德勤：2018技术趋势

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随着业务策略与技术变得愈加密不可分，领先企业正从根本上重新思考如何规划、交付并制定其技术解决方案。他们将信息技术部门转变为驱动业务发展的引擎，负责后台系统、运营甚至产品和平台供应。这些企业自下而上地进行基础设施与结构堆栈现代化;自上而下地采用新方式组建、运用并实现其技术实力。上述两种模式共同发力，不仅能提高效率，还能提供定义未来技术企业的工具、速率及能力。

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技术重塑

自上而下与自下而上构建新型信息技术交付模式

重塑技术趋势不是技术重组的演练，而是对各种设想、设计提出质疑以期获得更好的结果，并最终创造出一种替代性的信息技术交付模式。

自下而上的技术重塑

技术重塑涉及底层基础设施和体系架构的现代化。为采取自下而上的措施，具备前瞻性的公司可在规划时主要关注以下三方面的机遇：

  自动化：自动化通常是公司开展技术重塑工  作所期望达成的首要目标。实现自动化的机  遇贯穿于信息技术的整个生命周期，其中包括自动供应、自动测试、自动构建、自动部署和自动运营，以及可实现自我监控、自主学习以及自我修复的大型自主平台。几乎所有信息技术传统的运营方式都可实现自动化，包括任何可实现工作流程驱动化、重复性的、或以政策为导向的以及需要在系统间进行平衡的运营方式。这些方式的名称各不相同:机器人流程自动化、认知自动化、智能自动化，甚至是认知主体，但他们的基本含义却如出一辙，即运用新技术实现任务自动化，并协助工人处理日益复杂的工作。

技术债务：代码质量不佳或设计有缺陷并不是引发技术债务的唯一原因。通常，它是决策日积月累的结果一一沛民据即时投资回报率或项目需求分别采取的行动。通过按需整合并修改软件来定期偿还技术债务的企业，能够更好地支持创新投资。公司同样可产生物理基础设施和应用程序方面的技术债务，并且长期维护遗留系统将产生一定的成本。平台再造应用(通过裸机或云技术)可有助于抵消这类成本并加快上市速度和服务效率。

量化技术债务：逆转问题应从可见性入手一一隐藏质量和架构问题的一条基准。信息技术费用支出的决策者应制定简要且具有说服力的方法来阐述相关问题的潜在影响，以促进理解。贵公司的信息技术企业不仅应将技术债务标准用于规划与组合管理，还应该用于项目交付中。

管理技术债务：贵公司应确定在未来一年或两年内需要何种工具或系统以实现您的战略目标。这有助于您确认应处理的业务组合部分。同样地，针对您的各类平台，要勇于做出取舍。贵公司的目标应是减少技术负债，而非仅仅监控技术负债。现代化的基础设施:有一种灵活的架构模式，其效率和效果在初创型信息技术行业中有目共睹，这显示出该模式在市场中被广泛使用的趋势不可避免。在这种云优先的模式中以及围绕其开展的领先实践中，均采用虚拟化、容器化的平台，这样的平台不仅易于扩展，还可重复使用，各项工作在运营环境中仍保持独立。系统间松散祸合，并按政策、控制管理与自动化运行;本地部署、私有云或公有云等功能的动态使用可实现既定工作量按实际价格和性能目标进行交付。上述因素合并起来可广泛实现从对阶段的管理到结果的管理。

最后，调查结果表明，各地区公司对于bt;K童塑趋势的准备程度有所不同。近来年地区经济衰退和货币贬值导致南欧和拉美地区的信息技术预算缩减。此外，文化动态以及技术组合亦对准备程度产生影响。例如北欧地区，准备程度影响因素包括因等级偏差和缺少强制执行命令而导致的潜在延迟，以及公司对于变革的乐观态度和预期(在此类公司中，建立和形成领导风格已成为常态)。但一般而言，缺乏专业知识和标志性的成果证明通常会阻碍变革之路。

无领劳动力

人机同舟共济—携手前行，共创新型人才模式

随着自动化、认知技术与人工智能备受关注，企业可能需要重新对其人员结构进行调整，如将部分员工分配至人员相关部门、部分员工分配至机器相关部门，其余的则被留在混合模式(即利用技术提高人类工作效率)下的部门。同时管理人与机器将赋予人力资源部门全新的挑战，这涉及如何同时进行提升型劳动力的再培训和打造出新的人力资源流程用以管理虚拟员工、认知主体、机器人及其他构成“无领”劳动力的人工智能驱动型功能。基于自动化的目标对原有的实践方式、系统和人才模式进行重新设计，人力资源团队可以着手将自身转型为灵活、快速反应而又充满活力的部门，从而更好地为未来的人机人才提供支持。

Exelon在美国48个州、华盛顿以及加拿大从事发电业、能源销售、传输与交付业务。该公司支持竞争，并视竞争为满足经济与环境政策目标的途径，因此推动效率的提升是实现整体目标的关键。效率的提升就包括优化劳动力并激发创新思维。在与战略性供应商项目合作(Ex-elon将部分事务型工作外包，使信息技术人员有更多时间完成创新的分析型任务)取得成功后，公司领导层便开始寻求利用机器人来协助人类工作者。

企业数据主权

若真爱数据，则放手予之自由

每个企业都将数据视为关键资产，然而“放手”数据予之自由的需求却日益强烈—让这些数据信息为各企业单位、部门及地区所知、所悟和所用。这就需要运用现代手段，即利用机器学习、自然语言处理及自动化等方法动态理解数据关系、引导数据储存并管理数据权利，从而进行数据构建及管理。全球数据隐私及保护相关的法律法规不断变化，为探索这些变化，同样也需要上述能力。

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