(gè)共同的基礎(chǔ)框架來組 成、整合安全解決方案。Gartner IT領(lǐng)導(dǎo)者

5、成為客戶塑造數(shù)字業(yè)務(wù)未來的12大趨勢5網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格數(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。當(dāng)前當(dāng)前用例：用例：技術(shù)部門很難從威脅情報(bào)項(xiàng)目中創(chuàng)造價(jià)值。但網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格可以整合來自不 同安全產(chǎn)品的多個(gè)數(shù)據(jù)源，從而可以更好地識別安全事件，并更快地予以響 應(yīng)。來源：Gartner趨勢到2024年，企業(yè)機(jī)構(gòu)將采用 網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格架構(gòu)集成安全 工具，打

6、造有利于協(xié)作的生 態(tài)系統(tǒng)，屆時(shí)安全事件的財(cái) 務(wù)影響會平均減少90%。啟啟動方法：動方法：深入了解企業(yè)機(jī)構(gòu)內(nèi)和更廣闊 生態(tài)系統(tǒng)中的關(guān)鍵用例，在這 些用例中，很可能希望在內(nèi)外 部不可信環(huán)境中使用個(gè)人數(shù)據(jù) 或?qū)⑵溆糜诜治龊蜕虡I(yè)智能。優(yōu)先投資合適的隱私增強(qiáng)計(jì)算技術(shù)，以獲得早期的競爭優(yōu)勢。隱私增強(qiáng)計(jì)算隱私增強(qiáng)計(jì)算數(shù)據(jù)的真正價(jià)值不在于簡單地?fù)碛?，而在于如何將其?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)。當(dāng)前當(dāng)前用例：用例：D

7、eliverFund是一家位于美國的非營利組織，以解決販賣人口問題為己任。 其平臺使用了同態(tài)加密技術(shù)，因此其合作伙伴可以在平臺上針對極其敏感 的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)搜索，但搜索和結(jié)果都進(jìn)行了加密處理。通過這種方式， 合作伙伴既可以進(jìn)行敏感信息查詢，又不必?fù)?dān)心可能暴露個(gè)人或監(jiān)管數(shù)據(jù)。來源：Gartner趨勢到2025年，60%的大型企 業(yè)機(jī)構(gòu)會在分析、商業(yè)智 能或云計(jì)算領(lǐng)域采用一種 或多種隱私增強(qiáng)計(jì)算技術(shù)。Gartner IT領(lǐng)導(dǎo)者成為客戶塑造數(shù)字業(yè)務(wù)未來的12大趨勢6啟動方啟動方法法：鑒于傳統(tǒng)“直接遷移”方法未 能充分利用云計(jì)算優(yōu)勢，應(yīng)盡 可能減少使用。對云原生平臺進(jìn)行投資，并采 用現(xiàn)代應(yīng)用架構(gòu)原則。

8、云原生平臺云原生平臺直接遷移的重點(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。當(dāng)前當(dāng)前用例：用例：印度的一家大型銀行建立了一個(gè)云原生平臺，并創(chuàng)建了一系列全新的數(shù)字金融服務(wù)，從而能夠?qū)㈤_戶時(shí)間縮短至6分鐘，還增加了即時(shí)數(shù)字支付功能。通過部署新型微服務(wù)架構(gòu)，該銀行還實(shí)現(xiàn)了儲蓄、虛擬借記卡和信用卡服 務(wù)一體化，使該系統(tǒng)輕松進(jìn)行擴(kuò)展，在兩個(gè)月內(nèi)處理了超過350萬次

9、交易。來源：Gartner趨勢到2025年，新數(shù)字項(xiàng)目 中將有超過95%將云原 生平臺作為基礎(chǔ)，遠(yuǎn)高 于2021年40%的比例。Gartner IT領(lǐng)導(dǎo)者成為客戶塑造數(shù)字業(yè)務(wù)未來的12大趨勢7塑塑造變造變革革有了可信的基礎(chǔ)，下一個(gè)重點(diǎn)應(yīng)是能使企業(yè)機(jī)構(gòu)擴(kuò)大其數(shù)字化規(guī)模的技術(shù)趨勢。但是，IT單槍匹馬并不能適應(yīng)變革的速度。而由IT和業(yè)務(wù)人員組成的融 合團(tuán)隊(duì)可以進(jìn)行合作并推動創(chuàng)新，從而迅速實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的數(shù)字化。其中， IT負(fù)責(zé)提供工具，使融合團(tuán)隊(duì)能夠塑造變革，與如下幾個(gè)趨勢相呼應(yīng)。趨勢數(shù)據(jù)編織網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格隱私增強(qiáng)計(jì)算云原生平臺組裝式應(yīng)用決策智能超級自動化AI工程化分布式企業(yè)全面體驗(yàn)自治系統(tǒng) 生成式AI啟動

