京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2016年大数据、云计算等领域的7个预测
上图是IDC发布的2016年排名前10的预言,首席分析师Frank Gens奉劝企业要么转型要么消亡,并指出2016年的首要主题是“数字化转型相应扩大。”Gens还指出,规模是“展开争夺数字化成功的关键要素”,同时警告企业,“成也规模,败也规模”。
在未来的几年,数字化转型(DX)将推动“一切事项皆IT”。IDC所称的DX经济上成功是指使用诸如移动设备、云计算、大数据分析、物联网、人工智能和机器人等技术来“通过新产品、新商业模式、新顾客、供应商和经销商关系建立竞争优势”。
以下是笔者基于IT产业、数字化转型和CIO议程网络直播编辑的2016年IDC预测版本。
数字化转型将达到巨大规模
在未来的三到五年,企业致力于大规模的数字化转变,产生DX经济的涌现。承认“大规模亲密的客户关系”这一看似悖论的术语,IDC预计这将是组织必须面对的最大、最为复杂的企业范围内DX倡议,需要一个基本的文化和运作转型。此外,企业将继续大力拓展客户群,并且不得不积极推出更具个性化的客户服务。
由于DX经济的定价之低令人沮丧,因此,必需扩大客户规模。IDC激励企业为“全球500万用户服务”。扩大客户群体以及如何与他们互动无疑会增加收益,维持市场份额。
Gens在IDC网络直播中指出:“IT支出由做全新的事情推动,而不是使用新技术做旧事情”。
每个公司将会成为软件公司
DX经济(大规模运营)将“主要由代码驱动”。企业增长和竞争的能力越来越取决于其数字化创新能力”——他们软件开发团队的规模和才能。DX经济中,“代码加数据等于创新”。
这使得“软件开发工程师”成为21世纪最具魅力的工作。企业将争相雇佣他们做这些至关重要的工作,而软件设计师的关键作用是创立新的、产生收益、提高生产力的应用软件;挖掘新技术(例如物联网)潜能;嵌入数据分析。
重新定义各种CxO角色和各项活动
在许多公司,CEO将直接参与数字化转变方案,以确保其成为公司总体战略的主要组成部分。CEO还会积极参与招聘最优秀的软件开发工程师,而且“必须明白作为科技公司需要极其大胆的声明”。业务线(LOB)高管将要管理软件开发工程师并必须擅长于技术管理。
CIO将必须适应他们以及他们组织越来越多面对市场的角色,同时也努力发展和维护公司内部关系,与业务主管合作,并深入到软件设计师工作的业务部门中。
新的管理职务,即首席数字官(CDO)是必需的,不过这可由精通商业的CIO来填补。CIO必须有IT转型计划,从作为基础设施的管理者转变为服务的提供者。当数字化转型忽视IT时,他(和CIO)能作为“真正的变革推动者”和“转化引擎”。
云计算将会是新IT
“云优先”将如同“云计算是企业IT化的新核心”一样成为企业IT化的新口头禅,IDC的Gens如是说。云端将会发现最“功能丰富的IT产品”。
具备先进DX方案的企业将建立行业云平台并且/或者与其合作,来扩大他们的数字化供应和销售网络。公有云市场将有重大的整合(减少到6个“大平台”),同时,行业云平台会快速发展。随着云平台、GE和其他在建中心的增长,建立创新团体、重新发明他们的行业和怎样大规模产生和扩散创新极为重要。
大数据变得更大
DX经济的成功将取决于建立鲁棒性“数据管道”的能力,在该管道中企业的数据双向流动。新的APP中嵌入数据分析(提供认知服务),并在未来数年中,顶级的最新投资领域出现在语境理解和自动选择下一个最佳动作功能两方面。公司将指望自己的数据赚钱,而且参与到“数据竞赛”中来推动创新。
IDC表示,掌握“认知”是必须做的事情,其建议2016年当务之急是机器学习,因为“在你行业中的很多初创公司已经使用它来对付你了”。
物联网将是DX经济的关键推动因素
在几乎每个行业中,物联网设备和解决方案都有可能重新定义行业竞争优势。IDC预计最活跃的物联网发展将围绕制造、运输、零售和医疗保健行业展开。
未来IT产业洗牌
其中,一部分今天重要的IT供应商将会被收购、兼并、缩小规模或者重新定位。在这种环境下,企业必须要不断地监控和评估他们供应商和合作伙伴所提供的解决方案,准备好按需调整这些关系。也许比任何其他经济部门更残酷的是,若在IT行业中玩,要么做出改变,要么消亡。
面对IT产业增长的波动性,IDC建议IT采购者增加在供应商/合伙人管理方面的投资,奉行公开和多源的策略,并想方设法分担风险和回报。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26