<dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn><dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn><dfn id="yhprb"></dfn><dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn><dfn id="yhprb"></dfn><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"><strike id="yhprb"></strike></s></dfn><small id="yhprb"></small><dfn id="yhprb"></dfn><small id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></small><small id="yhprb"></small><small id="yhprb"></small> <delect id="yhprb"><strike id="yhprb"></strike></delect><dfn id="yhprb"></dfn><dfn id="yhprb"></dfn><s id="yhprb"><noframes id="yhprb"><small id="yhprb"><dfn id="yhprb"></dfn></small><dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn><small id="yhprb"></small><dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn> <small id="yhprb"></small><delect id="yhprb"><strike id="yhprb"></strike></delect><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn><dfn id="yhprb"></dfn><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"><strike id="yhprb"></strike></s></dfn><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn>

新聞中心

EEPW首頁(yè) > 物聯(lián)網(wǎng)與傳感器 > 業(yè)界動(dòng)態(tài) > 開(kāi)放數據結合AI應用 為企業(yè)永續經(jīng)營(yíng)鋪路

開(kāi)放數據結合AI應用 為企業(yè)永續經(jīng)營(yíng)鋪路

—— 數據管理追求效能
作者: 時(shí)間:2022-12-19 來(lái)源:CTIMES 收藏

根據IDC研究,2022年全球用于商業(yè)實(shí)踐、產(chǎn)品和組織的數字轉型的科技支出達到1.8兆美元,比2021年成長(cháng)17.6%。而研究也指出,數字轉型科技投資支出將在2022~2026年預測期內保持這種成長(cháng)速度,五年的年復合成長(cháng)率(CAGR)為16.6%。

IDC預期,在疫情略微放緩之后,未來(lái)將看到積極的數字轉型科技投資成長(cháng)。隨著(zhù)企業(yè)加速追求數字優(yōu)先策略,他們正在將這些投資引向內部營(yíng)運和外部直接參與。對內部營(yíng)運的投資主要集中在提高效率和韌性上,而客戶(hù)體驗轉型已經(jīng)成為許多公司的首要任務(wù)。在2022年數字轉型的三大優(yōu)先重點(diǎn),包括后端支持和基礎架構、智能制造和數字供應鏈優(yōu)化。其他大量投資的營(yíng)運重點(diǎn)還包括了互聯(lián)資產(chǎn)、設施管理,以及用于企業(yè)營(yíng)運用的數據和信息等。

結合數據
導入要成功落地,算力與算法都很重要,但領(lǐng)域知識才是勝出關(guān)鍵。
全球景氣衰退警鐘響起,面對即將到來(lái)的重重挑戰,考驗著(zhù)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的韌性與未來(lái)巿場(chǎng)布局的智慧。隨著(zhù)2023年的到來(lái),全球主要預測機構也對全球經(jīng)濟預測一片黯淡,國際貨幣基金(IMF)指出2023年經(jīng)濟成長(cháng)有機會(huì )持續下調至1%以下。臺經(jīng)院也將2023年臺灣經(jīng)濟成長(cháng)率下修至2.91%。

面臨全球逆風(fēng),企業(yè)經(jīng)營(yíng)者也急著(zhù)尋找突圍策略。針對這樣的現況,Profet (杰倫智能科技)認為,近期的不景氣來(lái)襲,經(jīng)營(yíng)者也應該要信任景氣循環(huán),巿場(chǎng)低點(diǎn)才是企業(yè)改善人員、機器、原料、方法與環(huán)境體質(zhì)的最佳時(shí)機。在不景氣時(shí)反向操作,更有機會(huì )以較低的成本獲得設備與人力。倘若要在目前低迷的景氣中加大投資,AI應用將是首選之一。原因在于優(yōu)秀經(jīng)營(yíng)者必須能夠綜觀(guān)全局,而要能綜觀(guān)全局,就必須仰賴(lài)可信任的情報信息與數據。而經(jīng)營(yíng)者導入AI應用時(shí),也必須具備正確的態(tài)度,以AI結合數據數據與領(lǐng)域知識,產(chǎn)出情報信息,如此才能透過(guò)AI應用來(lái)確保企業(yè)的永續經(jīng)營(yíng)。

