Топ-10 стратегічних технологій для цифрового бізнесу у 2022 році

Сьогодні бізнес у світі бореться з проблемою розрізненої та неінтегрованої інформації з різних систем. Це знижує ефективність роботи з даними, а тому компанії інвестують в розробку технології під назвою «Data Fabric».

По суті, фабрика даних — це консолідована система для керування, переміщення та захисту даних у кількох несумісних центрах обробки інформації. Вона об’єднує інформацію з різних джерел та створює можливість наскрізного керування даними.

За підрахунками Gartner, компанії, які використовують Data Fabric, оптимізують витрати на роботу з даними до 70%. Також до 2024 року ця технологія дозволить вчетверо підвищити ефективність роботи з Big Data, але при цьому скоротивши вдвічі залучення людей до керування даними.

Справжня цінність великих даних полягає у тому, щоб їх активно використовувати та створювати нову цінність. Проте однією з найгарячіших дискусій у світі Big Data лишається захист персональних даних. Нові розробки роблять революційні кроки й в цьому напрямку. Privacy-Enhancing Computation (PEC) — це підхід до обчислень, які дозволяють ділитися даними між екосистемами та створювати цінність, але при цьому зберігати конфіденційність інформації.

PEC об’єднує у собі різні технології, але вони працюють за схожим принципом: шифрують, розділяють або попередньо обробляють інформацію перед передачею її іншій стороні. При цьому повністю зберігається конфіденційність. Такий підхід до обчислень можуть використовувати:

• для роботи з історіями пацієнтів у медичних дослідженнях зі збереженням їхньої анонімності;
• для HR-відділів компаній, які прагнуть мінімізувати гендерний розрив в оплаті праці співробітників;
• для запобігання шахрайству, бо з PEC компанії можуть співпрацювати з надійними клієнтами без передачі їм персональних даних.

Наприклад, американська громадська організація DeliverFund бореться проти торгівлі людьми. Її системи використовують гомоморфне шифрування, щоб її партнери могли шукати дані з високим рівнем конфіденційності. При цьому пошук та його результати шифруються.

Оскільки сучасні компанії будують у себе все складнішу ІТ-інфраструктуру, такого ж рівня має бути й їхня система кібербезпеки. Особливо це стосується банків, великих виробництв та державних компаній, які найчастіше стають жертвами кіберзлочинців. Саме тому традиційний фрагментований підхід до безпеки даних відходить у минуле, поступаючись комплексному підходу «Cybersecurity Mesh».

Мережа кібербезпеки — це розподілений архітектурний підхід до масштабованого, гнучкого та надійного кіберконтролю. За цим сценарієм ІТ-відділи можуть створювати в системі менші периметри, які захищають точки доступу та дозволяють керівникам мережі надавати користувачам різні рівні доступу до даних та активів компанії. Це ускладнює хакерам доступ до всієї системи, адже 34% витоків даних та зломів відбувається саме всередині мережі.

За підрахунками Gartner, компанії, які до 2024 року впровадять мережеву архітектуру кібербезпеки, знизять фінансові втрати через кібератаки в середньому на 90%.

Хмарні платформи стають не просто зручним інструментом для бізнесу, а крайньою потребою. Фізичні сервери обмежують розвиток компаній, тим часом як хмари дають додаткові можливості. Наприклад, Microsoft Azure дозволяє компаніям:

• бути гнучкими;
• легко масштабувати бізнес-рішення;
• ефективно працювати з Big Data;
• застосовувати AI-технології;
• зберігати дані у понад 100 надійно захищених дата-центрах світу;
• заощаджувати на обслуговуванні ІТ-інфраструктури;
• відновлювати дані завдяки Azure Backup.

Хмари зменшують залежність компаній від наявної інфраструктури, що дозволяє їм зосередитися на розвитку свого профільного бізнесу. Саме тому, за підрахунками Gartner, до 2025 року 95% нових цифрових ініціатив створюватимуть саме на хмарних технологіях. У 2021 році цей показник складав 40%.

Щоб бути лідерами у своїй галузі, компанії мають розвиватися швидше за конкурентів. Проте часто великим компаніям заважають застарілі системи та технічний борг, які вимагають багато ресурсу на обслуговування та сповільнюють запуск в роботу нових ІТ-розробок. Змінити це покликана ідея компонованої архітектури додатків.

Composable Applications — це гнучкий набір інструментів, які можна динамічно комбінувати для задоволення унікальних потреб будь-якої системи. IT-команди працюють з багаторазовими модулями, які вони можуть швидко з’єднати між собою, щоб створити нові програми та прискорити їхній вихід на ринок. Наприклад, Ally Bank завдяки компонованим додаткам може заощадити понад 200 тисяч годин праці на створенні нових програм.

Компанії вже зараз застосовують штучний інтелект для обробки великих даних. Це допомагає їм виявляти проблеми у логістиці, роботі обладнання, різноманітних бізнес-процесах та швидко приймати рішення. Технологія Decision Intelligence розроблена якраз для цього: вона вивчає велику кількість розрізнених даних та на їхній основі робить певні прогнози, завдяки чому топменеджери можуть якісніше керувати бізнесом, оцінювати та покращувати свої управлінські рішення.

Наприклад, виробники можуть оцінювати конкурентну перевагу у пріоритетних для себе продуктах, використовуючи Decision Intelligence для аналізу стратегій конкурентів та оцінки попередніх рішень. За підрахунками Gartner, до 2025 року робота з даними буде найбільш цінним джерелом інсайтів для бізнесу, і 75% з них буде автоматично згенеровано відповідно до визначених параметрів. Наразі цей показник — 33%.

Технології дозволили компаніям автоматизувати такі бізнес- та IT-процеси, де це раніше було неможливо. Така гіперавтоматизація стала можливою завдяки поєднанню багатьох інструментів, зокрема штучного інтелекту, машинного навчання та роботизованої прогресивної автоматизації (RPA). Тепер компанії можуть оптимізувати свою роботу та легше масштабуватися, підтримувати віддалену роботу окремих бізнес-процесів і забезпечити загальну стабільність бізнес-моделей.

Очікується, що ринок Hyperautomation зросте на 21,7% впродовж наступних 10 років, сягнувши понад 46 млрд доларів до 2031 року.

Штучний інтелект надає революційні інструменти, які дозволяють компаніям бути стійкими до впливу змінних зовнішніх факторів – на кшталт пандемії тощо. Утім, самого штучного інтелекту замало: бізнес повинен постійно вдосконалювати ці технології. AI Engineering — це нова дисципліна, яка зосереджена на розробці інструментів, систем і процесів, які дозволяють використовувати штучний інтелект з найбільшою користю для компаній.

За оцінкою Gartner, до 2025 року 10% підприємств, які постійно вдосконалюють свої AI-технології, отримають втричі більшу цінність від своїх зусиль, ніж ті 90% компаній, які цього не роблять.

Розподілені підприємства виникли з двох причин. З одного боку, бізнес був змушений перевести співробітників на віддалений або гібридний режим роботи через пандемію коронавірусу. А з іншого боку, компанії виходять на нові для себе ринки, а тому повинні бути поруч зі своїми клієнтами.

Distributed Enterprise — це архітектурний підхід, який передбачає перший контакт зі споживачем віддалено або віртуально (virtual-first), а також побудову нового досвіду підтримки продуктів. Наприклад:

• Цифрова гардеробна Armoir дозволяє клієнтам приміряти одяг та готові образи на собі віртуально.
• Інвестиційний банк Merrill Lynch використовує геолокацію, щоб клієнти могли знайти найближчого до них фінансового консультанта.
• Застосування корпоративних дронів зросте в сотні разів впродовж наступні 10 років, щоб компанії могли віддалено обслуговувати клієнтів.

За підрахунками Gartner, до 2023 року 75% компаній, які використовуватимуть переваги розподіленого підприємства, збільшуватимуть свій дохід на 25% швидше за конкурентів.

Здебільшого штучний інтелект навчений робити висновки, але ця технологія здатна зокрема самостійно створювати інновації. Generative AI — це форма штучного інтелекту, яка дозволяє комп’ютерам вивчати базові цифрові шаблони, наприклад, тексту, аудіо або зображень, а потім використовувати їх для створення унікального вмісту.

Генеративний AI вже зараз називають одним з найбільш перспективних досягнень у світі штучного інтелекту за останні десятиліття. Його можуть використовувати для створення програм, розробки ліків або для маркетингу.

Експерти Gartner стверджують, що компанії використовуватимуть генеративний штучний інтелект у 10 разів частіше до 2025 року.