デジタルトランスフォーメーション：主要なテクノロジー予測の再検討

2020年に学んだ教訓は、今年および将来のデジタルトランスフォーメーション戦略と投資の重要な要素として機能します。

2020年1月に、エンタープライズデジタルトランスフォーメーションのさまざまなコンポーネントにわたる年間の予測について話し合いました。それ以来、世界は私たちの生活やビジネスの運営方法を劇的に変えたパンデミックを経験してきました。デジタルトランスフォーメーション計画を加速する必要性が緊急かつ不可欠になり、私たちが明日起こると思っていたことの多くは、私たちが話しているように今起こっています。 2020年の調査によると、ITリーダーの63％がCOVID-19中にデジタル変革イニシアチブを加速または維持し、37％がデジタル支出を遅らせました。 2020年は絶え間ない混乱の時期であり、その急速な変化には、同様に急速な変化に適応する能力が必要でした。そのことを念頭に置いて、私が何が起こると思ったか、そしてその年がどのように展開されたことが2021年の進路をどのように決定するかを振り返ってみましょう。

関連項目： テクノロジーアクセラレーターとして注目を集めるAIOps

自律デジタル企業

私は当初、企業がAIOpsやエッジコンピューティングなどの分野での技術革新を通じて自律的なデジタル企業になるために進歩するにつれて、監視や可観測性ではなく、実用性に焦点を当てる必要があると予測しました。この優先順位の調整は段階的な変化になると思いましたが、パンデミックにより急速に進化する世界情勢は、自動化されたツールとプロセスを通じて実用的な洞察を即座に必要としました。パンデミックが世界的な労働力、サプライチェーン、収益に打撃を与えたため、自動化された技術の実装をさらに進めていた企業は、目標、戦略、投資をリアルタイムで調整する準備が整っていました。自動化ツールの実装と価値の最大化を急いでいることに気付いた企業は、競合他社に遅れをとっており、パンデミックの予測できない影響に効果的に対処できませんでした。

2021年には、自動化の価値を認識して活用し、リアルタイムおよび長期的な戦略を導くための実用的な洞察を提供する企業の回復を予測しています。これらのテクノロジーは常にデジタルトランスフォーメーションに長期的な影響を与える運命にありますが、予測分析などをサポートしてより良い結果をもたらすため、機能が向上し、より重要で測定可能になるため、その効果はより迅速かつグローバルに感じられます。パンデミックの進路はまだ予測不可​​能であり、世界中の企業が逆境に直面し続けることは間違いありません。それでも、2020年に学んだ教訓は、これらの企業が状況に関係なく戦略を効率的かつ効果的に実行できるようにするための、自動化された実用的な洞察への焦点を高めました。

自律型デジタル企業になるための道を歩み始めても、人々があなたの操作に対してそれほど重要ではなくなるという前兆はありません。代わりに、AI、ML、自動化の使用が増えることで、手動による操作の労力が最小限に抑えられます。さらに、それはデータ分析からの単なる追加の洞察ではなく、ますます行動可能性についてになり、可能な場合は自動化された行動をとることができるようになります。

エッジコンピューティングおよびIoTソリューション

以前、私はパートナーシップがエッジコンピューティングとIoTソリューションからの価値を実現するための道であることが証明されるだろうと予測しました。シームレスに統合されたマルチベンダーの市販の既製のソリューションを使用することで、企業はシングルベンダーのニッチ製品よりも多くの成功を経験できると思いました。ほとんどの企業が2020年に遠隔地の労働力に目を向け、新しい標準で勝つために国際的なコラボレーションが不可欠であるため、この予測は成り立ち、2021年には変革の核心になると私は信じています。

2020年に市場に殺到したエッジコンピューティングとIoTソリューションの量は、リモートで運用する準備ができておらず、グローバルなニーズに最適なソリューションを選択する必要がある企業にとっては、少々圧倒された可能性があります。ただし、ネットワークとデータ管理エコシステム全体のパートナーシップにより、グローバル戦略に対して地域の実行を強化できるデータセンターアグリゲーターなどのサービスが生み出されました。来年は、エッジコンピューティングと統合IoTソリューションのユースケースが劇的に増加し、グローバル企業全体でより広範な採用への道を開くでしょう。

ITSMとAIOps：デジタルトランスフォーメーションの実現

2020年の初めに、CIOがITランドスケープの包括的なビューを取得し、部門間のサイロを分解するためにAIに依存する年になると予測しました。現在、運用チームは平均して11の異なる監視ツールを使用しているため、機能の重複が発生し、過剰な支出が促進され、保守コストが高くなっています。また、2020年に向けて、オンプレミスとパブリッククラウドのワークロードの数が増え、アプリケーションが複雑になると、AIOpsへの投資が増え、最終的にはビジネスの成果が向上すると予測しました。 2020年は、IT、およびITSMやITOMなどの重要なプロセスイネーブラーをビジネスの革新と成功の中心に置く必然的な進化を加速させました。 IT環境が人間の規模を超え、サイロ化されたデータを実用的な洞察に変換して意思決定を迅速化することが最優先事項となったため、CIOとその企業は、インテリジェントで自動化された方法でこれらの課題に対処するためにAIOpsを実装しようとしました。

今後数か月から数年の間に、AI、ML、予測分析を使用して特定の予期しないシナリオに対処し、予測できるため、AIOpsの需要は拡大し続けるでしょう。ハイブリッドオンプレミスとクラウドインフラストラクチャにまたがるデジタルエンタープライズアプリケーションの複雑さが増し、コンテナ化などの最新のアプリケーションアーキテクチャが採用されると、データの量と複雑さの両方が前例のないほど増大します。最新のデジタル環境からのデータ過負荷は修復を遅らせ、IT Opsteamを圧倒する可能性がありますが、よりスマートな戦略と集中型AIOpsシステムにより、組織は顧客エクスペリエンスを改善し、最新のアプリケーション保証と最適化を実現し、インテリジェントな自動化に結び付けることができるため、ノイズの多いデータセットは過去の障壁になります。このため、従来のIT運用アプローチはもはや実現不可能である可能性があります。リソースを拡張し、最新の環境を効果的に管理できるようにするには、AIOpsの採用が避けられません。

先に述べたように、すべての企業がAI / MLの大量採用に備えているわけではなく、2020年代の技術の進化により、これらの企業の多くが回復できるようになります。パンデミックは、AIを搭載した（そしてAIとIoTを駆動する）スマートデバイスの爆発を引き起こしました。 ITの影響が内部サービス機能に限定されていた時代は終わりました。2021年、AutoMLなどのツールの革新により、企業は競合他社に追いつくだけでなく、AI/MLuseのケースが急激に増加することで競合他社を飛び越えることができるようになります。これらのツールを簡単に実装して利用できるようになると、従業員はすぐにスキルアップしてイノベーションを引き起こし、意味のあるビジネス成果を生み出すことができます。

2020年に学んだ教訓は、今年および将来の戦略と投資の重要な要素として機能し、自動化されたテクノロジーと運用が、収益に反映された継続的なイノベーションの回復と推進を目指す企業にとって最優先事項となります。