提高IT和运营效率有哪一些方法
面对经济不确定性，许多it领导者希望在提高效率的同时投资于最新技术。
提高效率是it领导者的长期目标。但是，这一目标对许多人而言尤为重要。考虑到对经济不确定性、潜在的经济衰退和关税的担忧，许多企业首席信息官正努力将可自由支配的支出保持在最低水平。
但是与此同时，向数字化转型的推动使it高管们担心能否跟上竞争的步伐。他们知道，如果想保持自己行业中的重要地位，就需要投资新兴技术，例如人工智能、机器学习、边缘计算等。削减过多开支面临的风险可能与超出开支一样大。
研究机构gartner公司研究副总裁john david lovelock在一份报告中解释道：“大多数公司都试图削减成本或投资以促进增长，但业绩最好的企业可以做到这些。该行业面临的一个核心挑战是企业如何同时作为传统公司和技术公司，而这些将推动未来的it支出趋势。”
因此，如果企业it领导者想提高效率并为未来一年的增长做好准备，那么需要做些什么？
每到岁末年初，调研机构gartner公司、idc公司、forrester公司和其他公司的分析师都会对未来一年做出预测。对于2020年，许多预测都突出了顶级公司寻求提高效率的方式。对于it领导者而言，幸运的是，许多提高it效率的最佳实践还包括投资于最新技术，这可以帮助他们保持竞争优势。
以下介绍首席信息官计划在2020年提高效率的9种不同方式。
1. 优化云计算支出
如今，几乎所有组织都在云中运行业务。实际上，根据rightscale 公司发布的2019云计算状态调查报告，94%的组织正在采用云计算服务。
但是，尽管云计算简化了it管理的某些方面，但它也带来了新的挑战。对于受访者而言，最大的挑战是云计算成本管理。考虑到这一现实，他们选择云计算成本优化作为首要事项并不奇怪。
对于一些组织来说，这意味着要加大内部管理云计算支出的力度，或创建一个关注云计算成本的卓越中心，而其他组织则将采用能够实施云计算管理政策的技术解决方案。
2.自动化
组织将在2019年寻求提高效率的另一种方法是增加对自动化的使用。forrester公司在其2020年预测中表示，“首席信息官将使10%的it任务实现自动化。”而且idc公司分析师建议说，“投资可处理容器、微服务和基于功能的应用程序的自动化和编排系统。了解并接受早日使用机器学习的自动化和编排系统。”gartner公司认同这一观点，将“超级自动化”列为 “十大战略技术趋势”的首位。
自动化可以采用许多不同的形式。越来越多的组织将利用kubernetes的编排功能。其他组织将使用诸如chef、puppet、terraform、ansible、salt和jenkins之类的工具来加速资源调配和部署任务。
3. devops
许多部署自动化策略的组织正在这样做，这是更大的devops计划的一部分。采用devops方法可以带来许多好处，其中包括提高员工的生产力，提高应用程序质量，提高运营效率和降低成本。
但是，向devops的过渡将需要进行一些重大更改，其中包括改变组织的文化。许多组织发现他们需要接受广泛的培训才能完全实施devops方法。尽管涉及成本和精力，但许多人仍然认为这种过渡是值得的。
4.低代码工具
在2020年的主要趋势清单中，gartner公司将民主化列为第三个最重要的趋势。该公司表示，“技术民主化意味着为人们提供容易获得技术或商业专业知识的机会，而无需进行广泛且成本高昂的培训。”
最简单的方法之一是为业务人员提供访问低代码或无代码开发工具的权限。这使他们成为“公民开发人员”，这使他们更有效率，并减轻了高薪专业开发人员的负担。这将使程序人员腾出更多精力来执行其他更重要的任务。
5.预测分析
许多组织都熟悉将预测分析应用于其业务数据，但当用于分析it数据时，此技术也非常有用。例如，预测分析可以在云计算管理中发挥重要作用，帮助组织预测其未来的公共云需求，并锁定有利的定价。它有助于预算编制和项目管理，使管理人员能够尽可能有效地分配其人力和技术资源。
多家不同的供应商提供了日志数据分析、it管理以及包含这些预测分析功能的相关软件。其中的一些供应商也开始整合人工智能（ai）和机器学习。
6.人工智能
人工智能和机器学习在企业软件中正逐渐普及，it管理解决方案也不例外。idc公司在其《2020年全球首席信息官议程》预测中表示：“到2022年，部署人工智能以增强、简化和加速it运营将成为60%的企业it组织的主要it转型（itx）计划。”该公司建议业务领导者立即开始研究这些技术，否则将面临落在后面的风险，并失去竞争优势。
gartner公司认为，这种转变是“人类增强”这一更大趋势的一部分。当人类与机器可以共同完成一个目标时，其结果通常是更高的效率。
然而，人工智能也有缺点，因为增加对人工智能依赖的组织也面临着越来越多的需要，以确保他们消除任何人工智能偏见，并以道德的方式使用该技术。
7.边缘计算
物联网（iot）和数据分析的增长激发了人们对边缘计算的兴趣。简而言之，边缘计算涉及对生成数据的设备（位于网络边缘的设备）进行一些信息处理和分析。由于采用了边缘计算，组织需要将较少的数据传输到云平台，从而节省了传输成本和网络带宽，并减少了某些应用程序的延迟。gartner公司表示，“到2023年，网络边缘的智能设备可能是传统it角色的20倍以上。”
