2024打造未来数位转型的五大关键趋势报告

打造未來數位轉型的五大關鍵趨勢 引言 數位轉型持續加速進行中，這一過程也帶來一連串全新挑戰 報告內容 在業務與技術的交叉點上，數位轉型儼然已成為組織的未來指南針，引領他們邁向更敏捷、更有效率且以人為本的未來。將數位技術及基於雲的服務整合進組織的各個層面上，能夠提升其營運效率、靈活度、創新及成長。 例如，顧問集團McKinsey & Company預估80%的營運活動可透過生成式AI達到一定程度的自動化，但卻僅有3%的調查受訪者在營運規模上實施一個或以上的AI用例。 趨勢一複合式AI方法 趨勢二雲端原生架構 為了應對這些複雜情況，組織正在尋找全新方法來提高數位轉型計畫的效率與有效性。本電子書探討了重新定義數位樣貌的五大新興趨勢： 根據一項針對全球資訊長(CIO)的全球調查顯示，90%的組織在過去一年見證了數位轉型的加速起飛。這樣的快速發展凸顯了在現下動態的業務環境中，採納數位策略以維持競爭力及蓬勃發展的關鍵性。 趨勢三安全性的可觀察性方法 • 複合式AI方法• 雲端原生架構• 安全性的可觀察性方法• 客戶體驗的即時洞察力• 答案驅動自動化 趨勢四客戶體驗的即時洞察力 但是數位轉型不僅僅是將工作負載轉移至雲端那麼簡單。這是一個複雜的過程，其中涉及到將新技術整合進組織營運中。同時需要全面轉變組織工作及溝通方式。隨著組織競相將生成式AI及大型語言模型(LLM)應用到營運上，這些挑戰也隨之變得更加複雜。 趨勢五答案驅動自動化 結論統一平台及可觀察性實屬關鍵要素 AI的類型 趨勢一 複合式AI方法 生成式AI可用來產生文本、音訊及視覺形式的全新內容。生成式AI是使用大型語言模型建成，這些模型在大型資料集經過訓練，並運用神經網路來處理資料。OpenAI的ChatGPT、Microsoft的CoPilot及Google的Gemini均屬於生成式AI的範例。 在過去一年內，生成式AI和大型語言模型(LLM)普及率大幅上升。事實上，組織意識到必須採納AI，否則就有可能追不上競爭對手的腳步。 人工智慧有許多形式，包括生成式AI、因果型AI及預測型AI。複合式AI是整合這些方法的綜合體。將這些形式結合在一起使用，可增強每種形式的能力。 因果型AI會使用故障樹方式來推斷系統中的確定性因果關係和相互依賴關係。以相關性為基準的機器學習根據統計資料計算出可能性，而因果型AI則會根據元件層級故障問題來確定系統層級的故障問題。因果型AI可應用在自動根源分析、依據上下文確認警報優先順序、最佳化資源，並自動化補救措施等其他用例。 組織因AI擁有提升業務價值的潛力，而競相使用AI。實際上，根據《Dynatrace 2024 AI走向報告》，62%的組織因AI的緣故而改變了徵才的職位與技能。 預測型AI會使用統計演算法和其他進階機器學習技術，預測系統中下一步可能發生的情境。藉由分析模式和趨勢。預測分析可協助識別出潛在問題或機會，進而採取主動行動來預防問題或善用當下情勢。 應用優勢 最佳實踐 挑戰 為確保AI整合進IT營運所產出的結果正確無誤，必須使用因果型AI所得出的高品質精確資料，而非仰賴相關統計資料。 然而，採用生成式AI同時帶來一連串的獨特挑戰，包括以下方面： 複合式AI是如何協助推動數位轉型的範例如下： •自動化機會•理解並改善使用者體驗•提升資料驅動的決策速度與準確性•探索成長與改善的新機會 •AI演算法缺乏透明度•產出結果取決於輸入的資料內容•仰賴低品質資料的自動化也只是擴展不良資料的產生•AI成本太高•結果不準確•安全性風險 AI應該可以進行解釋的，深入了解模型是如何從既定的輸入資料中得出答案的。由此而生的AI會更加透明，在使用它來進行決策時，也能獲得更多的信任。 同樣地，AI理當負起責任，確保AI本身不帶有任何偏見，且使用授權資料。最終，組織必須使用FinOps驅動方法，才能追蹤AI的執行成本，企業也是透過這樣的方式，得以衡量使用潛在高成本AI服務的可能情況。 趨勢二 雲端原生架構 COVID-19疫情凸顯出功能強大的數位服務的重要性，以及消費者對其依賴的程度。 當基於雲的運算將應用程式基礎設施託管在雲上，雲端原生運算任務會充分善用這類架構所提供的優勢。構成雲端原生架構的一些方法和技術涵蓋了將應用程式設計成小型、獨立的微服務，這些微服務可以使用像是Kubernetes和服務網格等編程技術進行獨立部署和擴展。雲端原生方法亦善用實施自動化和DevOps實踐來簡化軟體交付流程。 對數位服務的需求暴增，加速了許多組織決定遷移至雲端的腳步。然而，單單只是將單核心應用程式遷移至雲端上，是無法充分發揮雲端原生運算的全部優勢。當組織重構其應用程式，並使其成為雲端原生時，這時才能發揮真正的優勢。 應用優勢 挑戰 雲端原生架構透過下列方式促進數位轉型： 採用雲端原生架構會面臨一連串挑戰： •可擴展性。系統可以在不影響效能或可用性的情況下處理不斷增加的工作或流量。•彈性復原力。系統可以處理故障問題，並讓功能正常運行。•節省成本。根據近期的CNCF調查，在遷移至Kubernetes後，省下了24%的雲端支出。•自動化潛力。如CI/CD管道等具有自動檢查點的工具可以加速軟體創新的腳步。•提高團隊協作能力。雲端原生架構推動了DevOps文化。 •複雜性。包含微服務和無伺服器工具的混合多雲環境增加了系統複雜性。•時間密集型遷移。轉移至雲端的任務時間、資源與專業知識，尤其在重構應用程式程式碼時。•孤立的監控資料。設有更多服務和工具，就越難觀察所有元件及之間的依賴關係，無法確保其順利執行。•安全性風險增加。其他工具和技術為安全性漏洞帶來了新的可能性，包括容器漏洞及雲端不當配置。 採用雲端原生架構的最佳實踐 在雲端原生架構中執行應用程式與基礎設施另闢蹊徑，獲取數位轉型的全部益處。為成功遷移至雲端原生架構，許多組織將下列最佳實踐作為數位轉型計規畫的一部分。 採用漸進式方法進行重構 優先考慮服務之間的鬆散耦合 善用微服務實現全方位可觀察性 理解單核心 在轉移至雲端之前，徹底瞭解現存單核心應用程式的依賴關係和業務功能至關重要。這樣的透徹理解將為過渡階段提供指引，並盡可能降低遷移過程中發生意外中斷問題的機率。 監控並追蹤整個系統，對於識別瓶頸、診斷問題和確保最佳效能來說至關重要。從一開始就實施可觀察性實踐，以利促進故障排除和維護。 當單核心應用程式重構到容器化Kubernetes環境中時，應逐步拆解應用程式，一步步進行重組和重建。 解耦可確保其中一項服務的變動不會對其他服務產生不利影響，進而實現快速發佈和可擴展性。 同樣重要的一點，必須瞭解組織目前遷移應用程式到的雲端環境。考量到有Amazon、Google Cloud Platform和MicrosoftAzure這三大主要雲端提供商皆有各自的特點、優勢與劣勢，以滿足組織的特定需求。考量到哪家供應商可能在全球範圍和可擴展性、安全性與整合，以及資料管理和機器學習等領域表現出色。許多組織會選擇採用多雲端策略，來最佳化每位供應商的能力。 客戶成功案例 TELUS利用可觀察性加速數位轉型並改善客戶體驗 TELUS藉由採納統一平台的可觀察性方式，加速其轉向雲端的過渡階段，同時維持其混合技術堆疊的端到端可追溯性。TELUS團隊透過可觀察性的洞察力，便在早期交付階段改善其程式碼、工作流程和流程的效能與功能性。因此，TELUS將平均解決時間縮短了45%、入門時間縮短了30%，並將端到端可觀察性解決方案的部署時間從600分鐘縮短到只需20分鐘的時間。這類「監控即代碼」的方式有助於企業提供卓越的客戶體驗。 加拿大電信公司TELUS採用企業級雲端和DevOps策略，鞏固了卓越客戶服務領導者的地位。企業數位轉型歷程造成了日益複雜的混合技術堆疊。TELUS團隊仰賴多種工具來監控應用程式效能和基礎設施，這讓識別出影響客戶的問題變得非常耗時。 Dynatrace幫助我們理解這趟旅程、改善程式碼，並確保客戶滿意。總歸一句，這就是我們生存的經營之道。 現場可靠性辦公室主任Kulvir Gahunia 趨勢三 安全性的可觀察性方法 隨著數位環境不斷改變，組織也必須重新考量現行的安全性方法。 採用雲架構、開源技術和生成式AI意味著攻擊層面不斷攀升，而組織必須確保自己受到保護，並防範潛在威脅。網路安全攻擊會影響業務營運、損害企業聲譽，並洩漏如客戶紀錄和商業機密等敏感資料與資訊。 這波持續攀升的攻擊以及對於組織的嚴峻影響，正是統一安全性和可觀察性方式至關重要的原因。這項策略可提供組織對數位環境的全方位見解，並以上下文形式列舉出詳細資料。 這些攻擊仍不斷在增加中。一份報告指出，自2022年至2023年，資料外洩事件已增長20%。實際上，由於零日和供應鏈攻擊的攀升，2023年通報到身分竊盜資源中心的資料外洩數量創下歷史新紀錄，而ITRC的營運長預測2024年該數字將繼續攀升。 由於零日和供應鏈攻擊增加，向身分竊盜資源中心回報的資料外洩數量在2023年創下歷史新高。 此外，組織特別關注由AI或開源庫產生的第三方程式碼隨之衍生的風險。 應用優勢 最佳實踐 為實現全方位且即時的攻擊偵測和保護，可觀察性的安全方法是不可或缺的要件。 有了統一的資料集，組織便能從數位轉型計畫中獲得下列好處： •提供更安全的軟體。統一的可觀察性帶來統一安全性。•保護漏洞不受利用。•即時偵測並應對威脅。 孕育DevSecOps文化是數位轉型策略可觀察性與安全性相互融合的第一步。同時，組織必須從設計安全的角度出發，並將安全準則納入整個軟體開發生命週期中，從一開始就將漏洞和安全性風險降至最低。 盡早採納可讓開發團隊在發佈程式碼時採取主動措施。智慧威脅分析運用AI來分析現有或疑似安全性事件，團隊因而能隨時瞭解事件的影響程度。 挑戰 這樣「將安全納入設計」的方式也適用於事件發生後的安全性取證與回應。取證可提供攻擊事件的詳細分析資料，以便快速做出應對反應並防患於未然。 挑戰包含以下方面： •雲端複雜性。評估安全性影響必須先瞭解應用程式依賴關係，且因軟體實例的短暫特性，這點可能會很難達成。•應用程式漏洞。適當的可觀察性上下文對於有效的安全性事件調查來說至關重要。•過時資料。即時資料對於快速反應漏洞事件至關重要。以掃描為主的安全性解決方案可能會遺漏重大漏洞。 趨勢四 客戶體驗的即時洞察力 實際上，使用者或客戶是進行數位轉型的關鍵因素。好的使用者體驗可增加營收並推動成長。 第四次數位轉型趨勢將以終端使用者為中心。在現今市場中，客戶期望、需求與優先順序正不斷發生改變。使用者期望公司能預見他們的需求，並快速做出改變。實際上，近期Accenture資料指出，64%的消費者期望公司可以更快速反應，進而滿足他們不斷改變的需求。 64%的消費者期望企業可以更快速反應，進而滿足他們不斷改變的需求。 因此，市場面臨不斷快速發展，好滿足這些動態需求的挑戰。根據Salesforce的《服務狀態報告》來看，客戶平均使用九個接觸點來與企業互動，其中有60%的互動在網路上進行。這點指出了當客戶做出購買決策時，每次與客戶的互動都非常重要，尤其著重在數位互動上。 將客戶放在第一順位便是真正瞭解客戶體驗，即整個客戶歷程，接著根據可用資料做出決策。 客戶體驗的即時洞察力涵蓋以下幾種資料： 真實使用者行為 應用程式效能 綜合交易 針對不同場景、地理位置、裝置類型及其他變異因素，並透過腳本產生模擬使用者行為。 捕捉並分析每項即時活動來確定使用者的需求，並識別出使用者與應用程式的互動模式。 平均回應時間、錯誤率、載入時間、可用性及其他會影響使用者體驗的資料。 數位體驗洞察力 使用者體驗分數 AI驅動可識別出使用者是否滿意或感到挫敗。 如滑鼠動作、點擊、點按、滑動和頁面瀏覽等的定性使用者資料進行會話重播，以便不帶偏見地評估使用者行為與意圖進行公正評估。 應用優勢