领导者面临的五大 IT 挑战及其解决方案

69% 的高管和决策者指出，无法持续实时且大规模地使用数据是造成业务挑战的重要因素。结果是缺乏实时见解，迫使领导者依赖直觉而非实证做出决策。这阻碍了决策，抑制了增长和效率。数据运营化并不是一次性工作。您需要能够随着数据增长而扩展的工具，同时为您提供系统可见性。

一位电信行业高管说道，“我们在整个业务中存在各种数据孤岛，无法将其整合为一个单一视图来做出决策。”

数据也支持这一观点：60% 的组织对当前的数据见解不满意，只有 35% 的组织每天利用数据见解来做出业务决策。无法做出实时、数据驱动的业务决策是因为面临潜在的数据挑战 — 98% 的领导者在某种程度上面临数据问题。值得注意的是，67% 的组织在为不同环境寻找独立的数据解决方案时遇到困难，而这在大多数情况下是由于数据管理效率低下造成的。这部分是因为缺乏足够的工具来管理不同的系统和软件 — 这是当今 IT 领导者面临的另一项挑战。

解决方案：
从数据中获取见解是一项资源密集型任务。这需要时间、专业知识和明确的目标，而且必须整合到 IT 开发流程中。收集相关数据后，通常要使用生成式 AI 来进行数据分析和其他分析，才能获得切实可行的见解。切实可行的见解提供了具体的衡量标准和步骤，可根据数据告知您该怎么做，从而帮助您实现目标。借助搜索的精度和人工智能，包括机器学习 (ML) 和自然语言处理 ( NLP)，您可以将原始专有数据转化为切实可行的见解，从而加快业务成效。

过去，组织一直根据业务需求来投资于专用工具。然而，这种传统的技术投资流程会导致计划外的数据、信息、工作和成本的隔离和/或重复。工具无限扩张的结果是会进一步阻碍跨职能协作，削弱当前环境的端到端可视性，并在整体上形成组织孤岛。

旧式系统也可能导致工具无限扩张。组织必须在逐步淘汰这些系统的成本与维持其运行的成本之间取得适当的平衡。而且，由于逐步淘汰这些系统的成本可能更高，因此企业仍然依赖于旧式系统。其结果是，组织的团队可能会陷入一种困境，而不得不使用对其当前用例并非最高效和最有用的工具。这可能意味着所有工具无法“互联互通”，从而最终阻碍实时、相关信息的访问和数字转型。

在可观测性和安全性（共享数据的实践）方面，冗余的工作和不同的工具可能会对运营产生不利影响，损害生产力和安全性，并对收入产生负面影响。

总之：低效的工具和流程会造成瓶颈，导致工作流程放缓、资源浪费和运营成本增加。

解决方案：
针对这一挑战，56% 的首席级高管会优先投资于数据工具和技术来作为首要解决方案。更具体地说，您可以整合您的工具并投资于可跨组织孤岛从多个环境民主化访问数据的工具，并从中获益良多。

一位技术公司高管说道，“如果无法快速处理和分析数据，就可能导致决策延迟，影响客户服务、产品开发和营销策略等关键方面。”效率低下会阻碍生产力，甚至减缓创新速度，而 IT 部门则首当其冲地承受工具无序扩张和数据孤岛的压力。

如果没有合适的易用工具和流程，团队往往需要花费大量时间进行过多的手工操作和分析，才能获得所需的输出。这不仅会抑制效率和生产力，而且通常还会阻碍创新。

您聘请了最优秀的人才，为什么要让他们继续从事低效的工作而不是创新呢？如果团队拥有合适的工具，他们可以节省手动日常任务的时间，转而专注于更多增值活动，从而推动业务增长。重复和低效常常会导致倦怠，并可能加剧宝贵人才的流失。构建能够让团队快速处理繁重任务并与现有工作流集成的解决方案和工具，可以提高员工满意度、^*留任率和业务效率。使用不支持团队的工具可能导致生产力、声誉和收入损失。

解决方案：采用人员、流程和技术 (PPT) 方法来投资技术和工具，可以帮助您构建更好的工作流，优先自动化重复性任务，从而提高效率、节省成本并打造更敏捷、更具创新性的组织。通过分析和重新设计工作流，组织可以识别瓶颈和低效之处，创建经过记录和标准化的简化流程，并确保一致性。

选择能够与现有系统无缝集成的合适工具，并利用 GenAI 和机器学习等先进技术，进一步优化自动化能力。这种方法不仅提高了准确性和降低了成本，还增强了组织的灵活性和员工的满意度，最终在市场上提供了竞争优势。

中断是企业最可怕的噩梦，尤其是考虑到停机的平均成本可能高达每分钟 9,000 美元。^* 运营弹性可最大限度地减少停机时间和防范潜在危机，从而帮助企业应对中断。具有弹性的企业能够更快地适应市场变化，并在危机期间和之后超越竞争对手。^*换句话说，运营弹性对企业益处良多。

成功的数据管理和实践是运维弹性的核心，但对许多企业来说，要实现这一目标是一项挑战。如果没有合适的工具、实践和专家，业务数据就会成为沉重的锚，而不是助力的风帆。因此，组织容易受到频繁中断、延迟和停机的影响，从而削弱弹性、增加业务风险、降低生产力并推高成本。

解决方案：如果没有能力主动提前应对中断和故障，企业就会陷入被动局面，被迫成为追赶者。AI 可以通过预测性弹性模型让您保持领先优势。通过分析数据趋势，AI 可以在潜在问题发生之前就发现它们。解决大大小小的问题最终会对最终用户生产力和客户服务收入产生积极影响。

实现运营弹性始于强大的数据基础，而不是分散的工具和系统的集合。通过优先考虑数据基础设施，您可以为团队提供可操作的实时见解，从而采取积极主动的方法推动业务增长，并确保您的创收应用程序正常运行。

生成式 AI 具有许多潜在优势，同时也促使新一代网络安全威胁的兴起。生成式 AI 在正式和非正式场合的使用也加剧并推动了这些网络安全威胁。在安全领域经常人手不足或技能不足的情况下，面对快速发展的 AI 技术，组织面临负面业务影响：被动措施导致高风险暴露、财务损失、法律问题、声誉受损和客户信任丧失。

有效缓解这些网络安全威胁需要具备急需的稀缺性专业技能。组织还必须更新安全监测实践来弥合数据孤岛，并为安全团队提供对全方位的系统和运营视图。

许多组织的领导者都在努力应对类似的业务和数据挑战，同时期待 AI 和生成式 AI 带来新的机遇。为了确定改进和投资的领域，反思现有的挑战并了解您的竞争对手是制定保持竞争力的战略计划的最佳起点。

查看您在 AI 投资、业务挑战和机遇方面与同行的比较。

*89% 的员工可以从这一变革中受益，Salesforce。2022。
中断的真实成本（以及如何避免），福布斯。2024。
*可持续和包容性增长的弹性，麦肯锡。2022。

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