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信息技术引领未来商业十大趋势
发布日期:2013-12-30 00:00

目前,全球数据存储每 20个月就会翻一番;连接到互联网的设备数量已经达到了 120亿之多;而通过手机支付的交易额已经接近1万亿美元。新技术在许多领域内层出不穷,几乎每一项新技术都被称为某种突破性进展。技术进步能够影响和改变人们的生活和价值观,商业和全球经济格局也会随之改变。本文展望了信息技术影响未来商业世界的十大趋势,对于大部分公司而言,它们是赢得竞争的必须要素。

1. 加入社交网络

现在,社交网络已经成为越来越多的企业开展业务的工具。许多公司依靠分布式问题解决方案,利用公司内外部的客户和专家的脑力资源,以获得突破性的思考。

搜索信息、阅读和回复电子邮件,以及与同事沟通合作,这些事宜占用了一个典型知识型员工大约60%的时间,而通过使用社交技术,可以提升 25%的劳动生产率。全球性 IT服务供应商 Atos承诺到2014 年实现零电子邮件,通过合作性社交网络平台代替内部邮件,以此来提升员工生产率。

公司也变得更有渗透力,可以迅速跨越不同部门,并利用专业知识武装团队。卡夫食品公司投资建设更为高效的社交技术平台,可以支持微博、标记内容,以及创建和维护项目群体(例如定价专家)。这一做法的好处包括知识分享的加速、更短的产品开发周期和更快速的竞争回应时间。同时,社交属性可以成为任何数字化沟通或交易的一部分——可以嵌入产品、市场和商业系统中。用户如果“喜欢”某些事物,可能很快就可以得到他们“想要”的东西,由此将商业企业与客户互动的程度提升到新的水平。大型百货商场梅西百货使用Facebook的“喜爱”功能决定未来服装设计的颜色。在广播电视业,欧洲的 RTL集团使用社交媒体针对最受欢迎的节目如 X Factor等创建观众反馈流程。 RTL根据忠诚粉丝的稳定反馈得以微调每一集的情节。

2. “大数据” 和高级分析

数据和分析已经成为新型竞争力的一部分。有了来自多个接触点和新的分析工具带来的丰富数据,公司越来越善于创建更为精细的消费者群体细分,并为其定制产品和服务。美国 Acxiom公司为包括银行和汽车公司在内的客户提供5亿多名消费者的情况介绍,每份介绍都富含1500多个数据点,而所覆盖的交易数据样本则高达 50万亿次。各家公司也在学习使用这一类数据进行测试和实验。他们会借鉴一些公司如亚马逊或谷歌的前瞻性工作,持续使用被称为“A/B测试”的方法。这种方法不仅会优化网站设计和体验,也可以提升真实世界中的公司业绩。很多领先营销类公司都在从微博、新闻报道和 Tweets的实时监测中收集数据,由此发现那些可以影响产品和定价战略的细微情感变化。

高级分析软件可以让机器发现隐藏在大量数据流或文件中的模式。这一“智能”意味着一系列更广泛的知识型任务可以凭借更低的成本(细节请参见下文第5个趋势)实现自动化。虽然大数据的潜力已得到广泛认可,但各个公司组织架构和技术的复杂性以及对于完美的追求,经常会使其进展放缓。领先者和落后者的差距越来越大,因为领先者总是找到新的方法去测试、学习、建立组织架构和竞争。对于希望能够跟上这一脚步的公司,制定大数据计划是新的关键重点。

3. 部署物联网

小型传感器和传动器正以令人惊讶的速度扩张,可望将在未来10年里实现爆炸性的增长。各个公司已开始使用这类技术进行复杂的运营活动,而不仅仅是用于监测,这样系统可以根据传感器报告的数据自动做出决策。智能网络现在也使用传感器监督车流量并相应地重新设计交通信号,或者对电网是否得到了有效维修进行确认。

新的技术也在引领被称为“量化的自我”的活动,通过使用检测血压、活动甚至睡眠模式的设备,人们可以更为关注自身健康。先进的可摄取的传感器将这一方法又推进了一步,智能手机将这些传感器捕获的人体信息传递给医生,人们管理自身健康和疾病由此有了新的机会。

4. 一切皆服务

购买和销售由实体产品延伸而来的服务,这一商业模式的转变正在加速。一个典型例子是对云计算 IT服务的采用。化妆品牌露华浓现在有 500多个应用在私有云上运营,并统一外包给一家公司管理。在两年中,露华浓公司由此节约了 7000多万美元。

这一模式已经拓展到 IT领域以外,可以让商业客户无需拥有资产且从中受益。例如,拥有卡车车队的公司在建立新的B2B业务,按照天或小时出租车辆。越来越多拥有多余办公室的公司也可以向其他公司提供短期办公空间。《洛杉矶时报》就将办公室出租给了电影剧组。

基于云技术的IT服务的重要性的潜在影响仍处于初级阶段。公司通过重新审视资产从而获得效率和灵活性的机会还有待进一步挖掘。

5.知识自动化

体力劳动和交易任务在过去 30年间广泛实现了自动化。现在,数据分析、低成本计算能力、机器学习和能够“理解” 人类的界面发展正在将自动化技术迅速推送给到全球超过 2亿的知识工作者。

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IBM曾在智力竞赛节目Jeopardy获胜的计算机Watson最近将注意力转向了癌症研究,这代表了人工智能的新里程碑。Watson通过阅读超过60万部医疗证据报告、150万个病例和200多万页的临床试验报告和医学专业文章,完成了相关 “培训”。现在它成为纽约Memorial Sloan-Kettering癌症中心医生们进行决策支持的主要应用。

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