数字化转型可能改变企业战略的五大趋势

随着世界各地的社会和经济在冠状病毒疫情发生一年之后逐渐复苏，企业IT领导者应该拓展自己的视野，并回顾行业趋势。许多企业如今忙于转向远程工作、更新业务流程、适应客户需求的变化，而技术创新、改善客户体验、推出数字化产品以及成熟的机器学习能力可能不再成为其首要任务。

数字化转型不仅仅是要采取现有的业务流程，而且要使其更高效。新技术和不断发展的客户机会要求业务领导者重新思考商业模式、产品、目标市场和客户体验。如果企业的数字化转型没有关注业务增长和客户机会，可能会面临困境，因此需要进行变革。

以下可能会促使企业调整和改变数字化转型策略的五种趋势：

1、开发和完善客户数据平台

对于认识到客户需求正在变化并旨在进行数据驱动的企业，客户数据平台(CDP)可以作为一项战略投资以使企业实践保持一致。实施这些平台的企业旨在改善客户服务、更新产品开发策略、修改销售优先级以及调整营销活动。

客户数据平台(CDP)本质上是一种数据仓库和分析工具，用于集中来自客户关系管理(CRM)、企业资源计划(ERP)、市场营销自动化工具和实现系统的客户信息。它们提供了客户概况、交互和事件的集中视图，并充当与其他与客户交互系统的双向信息共享存储库。对于零售行业和B2C行业，可以采用针对特定行业的客户数据平台(CDP)解决方案。另一种选择是使用主数据管理平台来实现客户数据平台(CDP)。

由于要获取和处理客户信息、业务流程和系统数量众多，因此客户数据平台(CDP)的实施非常复杂。但是针对客户数据平台(CDP)最近发布的一份调查报告表明，这些计划正在不断增加，52%的受访者将客户数据输入中央系统，这高于2017年的37%。客户数据平台(CDP)计划仍然充满挑战，但其平台日趋成熟，并对更多企业来说更加可行。

2、演示机器学习投资的业务影响

企业难以启动人工智能和机器学习程序或未能将概念验证(PoC)过渡到生产的原因很多。但是凯捷公司最近发布的一份调查报告表明， 53%的受访者表示在2020年实施的多个用例中超越了机器学习试验和概念验证(PoC)阶段，而2017年只有36%的受访者这么认为。这一进展不仅发生在以数据为中心的行业中，例如技术和金融服务，还发生在十多个行业领域，其中包括在这方面比较谨慎的电信、公用事业和能源行业，他们在生产实践中部署了一些规模有限的人工智能系统。

在此次调查中，受访者还报告了其人工智能投资对业务的影响。在被确定为人工智能领导者的受访者中，有97%的受访者报告了可量化的收益，而39%的受访者表示其收益高于预期。

虽然许多企业都报告了在机器学习方面的人才紧缺的情况，但成熟的MLOps和ModelOps平台可以帮助更多企业扩展其机器学习流程、基础设施和业务运营。这些平台为机器学习生命周期提供了DevOps和SDLC功能，旨在帮助更多企业通过机器学习投资来构建、测试、部署、监控以及实现业务价值。

随着市场上越来越多的机器学习生命周期平台的发展，在所需的数据和技能方面投资落后的企业需要采用机器学习技术。

3、使用超自动化、低代码和敏捷方法实现应用程序的现代化

应用程序开发、现代化和集成是数字化转型的核心实践，这些实践帮助企业启动新的业务能力、改善客户体验以及提高业务流程效率。一些首席信息官和IT领导将其实现视为构建与购买决策，或使用RPA平台来使工作流程自动化。许多企业在敏捷性和DevOps上进行投资，以在构建应用程序时持续交付云原生的微服务和应用程序。然而在发生疫情之后，更多的IT领导者寻求使用低代码和无代码平台来加速应用程序开发。

企业拥有多种方法来开发和支持应用程序开发与集成是有益的，但是如今，越来越多的选项提供了完整的超自动化平台。超自动化应用开发平台包含低代码、无代码、自动化和机器学习功能，提供现成的DevOps功能，并将开发生命周期与敏捷流程保持一致。它们可以共同加快发展进程，提高开发工作的生产率和质量。

这是否意味着更多企业可以开发、支持和增强应用程序，而不会出现成熟的软件开发流程所带来的复杂性?企业官可以加快应用程序现代化，并以更少的技术债务来构建应用程序吗?这些问题将在未来几年中出现，但如今有更多的选择来支持需要核心技术能力的企业开发和集成应用程序。

4、在支持多云策略的同时提高IT效率

许多首席信息官面临着日益严重的财务问题：他们正在采用新技术以支持数据操作、机器学习和云原生应用程序，因此超出了预算。大型企业通常使用了多年的混合云，许多企业将多云架构和运营视为他们期望的一种策略，可以为其业务提供更多的灵活性。

首席信息官能够避免资金缺口或无法支持不断增长的技术组合的唯一方法是在IT运营中提高效率。简而言之，IT运营将需要以更高的服务级别目标来支持更多的异构计算堆栈，而又不会过度增加成本。

如何才能做到这一点?

针对大多数标准运营程序自动执行更多IT任务和协调流程。

使用AIOps工具来改善事件管理KPI。

投资DevOps、CI/CD、IaC、自动测试和安全实践。

集成ITSM、DevOps、SRE和敏捷工具和流程以改善协作。

选择可在公共云和私有云之间运行的“单一控制平台”工具。

一些IT企业在数字化转型方面投入巨资，却没有通过提高内部效率来平衡工作量，这很可能会造成潜在的无法克服的技术债务负担。

5、用敏捷的价值流管理代替瀑布式项目管理办公室(PMO)

首席信息官需要减少优先事项的数量，并将敏捷方法扩展到项目管理办公室(PMO)。制定路线图和展示业务价值对于首席信息官实施的数字化转型之旅至关重要，但是要求其团队承诺实施自上而下的战略计划和季度计划会与驱动敏捷文化、流程和思维方式背道而驰。

在专注于渐进式变革的敏捷实践与业务领导者如何管理战略重点和业务路线图之间，首席信息难以弥补的差距。推动企业文化的发展将要求首席信息官与敏捷团队直接合作，采用持续的规划实践，并审查新兴的价值流管理工具。

数字化转型失败和重新启动的现象正在增加，IT领导者应该探索并利用其背后的趋势来推动他们的数字化转型取得成功。