然而,AI并非是個(gè)光鮮亮麗的名詞,企業(yè)在導入AI時(shí),實(shí)際牽涉到許多細部的作業(yè)流程,也需要跨部門(mén)與跨科系的溝通協(xié)調,才能有效進(jìn)行資源整合。AI 導入要成功落地,算力與算法都很重要,但領(lǐng)域知識才是勝出關(guān)鍵。企業(yè)必須專(zhuān)注深化領(lǐng)域知識,導入工具或應用則可交由專(zhuān)業(yè)合作伙伴來(lái)進(jìn)行。在現今地緣政治情勢下,企業(yè)唯有不斷提升自身領(lǐng)域專(zhuān)業(yè),才能立于不敗之地。


圖片.png 
圖一 : 企業(yè)應該把數據當作日常,才能落實(shí)數位優(yōu)化。

Profet AI指出,企業(yè)經(jīng)營(yíng)者最頭痛的,就是導入新工具或新方法來(lái)提升企業(yè)效率。以傳統產(chǎn)業(yè)而言,95%以上的企業(yè)根本不知AI是什么,也無(wú)從得知應該投入多少資源,甚至不知道如何著(zhù)手進(jìn)行。必須透過(guò)有效率的AI平臺與工具,才能有效提升產(chǎn)品良率、降低測試時(shí)間與報廢數量,同時(shí)減少開(kāi)發(fā)費用與成本,以快速有感的實(shí)際數據來(lái)提高經(jīng)營(yíng)成效。企業(yè)應該把數據當作日常,才能落實(shí)數字優(yōu)化,以AI持續強化競爭力。

2023年亞太區儲存六大趨勢
追求數字化的結果,是數據量會(huì )大幅暴增。數據數據一旦增加,后續的儲存與管理等問(wèn)題就隨之浮現。在2023年,各大企業(yè)將的重點(diǎn),從過(guò)去的數據復原,轉向為追求效能。除了通貨膨脹和經(jīng)濟衰退風(fēng)險上升等外部環(huán)境影響下,增加彈性、降低總成本和資源優(yōu)化,也成為企業(yè)營(yíng)運議程上為重視的議題。Pure Storage也對亞太地區儲存技術(shù)和價(jià)值鏈帶來(lái)的影響,歸納出六大趨勢:

2023是快閃儲存密度之年
隨著(zhù)快閃儲存技術(shù)的進(jìn)步,如QLC(四層單元)和 DirectFlash,正降低閃存的成本并提高其密度,使得許多企業(yè)開(kāi)始采用閃存取代原本既有的傳統硬盤(pán)儲存。當對環(huán)境永續發(fā)展的審查制度越來(lái)越嚴格,企業(yè)也會(huì )陸續舍棄傳統硬盤(pán),改從快閃儲存技術(shù)上節省能源和空間。Pure Storage預期快閃儲存密度(Density for flash storage)將出現飛躍式的發(fā)展,使其適用于Tier 2甚至Tier 3的工作負載。

隨處服務(wù)經(jīng)濟將愈趨蓬勃
受到企業(yè)內部的文化轉變所影響,特別是那些依賴(lài)外部投資者的企業(yè),對于IT的投資將加速轉向靈活消費模式,例如訂閱制或按企業(yè)成長(cháng)需求付費。投資機構和董事們將越來(lái)越看好未持有大量資本資產(chǎn)的公司,因為這些企業(yè)具備財務(wù)上的靈活性,能讓其投資于更具戰略意義的業(yè)務(wù)領(lǐng)域,也將導致隨處服務(wù)經(jīng)濟(Anywhere Service Economy)在2023年進(jìn)一步擴張。

制造流程重新設計 減輕供應斷鏈危害
由于地緣政治局勢緊張而導致供應鏈問(wèn)題持續存在,企業(yè)將不得不重新考慮其軟件開(kāi)發(fā)與產(chǎn)品工程周期是否需要調整。這將促使組織考慮采用更加模塊化的方法,使其能重復使用和重新利用標準組件。此法能在供應鏈斷鏈的情況下,提供更大的靈活性以完成項目的推動(dòng),同時(shí)避免軟件開(kāi)發(fā)生命周期中的重復性工作。企業(yè)可藉由重新調整軟件開(kāi)發(fā)和產(chǎn)品工程流程,以納入零件可重用性,有效減輕供應鏈風(fēng)險并增強其彈性。

