所有領(lǐng)域都在進(jìn)行企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。同時(shí)，我們也希望進(jìn)一步利用人工智能技術(shù)（AI），機(jī)器學(xué)習(xí)算法（ML）提高運(yùn)營(yíng)效率和控制成本等前沿技術(shù)。AI和ML算法的穩(wěn)定發(fā)展促進(jìn)了機(jī)器學(xué)習(xí)算法和處理的選擇。從金融服務(wù)到通信行業(yè)，從生產(chǎn)到零售，公司都在以創(chuàng)新的形式使用這種技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。

隨著越來(lái)越多的市場(chǎng)在智能層面趨于完善，這種技術(shù)被廣泛選擇，2023年將成為公司尋找跨業(yè)務(wù)功能、部署新技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)的關(guān)鍵一年。以下列出了三個(gè)重要的發(fā)展趨勢(shì)，即核心業(yè)務(wù)流程的重點(diǎn)在不久的將來(lái)的一年。

1、將其視為發(fā)展戰(zhàn)略業(yè)務(wù)流程財(cái)產(chǎn)。

近年來(lái)，公司在實(shí)施智能主題活動(dòng)的過(guò)程中形成了前所未有的海量數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)客戶的接觸面。這在電信網(wǎng)絡(luò)、零售、診療、制造、保險(xiǎn)和金融信息服務(wù)等領(lǐng)域更為普遍。G互聯(lián)網(wǎng)的部署覆蓋了整個(gè)地區(qū)，這一信息量將繼續(xù)大幅增加。

在亞太地區(qū)，公司已經(jīng)或即將使用更多的數(shù)據(jù)信息，并減少價(jià)值實(shí)現(xiàn)的時(shí)間。數(shù)據(jù)信息包含了在做出重要業(yè)務(wù)決策時(shí)所需的寶貴洞察力，而最具創(chuàng)新性和最好的企業(yè)已經(jīng)意識(shí)到數(shù)據(jù)信息是一種戰(zhàn)略材料，因此有必要制定相應(yīng)的數(shù)據(jù)策略。由于每個(gè)一個(gè)環(huán)節(jié)，發(fā)展戰(zhàn)略的具體內(nèi)容在于公司各自的項(xiàng)目需求，沒(méi)有普遍的方法，需要隨著業(yè)務(wù)流程重點(diǎn)的變化不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。

毫無(wú)疑問(wèn)，公司的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略應(yīng)該與公司的云戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)重點(diǎn)保持一致，這也有助于公司通過(guò)提高運(yùn)營(yíng)效率和探索新的利潤(rùn)來(lái)源來(lái)創(chuàng)造更多的經(jīng)濟(jì)效益。根據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)成熟度的調(diào)查結(jié)果，5.97%的亞太地區(qū)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略完善的企業(yè)實(shí)現(xiàn)了更高的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)。

各行各業(yè)，不同規(guī)模的公司，只要有合適的專用工具，就可以輕松從信息中提取可操作的洞察力，從而利用這種洞察力實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)或探索新的利潤(rùn)來(lái)源。特別是自助終端的誕生，公司無(wú)需具備運(yùn)維管理或云理論知識(shí)。

2、應(yīng)用響應(yīng)式AI系統(tǒng)軟件加速業(yè)務(wù)決策速率。

隨著實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、流量傳輸和共享市場(chǎng)需求的改善，推動(dòng)企業(yè)向數(shù)字驅(qū)動(dòng)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，預(yù)計(jì)將有更多的企業(yè)融資基礎(chǔ)設(shè)施響應(yīng)AI系統(tǒng)軟件。這些系統(tǒng)軟件通?？梢允占罅繑?shù)據(jù)，并能快速適應(yīng)變化和差異。對(duì)焦中國(guó)銷售市場(chǎng)，IDC2026026年中國(guó)AI全球投資經(jīng)營(yíng)規(guī)模預(yù)計(jì)將超過(guò)8.9%，居世界第二。

確定勝負(fù)的關(guān)鍵將在于趨勢(shì)分析的實(shí)施速率和與此優(yōu)化算法案例相關(guān)的成本效率比。如果公司能夠通過(guò)適當(dāng)和可解釋的方式AI拉近關(guān)系，為了提高決策的過(guò)程速度和協(xié)調(diào)能力，可以超越對(duì)手。

分析公司將重點(diǎn)從優(yōu)化算法轉(zhuǎn)向可預(yù)測(cè)的汽車儀表板、數(shù)據(jù)可視化、應(yīng)用等，簡(jiǎn)化應(yīng)用AI在系統(tǒng)軟件下得出結(jié)論的過(guò)程。這將幫助企業(yè)管理者迅速熟悉業(yè)務(wù)流程的危害，并自豪地付諸行動(dòng)。

3、不斷向公有云和混合云遷移，完善部署。

圍繞云的政策和云遷移仍然是緊密的IT公司高管的首要任務(wù)是促進(jìn)不同規(guī)模企業(yè)公共云支出和工作承載能力的再次增加。在中國(guó)，根據(jù)Gartner根據(jù)預(yù)測(cè)分析，2026年中國(guó)知名企業(yè)機(jī)構(gòu)云計(jì)算平臺(tái)的采用率也將提高到70%以上。然而，由于公司無(wú)法有效優(yōu)化成本，很大一部分費(fèi)用被浪費(fèi)了。

依據(jù)Flexera在《2022年云現(xiàn)狀報(bào)告》中，許多受訪者估計(jì)，他們的公司在2021年浪費(fèi)了32%的云支出，這與前一年的30%相比有所上升。成本優(yōu)化已經(jīng)連續(xù)第六年成為公司的第一家“云”由此可見，公司要選擇更加經(jīng)濟(jì)高效的發(fā)展戰(zhàn)略，便于快速、有效地交付。

應(yīng)用數(shù)據(jù)湖倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)信息準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)信息網(wǎng)格圖等智能數(shù)據(jù)架構(gòu)對(duì)于提高各類業(yè)務(wù)流程的效率尤為重要。除了本地和公共云或私有云存儲(chǔ)中的信息管理方法外，這種智能數(shù)據(jù)架構(gòu)還可以解決各種復(fù)雜問(wèn)題，包括安全和整改，并進(jìn)行處理IT在企業(yè)數(shù)據(jù)訪問(wèn)限制層面，團(tuán)隊(duì)焦慮。

在擁抱云、邊緣和數(shù)據(jù)功能之前，公司必須花時(shí)間評(píng)估他的工作流程。這里的關(guān)鍵是明確適合自己項(xiàng)目需要的方式和發(fā)展戰(zhàn)略，讓所有公司都能從這個(gè)功能中受益，而不僅僅是處理實(shí)際問(wèn)題。

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標(biāo)簽：數(shù)字化企業(yè),云技術(shù),人工智能技術(shù),智能機(jī)器技術(shù)