10、方啟動方法法：在所有新技術(shù)項(xiàng)目（包括應(yīng)用現(xiàn)代 化、新型工程化和新廠商服務(wù)的遴 選）中鼓勵應(yīng)用組裝式架構(gòu)原則。 從應(yīng)用市場上購買標(biāo)準(zhǔn)化PBC。組裝式應(yīng)用組裝式應(yīng)用融合團(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。當(dāng)前當(dāng)前用例：用例：Ally Bank已經(jīng)創(chuàng)建了代表可重復(fù)能力的PBC，如欺詐警報(bào)，而其融合團(tuán)隊(duì)可以在低代碼環(huán)境中組裝應(yīng)用，節(jié)省了超過20多萬個(gè)小時(shí)工時(shí)。來源：Gartner趨

11、勢到2024年，軟件即服務(wù)（SaaS）和定制應(yīng)用的設(shè)計(jì) 原則將是“組裝式API優(yōu)先或 僅采用API”，傳統(tǒng)SaaS和定 制應(yīng)用將淪為“遺留技術(shù)”塑造數(shù)字業(yè)務(wù)未來的12大趨勢Gartner IT領(lǐng)導(dǎo)者成為客戶9啟動方啟動方法法：在必須利用更多數(shù)據(jù)支持或增 強(qiáng)智能以改進(jìn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策的 領(lǐng)域，或者在利用自動化可以 擴(kuò)展和加速決策的領(lǐng)域，最先 實(shí)施決策智能。決策智能決策智能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、評估和改進(jìn)決策。整合數(shù)據(jù)、分析和，創(chuàng)

12、建 決策智能平臺AI，以支持、增強(qiáng)和自動進(jìn)行決策。當(dāng)前當(dāng)前用例：用例：以產(chǎn)品為中心的企業(yè)機(jī)構(gòu)可以使用決策智能分析競爭對手的戰(zhàn)略并評估歷 史決策，從而在戰(zhàn)略性產(chǎn)品決策中創(chuàng)造競爭優(yōu)勢。到2023年，超過三分之一的 大型企業(yè)機(jī)構(gòu)的分析師將使 用決策智能，包括決策建模。來源：Gartner趨勢塑造數(shù)字業(yè)務(wù)未來的12大趨勢Gartner IT領(lǐng)導(dǎo)者成為客戶10啟動方啟動方法法：繪制全面圖譜，并確定集體舉 措的優(yōu)先順序（而不是建立任 務(wù)自動化孤島），從而確保實(shí) 現(xiàn)協(xié)同、協(xié)調(diào)的業(yè)務(wù)成果。超級自動化超級自動化隨著企業(yè)機(jī)構(gòu)越來越關(guān)注增長、數(shù)字化和卓越運(yùn)營，對更優(yōu)質(zhì)、更廣泛自動化的需求也不斷凸顯。超級自動化以業(yè)務(wù)

13、驅(qū)動，可識別、審查和自動執(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，包括機(jī)器人流程自動化（RPA）、 低代碼平臺和流程挖掘工具。當(dāng)前當(dāng)前用例：用例：某家全球油氣公司有14個(gè)并行的超級自動化項(xiàng)目，包括特定任務(wù)的自動化， 在90多個(gè)不同領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)工業(yè)化，包括智能文件處理，以及地球科學(xué)和海上石 油鉆探作業(yè)的自動化。選擇自動化領(lǐng)域需從戰(zhàn)略角度出發(fā)，并以質(zhì)量、上市 時(shí)間、業(yè)務(wù)敏捷性或新業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新等業(yè)務(wù)成果為衡量指標(biāo)。趨勢到2024年，各種分散的超 自動化支出將使總擁有成 本增加40倍，而適應(yīng)性治 理將成為企業(yè)業(yè)績表現(xiàn)的 一個(gè)差異化因素。來源：Gartner塑造數(shù)字業(yè)務(wù)未來的12大趨勢

14、Gartner IT領(lǐng)導(dǎo)者成為客戶11啟動方啟動方法法：將AI工程化作為創(chuàng)造和維持生 產(chǎn)性AI價(jià)值的戰(zhàn)略差異化因素。 建立并完善AI工程化實(shí)踐，將 DataOps、ModelOps和 DevOps的最佳實(shí)踐納入其中。AI工程化工程化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。超級自動化結(jié)合了自動化的更新生 產(chǎn)線與強(qiáng)大的AI治理。當(dāng)前當(dāng)前用例：用例：多倫多Unity Health醫(yī)院認(rèn)識到，AI的可信度是決定

15、醫(yī)生對其接受程度的 重要因素。因此，融合團(tuán)隊(duì)向醫(yī)生展示AI結(jié)果的可靠性以及現(xiàn)有的差距 后，可建立醫(yī)生對AI的信任。來源：Gartner趨勢到2025年，10%的企業(yè)會 落實(shí)AI工程化最佳實(shí)踐， 相比于另外90%未采用類 似實(shí)踐的企業(yè)，前者的AI 工作可以創(chuàng)造至少高三倍 的價(jià)值。塑造數(shù)字業(yè)務(wù)未來的12大趨勢Gartner IT領(lǐng)導(dǎo)者成為客戶12加加速增速增長長建立基礎(chǔ)和模塊后，應(yīng)關(guān)注能使企業(yè)所創(chuàng)造價(jià)值最大化的技術(shù)趨勢。 這些技術(shù)可以成倍增加IT的力量，為企業(yè)機(jī)構(gòu)贏得業(yè)務(wù)和市場份額。趨勢數(shù)據(jù)編織網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格隱私增強(qiáng)計(jì)算云原生平臺組裝式應(yīng)用決策智能超級自動化AI工程化 分布式企業(yè) 全面體驗(yàn) 自治系統(tǒng)

16、 生成式AI啟動方啟動方法法：采用“虛擬優(yōu)先、遠(yuǎn)程優(yōu)先” 的架構(gòu)原則，轉(zhuǎn)變業(yè)務(wù)模式， 從因遠(yuǎn)程辦公而變化的客戶 和消費(fèi)者中獲取市場份額。 為融合團(tuán)隊(duì)提供工具，快速 開發(fā)和升級面向客戶的技術(shù)。分布式企業(yè)分布式企業(yè)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。當(dāng)前當(dāng)前用例：用例：Armoire可以讓客戶在數(shù)字試衣間里試穿衣服。美林證券利用地理定位功能，讓客戶找到距自己最近的金融咨詢

17、公司。未來10年內(nèi)，企業(yè)無人機(jī)使用量將增加100倍，為遠(yuǎn)程客戶提供支持。來源：Gartner趨勢到2023年，嘗試分布式 企業(yè)的企業(yè)機(jī)構(gòu)中，75% 的營收增長速度將會比其 競爭對手高出25%。塑造數(shù)字業(yè)務(wù)未來的12大趨勢Gartner IT領(lǐng)導(dǎo)者成為客戶14啟動方啟動方法法：指導(dǎo)優(yōu)化體驗(yàn)的團(tuán)隊(duì)與其他部 門合作，并向他們學(xué)習(xí)。讓所 有與體驗(yàn)項(xiàng)目有關(guān)的領(lǐng)導(dǎo)者對 解決客戶和員工需求分擔(dān)同等 的責(zé)任。全面體驗(yàn)全面體驗(yàn)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

18、的整體體 驗(yàn)。當(dāng)前當(dāng)前用例：用例：Fidelity Spire在其金融服務(wù)中采用了全面體驗(yàn)。分析和AI技術(shù)可以學(xué)習(xí) 客戶的行為，主動響應(yīng)客戶的后續(xù)行動，并為員工進(jìn)行現(xiàn)實(shí)的培訓(xùn)模擬。 而統(tǒng)一身份認(rèn)證服務(wù)可以幫助客戶輕松通過自助門戶接受服務(wù)，并為客 戶整合不同咨詢顧問的觀點(diǎn)。來源：Gartner趨勢到2026年，60%的大型 企業(yè)機(jī)構(gòu)將采用全面體驗(yàn) 轉(zhuǎn)變其業(yè)務(wù)模式，獲得世 界級的客戶和員工口碑。塑造數(shù)字業(yè)務(wù)未來的12大趨勢Gartner IT領(lǐng)導(dǎo)者成為客戶15啟動方啟動方法法：在早期采用可為管理復(fù)雜軟件 或物理系統(tǒng)帶來敏捷性和性能 優(yōu)勢的情況下，試行自治技術(shù)。自治系統(tǒng)自治系統(tǒng)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 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)?；芾沓蔀榭赡堋．?dāng)前當(dāng)前用例：用例：愛立信可在復(fù)雜的環(huán)境中管理成千上萬的移動電話基站。其自治系統(tǒng)通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)和數(shù)字孿生，動態(tài)優(yōu)化5G網(wǎng)絡(luò)性能。來源：Gartner趨勢到2024年，出售自治系 統(tǒng)或設(shè)備的企業(yè)機(jī)構(gòu)中， 20%將要求客戶放棄對 產(chǎn)品學(xué)習(xí)行為所引發(fā)損 失的賠償條款。塑造數(shù)字業(yè)務(wù)未來的12大趨勢Gartner IT領(lǐng)導(dǎo)者成為客戶16啟動方啟動方法法：選擇經(jīng)過驗(yàn)證的