ESG問(wèn)責制將深入組織
對于大多數企業(yè)而言,ESG的重要性將持續提升,然而關(guān)注重點(diǎn)將重新聚焦于問(wèn)責制度和實(shí)際行動(dòng)。各國政府正在制定政策和稅收法規以限制碳排放,企業(yè)也需要遵守新的標準。越來(lái)越多的投資者、合作伙伴和消費者會(huì )根據ESG的實(shí)踐和績(jì)效決定是否信任企業(yè)。隨著(zhù)利益關(guān)系人要求ESG誠信,企業(yè)和組織將持續在ESG戰略和報告推動(dòng)上持續受到轉型壓力。同時(shí),ESG社會(huì )責任和公司治理關(guān)注度亦持續提高,不僅是為了滿(mǎn)足法規,也是為了滿(mǎn)足客戶(hù)、合作伙伴和員工的期望。

數據安全轉向快速復原功能

圖片.png 
圖二 : 企業(yè)資安將傾向于采取「更安全的數據」方法。

資安威脅已超出勒索軟件的范疇,盡管受害者向攻擊者支付了贖金,仍不見(jiàn)得能成功取回資料并復原。2023年黑客將改變策略,從僅僅鎖定數據以勒索贖金,轉變?yōu)橹苯痈`取,依靠網(wǎng)絡(luò )安全保險政策作為最后手段的安全網(wǎng)已無(wú)法提供充足的數據保護。企業(yè)將傾向于采取「更安全的數據」方法,以及統一的快速文件與對象儲存平臺,作為抵御勒索軟件或企業(yè)內部不肖人員的最后一道防線(xiàn),為企業(yè)提供快速復原。

容器采用奈米服務(wù)
隨著(zhù)容器和微服務(wù)的采用率不斷提高,2023年奈米服務(wù)的話(huà)題性將隨之提升,奈米服務(wù)是為單一功能應用程序而設計,運行起來(lái)甚至比微服務(wù)更簡(jiǎn)單。例如,新聞網(wǎng)站可使用奈米服務(wù)來(lái)發(fā)布頭條新聞或取得天氣數據。

結語(yǔ)
在數字化當道的今日,透過(guò)數據所衍生出的商機與挑戰往往同時(shí)出現,軟件工具在其中將扮演著(zhù)重要角色。MIC產(chǎn)業(yè)顧問(wèn)張家維指出,未來(lái)的挑戰在于如何運用軟件工具帶動(dòng)企業(yè)進(jìn)行數字轉型,協(xié)助企業(yè)因應更多全球趨勢,如ESG數位轉型、韌性供應鏈、元宇宙、數字營(yíng)銷(xiāo)科技等帶來(lái)的企業(yè)新競爭型態(tài)。

而伴隨數據所帶來(lái)的最大挑戰,依然是不可忽視的資安問(wèn)題。IDC認為,客戶(hù)、企業(yè)和政府機構都使用數字化功能來(lái)增強其業(yè)務(wù)流程和在線(xiàn)體驗,尤其是在疫情之后,數字優(yōu)先會(huì )常存但不斷變化,但與此同時(shí),挑戰仍然存在,網(wǎng)絡(luò )安全是最大的挑戰之一。在整體資安問(wèn)題上,服務(wù)將成為資安市場(chǎng)最大類(lèi)別,占企業(yè)整體支出近一半,其中托管服務(wù),咨詢(xún)服務(wù)和整合服務(wù)是主要項目。安全軟件將是第二大市場(chǎng),以端點(diǎn)安全、數據安全軟件以及身份和數字信任軟件為首。

本文引用地址:http://dyxdggzs.com/article/202212/441749.htm


關(guān)鍵詞: 開(kāi)放數據 AI 數據管理

評論


相關(guān)推薦

技術(shù)專(zhuān)區

關(guān)閉
国产精品自在自线亚洲|国产精品无圣光一区二区|国产日产欧洲无码视频|久久久一本精品99久久K精品66|欧美人与动牲交片免费播放
<dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn><dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn><dfn id="yhprb"></dfn><dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn><dfn id="yhprb"></dfn><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"><strike id="yhprb"></strike></s></dfn><small id="yhprb"></small><dfn id="yhprb"></dfn><small id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></small><small id="yhprb"></small><small id="yhprb"></small> <delect id="yhprb"><strike id="yhprb"></strike></delect><dfn id="yhprb"></dfn><dfn id="yhprb"></dfn><s id="yhprb"><noframes id="yhprb"><small id="yhprb"><dfn id="yhprb"></dfn></small><dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn><small id="yhprb"></small><dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn> <small id="yhprb"></small><delect id="yhprb"><strike id="yhprb"></strike></delect><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn><dfn id="yhprb"></dfn><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"><strike id="yhprb"></strike></s></dfn><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn>