2017技术趋势_运动中的企业_114页_8mb

Deloitte 2017技术趋势总结

核心内容

本年度的《Deloitte 2017技术趋势报告》围绕“运动中的企业”这一主题，强调企业需要在快速变化的商业环境中保持灵活性和创新性。报告指出，信息技术（IT）正在经历深刻的转型，从传统的职能划分模式转向无界限、跨职能的协作方式。同时，暗数据分析和机器智能等技术被提名为关键趋势，帮助企业从非结构化数据和高级分析中挖掘价值。

主要观点

1. 信息技术无界限

• 企业正在打破传统的IT组织结构，转向更灵活、跨职能的团队合作模式。
• CIO需要从“系统维护者”转变为战略合作伙伴，推动创新并实现业务目标。
• 通过自动化、云技术、开源、敏捷开发等手段，提升IT运营效率和速度。
• 建立“无界限”的IT组织，促进与商业团队的深度整合，提高协作效率和创新能力。

2. 暗数据分析

• 暗数据指的是未被分析的非结构化数据，包括文本、图像、音频、视频等。
• 随着数据量的激增，暗数据已成为企业获取商业洞察的重要资源。
• 技术如计算机视觉、自然语言处理、深度学习等，使企业能够从暗数据中提取有价值的洞察。
• 暗数据的分析不仅提升客户体验，还能改善运营效率和风险管理能力。

3. 机器智能

• 人工智能（AI）技术正在迅速发展，包括机器学习、深度学习、认知分析和自动化流程等。
• 机器智能的目标是模拟人类的认知能力，实现更高效的决策和自动化操作。
• 企业需要培养对AI技术的理解，并将其作为商业战略的重要组成部分。
• AI技术将推动业务转型，帮助企业在市场中保持领先。

关键信息

1. 企业需要适应变化

• 企业若不能适应变化，将面临被淘汰的风险。
• 技术的变革正在改变传统商业模式，企业必须积极应对。

2. IT转型的重要性

• IT不再仅仅是支持部门，而是成为企业战略的重要组成部分。
• 企业需要建立新的IT组织结构，打破职能界限，推动跨部门协作。

3. 暗数据分析的潜力

• 暗数据包含大量未被利用的信息，可以用于预测、客户行为分析、市场趋势识别等。
• 企业需要投资于分析工具和技术，以挖掘这些数据的潜力。
• 数据的多样性与复杂性使得分析工作更具挑战性，但也带来了新的机会。

4. 机器智能的应用

• 机器智能可以提高员工效率，减少重复性工作，并推动创新。
• 企业应积极采用AI技术，以提升客户体验、优化运营流程、增强决策能力。

企业转型案例

1. Capital One

• 改组IT部门为“第一资本科技”，以科技公司的方式运营。
• 采用敏捷开发、云技术、开源、自动化等手段，提升IT能力。
• 建立跨职能团队，与外部资源合作，推动创新和业务发展。

2. Ford Motor Co.

• 重组IT部门为“核心”和“新兴技术”两个团队，分别应对不同的业务需求。
• 通过“充电时间”鼓励员工创新，提高内部协作效率。
• 与外部合作伙伴建立关系，推动技术发展和产品创新。

3. Connecticut州立机构

• 联合多个机构共享IT资源，形成跨组织的IT运营模式。
• 通过“分流会议”促进跨部门沟通，提升整体效率。
• 推动“ConneCT”项目，实现跨部门服务的整合与优化。

4. Stitch Fix & Kroger

• Stitch Fix利用暗数据（如社交媒体内容）进行个性化推荐。
• Kroger采用物联网和数据分析技术，优化零售体验和库存管理。
• 企业正在探索如何将暗数据和非传统数据转化为商业价值。

如何开始转型

1. 问对问题

• 与商业团队合作，明确分析目标和范围。
• 从实际问题出发，识别相关的数据源和分析方法。

2. 寻求外部资源

• 利用公开数据、第三方数据、合作伙伴等，扩展数据来源。
• 与学术界、创业公司、供应商等建立合作关系，推动创新。

3. 招纳数据人才

• 数据科学家成为关键资源，尤其是在机器学习、深度学习和数据可视化方面。
• 企业需要培养和吸引具备这些技能的人才，以支持数据分析和AI项目。

4. 探索先进可视化工具

• 利用信息图表、仪表盘等工具，使复杂数据更容易理解。
• 可视化技术有助于推动跨职能团队的协作和决策。

5. 商业驱动分析

• 数据分析应作为整体商业战略的一部分，而非仅仅IT职能。
• 与首席执行官（CEO）和业务领导者合作，制定和实施暗数据分析战略。

风险与挑战

1. 数据真实性与合法性

• 企业需确保数据来源真实、合法，避免隐私和合规风险。
• 需要制定严格的隐私政策，并遵守各国相关法律。

2. 安全与隐私

• 随着数据的广泛应用，网络安全和隐私保护变得尤为重要。
• 企业需建立全面的风险管理机制，以应对潜在的安全威胁。

3. 技术与组织的适应性

• 技术变革要求企业调整组织结构和文化。
• 企业需建立灵活的IT组织，以适应快速变化的市场需求。

未来展望

• 未来18到24个月内，IT转型将进入新阶段，更注重与商业伙伴的合作和创新能力。
• 暗数据分析和机器智能将成为企业获取竞争优势的关键。
• 企业需要从“自己做”转向“一起做”，利用外部资源和合作来推动发展。

作者与贡献者

• Atilla Terzioglu：德勤管理咨询技术战略与架构部门的资深合伙人，推动IT转型和业务创新。
• Martin Kamer：人力资源IT转型的领导者，致力于提升员工和业务的数字化能力。
• Tim Boehm：德勤分析负责人，推动企业使用分析技术优化运营和战略。
• Anthony Stephan：德勤技术战略和架构业务的领导者，专注于培养领导力和推动创新。
• Tracie Kambies：德勤零售分析与物联网领域的专家，致力于提升客户体验和业务价值。
• Nitin Mittal：德勤分析和信息管理业务的领导人，专注于构建分析型生态系统。
• Paul Roma：德勤分析负责人，推动企业利用数据分析实现增长。
• Sandeep Kumar Sharma：德勤分析与信息管理业务的副首席技术官，专注于高级商业智能和数据科学。

结论

本报告强调，企业在数字化浪潮中必须保持灵活和创新，以应对不断变化的市场环境。通过打破IT的职能界限、利用暗数据和机器智能，企业可以实现更高效的运营和更强大的商业洞察。未来，IT转型将更加注重跨部门协作和外部合作，而数据分析将成为推动企业发展的核心力量。