來自醫療、零售和科技領域的IT主管分享了他們2020年的戰略重點。提示：分析、自動化和雲在首席信息官的發展路線圖中起着重要作用。
隨着2019年即將結束，首席信息官將他們的精力轉向數字化進程的下一個階段。許多IT主管會提升他們的員工體驗(EX)，從而改善整體客戶體驗(CX)。
也就是說，首席信息官會在2020年更側重於人才、文化和組織方面的挑戰。
根據福雷斯特研究公司(Forrester Research)的首席信息官預測報告，“首席信息官會作爲業務主管有機會向前邁進，進一步推進他們的技術驅動創新、人員管理和發展生態系統建設技能。”
在此，IT主管們簡單介紹了其2020年IT發展的路線圖。
數據科學與分析
企業數據戰略仍然是首席信息官的一項首要任務，他們將數據戰略視爲其公司轉型計劃的必要組成部分。
麥克森公司(McKesson)首席數據和分析官萊恩•杜曼(Brian Dummann)表示，他們正在將其數據的使用範圍從商業智能擴展到預測性和規範性分析，這將改善公司運輸藥品和醫療用品的方式。
爲了讓麥克森公司做好準備，杜曼已將多個數據倉庫整合到在谷歌雲平臺(Google Cloud Platform)上運行的一個Snowflake系統中，他說這將幫助公司的員工更快地滿足業務需求。最終目標是什麼?提高患者治療效果。
同樣重要的是：僱傭更多的“分析解讀人員”，他們可以將業務與分析工作進行關聯。“業務領域的知識至關重要，”杜曼說。“我們希望在企業數據能力方面取得進展。”
摩根富蘭克林(MorganFranklin)諮詢公司的首席信息官弗蘭祖哈•伯德(Franzuha Byrd)表示，那些能夠分解數據集，瞭解數據如何流動以及能從數據中獲取價值的行業專家變得非常搶手。該諮詢公司爲“財富500強”企業的併購、拆分和其他公司的方案提出建議。
伯德將數據科學家與行業專家組合在一起，爲客戶解決數據管理問題，包括如何使交易流程自動化以及挖掘數據湖以獲取業務見解。
佛瑞斯特研究公司(Forrester)在其2020年首席信息官報告中指出：“由於獲取所需數據的總成本將變得日益明確，2020年將是一個覺醒之年。”
人工智能和機器學習
各個組織正在採用人工智能和機器學習(ML)以獲取更具針對性的方法。
首席信息官尼廷•帕特爾(Nitin Patel)表示，紐約市的全市行政服務部(DCAS)正在利用自然語言處理(NLP)和機器學習功能來動態生成問題，以及更好地評判其應試者的答案。該部門每年管理着將近100,000名警察、消防和衛生部門各個職位的應聘者。
目前，這些問題是遵循基於規則的邏輯路徑。通過使用自然語言處理和機器學習技術，帕特爾將訓練算法來提出問題，這些問題是針對於應聘各種職位(例如程序員、計算機專家和人員分析師)的應聘者。理想情況下，這些工作會縮短長達兩年的這一評估和打分過程。
帕特爾還希望利用Amazon.com的Alexa工具或谷歌的虛擬助手來創建應用程序，幫助提供基於語音的客戶支持，包括能夠通過語音或文本提出問題，從而使工作人員從數小時的繁瑣工作中解放出來。
Alorica公司首席轉型官巴斯卡爾•梅農(Bhaskar Menon)說，2020年將是全渠道“超級代理人”的一年，該代理人將滿足那些需要把“即時滿意成爲現實”的人們。
Alorica公司會支持呼叫中心的業務流程，並致力於改進Ava虛擬助手功能，該助手可以通過文本或語音聊天來回答公司員工和客戶的問題。Ava虛擬助手的回答問題準確率已從發佈初期的70%上升到86%。
梅農說：“我們必須在客戶想要的任何渠道中提供服務。”
雲遷移
鐵山公司(Iron Mountain)正在利用雲服務來幫助其管理媒體、娛樂和其他行業中含大量數據的數字內容，這是該公司從根本上作爲物理設備存儲數據的看管者進行全面轉型的一部分。
該公司首席技術官費德爾瑪·魯索(Fidelma Russo)說，我們使用機器學習來分析和管理“谷歌雲平臺”上的數字內容，同時還將爲25,000名員工推出谷歌的G Suite協作軟件。魯索正在利用新技術來改變企業文化。她的策略是將使用現代流程和技術的多個跨職能團隊進行融合。
魯索說：“我們纔剛剛開始數字化轉型。”“這不是我們一年內就能完成，然後就可以繼續進行下一項工作。”
與此同時，服裝零售商泰波姿(Talbots)正在將其大部分電子商務和應用程序基礎架構遷移到雲端，以減少對本地設備的依賴。該公司電子商務運營經理唐•霍爾(Don Hall)表示，我們正在利用Dynatrace公司的雲軟件來監控自己網站和雲系統中的錯誤、運行緩慢和中斷情況。
霍爾表示，泰波姿的業務和IT人員可以分析轉化率、平均訂單量以及消費者創建的購物車數量。“使用一種工具將業務和IT數據整合到一個籃子中，這使我的工作變得更輕鬆，”霍爾說。
低代碼
首席信息官溫迪·菲佛(Wendy Pfeiffer)表示，低代碼編程是路坦力公司(Nutanix)的戰略重點，因爲該科技公司會將存儲工程師、網絡工程師和其他基礎架構專業人員作爲非專業開發人員進行培訓，以編寫代碼並使代碼自動化。他補充道，隨着路坦力公司進一步邁向公共雲，低代碼工具將有助於人們再次獲取自己的專業知識。
該公司已經培訓了一些員工使用Workato(一種流行的低代碼工具)，他們可以使用該工具通過最佳的工作流程和交互式設計來編寫代碼。但是菲佛預計，機器學習技術將使非專業開發人員更容易對未達到最優標準的低代碼腳本進行改進，從而進一步提高業務流程的效率。
“我設想某一天，由ServiceNow服務檯所完成的一半以上工作將由通過機器學習技術所開發的定製代碼來處理，”菲佛說。
機器人流程自動化(RPA)
業務流程效率也是祖睿公司(Zuora)的一個重點，其首席信息官阿爾文娜·安塔爾(Alvina Antar)希望使用機器人流程自動化(RPA)來使員工的日常工作自動化。這包括公司賬單和收入管理軟件中終端用戶的啓用和停用。憑藉“機器人流程自動化”作爲人工代理，祖睿公司可以創建自助服務功能，使終端用戶能夠自行操作。
安塔爾表示，使員工在工作上獲得成功的數據和工具將逐步擴展到客戶體驗當中。“幾年前，我們只是將支持服務進行外包，”安塔爾說。“如今，我們可以使流程自動化，而無需對終端用戶進行支持。”
佛瑞斯特研究公司稱，首席信息官將通過“機器人流程自動化”和人工智能使其10%的工作(例如，一級技術支持和配置)自動執行，以對自己的部門進行調整。研究人員補充說道，他們將對被自動化替代的人員進行技能提升，幫助支持人員在敏捷團隊和DevOps團隊中切換到更復雜的工作中。