8.改进的自助服务
与更加民主化和自动化的趋势齐头并进是自助服务的趋势。采用云计算技术，许多不同部门的员工都获得了维护自己it资源的能力。现在，许多组织都在扩大非it员工满足其自身技术需求的机会。实际上，idc公司预测：“到2024年，80%的数字高级组织的it战略将演变为广泛灵活的自助式数字工具混搭，以取代‘围墙式’it即启用模型。这种方法具有双重优势，既可以减轻it负担，又可以提高同事之间的工作满意度。”
9.员工培训
it员工的薪酬仍然很高，雇主经常发现很难雇用已经掌握最新技术和方法的员工。因此，许多组织都在投资培训当前的劳动力，这是获得所需能力的一种更经济的方式 ，forrester表示，“在未来一年，首席信息官们会希望提高每个人的技能。”
组织培训现在的员工可以起到增强力量的作用。员工需要学习如何提高效率，以及如何实施能够进一步提高效率的新技术和方法。而且，由于员工重视培训的潜在职业效益，这可以提高it部门的士气。
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但是与此同时，向数字化转型的推动使it高管们担心能否跟上竞争的步伐。他们知道，如果想保持自己行业中的重要地位，就需要投资新兴技术，例如人工智能、机器学习、边缘计算等。削减过多开支面临的风险可能与超出开支一样大。
研究机构gartner公司研究副总裁john david lovelock在一份报告中解释道：“大多数公司都试图削减成本或投资以促进增长，但业绩最好的企业可以做到这些。该行业面临的一个核心挑战是企业如何同时作为传统公司和技术公司，而这些将推动未来的it支出趋势。”
因此，如果企业it领导者想提高效率并为未来一年的增长做好准备，那么需要做些什么？
每到岁末年初，调研机构gartner公司、idc公司、forrester公司和其他公司的分析师都会对未来一年做出预测。对于2020年，许多预测都突出了顶级公司寻求提高效率的方式。对于it领导者而言，幸运的是，许多提高it效率的最佳实践还包括投资于最新技术，这可以帮助他们保持竞争优势。
以下介绍首席信息官计划在2020年提高效率的9种不同方式。
1. 优化云计算支出
如今，几乎所有组织都在云中运行业务。实际上，根据rightscale 公司发布的2019云计算状态调查报告，94%的组织正在采用云计算服务。
但是，尽管云计算简化了it管理的某些方面，但它也带来了新的挑战。对于受访者而言，最大的挑战是云计算成本管理。考虑到这一现实，他们选择云计算成本优化作为首要事项并不奇怪。
对于一些组织来说，这意味着要加大内部管理云计算支出的力度，或创建一个关注云计算成本的卓越中心，而其他组织则将采用能够实施云计算管理政策的技术解决方案。
2.自动化
组织将在2019年寻求提高效率的另一种方法是增加对自动化的使用。forrester公司在其2020年预测中表示，“首席信息官将使10%的it任务实现自动化。”而且idc公司分析师建议说，“投资可处理容器、微服务和基于功能的应用程序的自动化和编排系统。了解并接受早日使用机器学习的自动化和编排系统。”gartner公司认同这一观点，将“超级自动化”列为 “十大战略技术趋势”的首位。
自动化可以采用许多不同的形式。越来越多的组织将利用kubernetes的编排功能。其他组织将使用诸如chef、puppet、terraform、ansible、salt和jenkins之类的工具来加速资源调配和部署任务。
3. devops
许多部署自动化策略的组织正在这样做，这是更大的devops计划的一部分。采用devops方法可以带来许多好处，其中包括提高员工的生产力，提高应用程序质量，提高运营效率和降低成本。
但是，向devops的过渡将需要进行一些重大更改，其中包括改变组织的文化。许多组织发现他们需要接受广泛的培训才能完全实施devops方法。尽管涉及成本和精力，但许多人仍然认为这种过渡是值得的。
4.低代码工具
在2020年的主要趋势清单中，gartner公司将民主化列为第三个最重要的趋势。该公司表示，“技术民主化意味着为人们提供容易获得技术或商业专业知识的机会，而无需进行广泛且成本高昂的培训。”
最简单的方法之一是为业务人员提供访问低代码或无代码开发工具的权限。这使他们成为“公民开发人员”，这使他们更有效率，并减轻了高薪专业开发人员的负担。这将使程序人员腾出更多精力来执行其他更重要的任务。
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然而，人工智能也有缺点，因为增加对人工智能依赖的组织也面临着越来越多的需要，以确保他们消除任何人工智能偏见，并以道德的方式使用该技术。
7.边缘计算
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9.员工培训
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