转型可能改变组织战略的五大趋势

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组织，客户数据平台(CDP)可以作为一项战略投资以使组织实践保持一致。实施这些平台的组织旨在改善客户服务、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，并对更多组织来说更加可行。

2. 演示机器学习投资的业务影响

组织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。

虽然许多组织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平台可以帮助更多组织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，旨在帮助更多组织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组织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，这些实践帮助组织启动新的业务能力、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。许多组织在敏捷性和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。

组织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。

这是否意味着更多组织可以开发、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?组织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组织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

（编辑：东莞站长网）

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