在无限的变化

数字资产#1 -一个统一的数字平台

现在和Wow是今天的买家的新常态. 蓬勃发展, 组织必须超越以客户为中心,变得以客户为中心, 满足客户随时随地快速、方便的需求.

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这意味着拥抱以客户为中心的新运营模式, insights-driven, 快速连接. 这是赢得客户生意的唯一途径, 在他们需要的时候给予他们信任和忠诚, 所有的业务流程必须结合在一起才能创造一种特殊的体验.

博艺堂bet98体育-博艺堂bet98体育有限公司不关注竞争对手,博艺堂bet98体育-博艺堂bet98体育有限公司关注的是客户. 博艺堂bet98体育-博艺堂bet98体育有限公司从客户开始,然后博艺堂bet98体育-博艺堂bet98体育有限公司反向工作.

杰夫·贝佐斯,亚马逊

这个问题? 大公司通常是各自为营, 每个都有自己的系统, 数据定义和业务流程. 在这些组织中,创建客户的公共视图可能很困难, 使客户参与或流程优化的先进方法无法实现.

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作为一个结果, 领先公司突然被“天生数字化”的初创公司击败的主要原因之一是,后者从一开始就拥有统一的数据和流程. 这使得更新更快的移动者能够通过分析和个性化获得客户优势. 传统公司通常需要(大量)投资于跨组织的数据和流程集成——已经实施ERP和CRM系统的公司通常比其他公司领先一步.

因此,整合数据和流程的平台是任何组织转型为数字化企业的基本要求.

目标的技术

云基础的原则长期以来一直被认为是IT基础设施管理的良好治理. 标准化, 虚拟化, 自动化, 自助服务和硬件优化有效降低了拥有成本, 通过以更高的利用率运行服务器和增加基础设施的灵活性.

依赖于标准化api的面向服务的体系结构和集成策略在软件级别增加了另一层敏捷性, 利用现成的功能作为服务变得非常容易.

今天, 向云的转移已经进入了最后阶段, 企业已经意识到这一点, 而将它们引入公共云的原因是效率的提高, 加速创新是让他们留在那里的原因. 可以通过简单的API调用轻松地访问和集成新的和先进的技术. 即使是那些固执地追求本地策略的组织也开始怀疑,如果不通过云利用先进技术,是否有可能实现更快的创新, 特别是当他们面临来自竞争对手的压力时,他们的新业务模式是基于与超越组织边界的系统的集成. 正是云架构支撑着基于平台的模型,这些模型改变了行业,并将产品烟囱公司演变为以客户为中心的服务公司.

Cloud is becoming a no-brainer; not because it’s technologically the right thing to do, 而是因为这是一个公司想要持续生存下去的唯一办法, 颠覆性创新浪潮. 这就是为什么任何统一数字平台的基础都是云环境——即多云环境, 混合和边缘能力解决了无处不在和分散计算能力的需求.

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统一数码平台的主要组成部分包括:

  • 多重云管理, 使用相同的安全和策略设置在不同的环境上更新和管理工作负载. 微软的Azure Arc是一个软件解决方案的例子,它可以保护本地和多云资源, 例如虚拟或物理服务器和Kubernetes集群. 对资源进行管理,就好像它们都在Azure中运行一样, 组织的整个数据资产的单一视图.
  • 边云集成, 公共云提供商提供Azure Stack Hub等服务, Anthos, Tanzu和前哨,使其能够以多云管理格式运行工作负载, 不管底层云平台是什么. 使用相同的安全和策略设置,集中更新和管理工作负载. 这些边缘环境正变得越来越小,对单个云提供商的依赖也越来越少, 使它们在比以前更多的场景中有用.
  • DevSecOps确保完全集成的安全性. 云安全已经成为最重要的问题, 组织已经开始在其系统开发周期的较早阶段考虑安全性——这一概念被称为“左移”. 作为一个结果, 现在,人们对源自谷歌工程师的站点可靠性工程(SRE)的概念很感兴趣. SRE帮助团队在快速发布新特性和确保它们对用户可靠之间找到平衡. 标准化和自动化的云原理是SRE的重要组成部分, 提高系统的可靠性. 像这样, SRE非常适合云原生方法, 使得更快地找到漏洞成为可能, 从批处理验证转移到连续验证,并自动解决云平台问题.
  • FinOps用于优化云的使用. 自动伸缩使资源可以向上或向下伸缩, 开始, 停止, 根据实时使用情况创建和删除. 许多云平台现在都内置了可持续性管理和报告选项. 云资源模板还可以用于加速开发和实现特定于行业的法规和遵从性功能.
  • API管理, serverless系统, Logic Apps和Eventbus让整合新系统变得更容易, 同时系统的复杂性也增加了.

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  • 数据组织对于企业从其数据中驱动价值是至关重要的——并且需要新的数据模型. 传统的关系数据库不能扩展到每个云场景, 所以很多组织都在考虑NoSQL, 图形和其他存储数据的方式为其新的事件驱动, microservices-based系统.
  • Data lake house使访问各种格式的海量数据并从中创造价值成为可能. 它们将数据仓库的安全和治理能力与支持AI操作和获取各种数据的能力结合起来, 同时降低数据摄取的复杂性.
  • 数据网格连接操作数据平面和分析数据平面,从分析数据中获得最大价值.
  • AI工程逻辑架构支持AI开发活动, 通过验证和维护用于正常版本控制的AI模型.
  • 数据操作结合了数据管理的最佳实践, 通信和自动化以减少从数据分析中交付业务价值的周期时间.
  • 通过隐私增强计算(PEC)技术, 敏感数据可以用于分析,而不会暴露个人数据或面临监管问题的风险, 通过保护隐私在数据-, 软件或硬件级的.
  • 专门构建的数据平台提供高度专业化的服务,可以快速部署. CDP (Customer data platform)解决方案, 例如, 用于建立客户和细分市场的360度视图, 部署人工智能模型来推动营销活动.
  • 最后, 无操作自动, 自修复和自我维护系统提供了不断扩展的自动化能力. 在某些时候,将不再需要人工团队来管理云. 在那之前, 博艺堂bet98体育-博艺堂bet98体育有限公司将看到操作和维护云系统所需的人工干预水平持续下降.

测试 & 验证

统一的数字平台协调和连接与企业业务目标至关重要的一切, 从客户互动到业务运营和创新. 因此,平台必须每天24小时可用, 一周七天, 有效运作并坚持最高的安全标准, 易用性和易用性.

平台质量直接影响企业业绩、形象和客户长期留存率. 近年来, 博艺堂bet98体育-博艺堂bet98体育有限公司已经见证了高级管理团队对系统质量的日益增长的意识, 以及向业务价值保证而不仅仅是软件缺陷预防的明显转变. 博艺堂bet98体育-博艺堂bet98体育有限公司的全球质量调查显示,安全, 数字的幸福, 客户满意度和品牌保护现在都是领导团队的首要质量目标.

扩展, 调整和升级一个统一的数字平台所需要的不仅仅是在开发期间测试软件应用程序.

质量验证扩展到软件测试之外,包括 连续的质量监控 在生产中. 自动和自运行的验证, 结合基于用户模式分析的预测分析, 能否在质量缺陷发生前协助识别它们. 混乱的工程 用于持续监控平台在组件故障时的恢复能力和自修复能力. 此外, 互操作性和鲁棒性 对确保平台在所有终端用户设备之间的通信至关重要吗, 最终用户应用程序, 企业系统和智能产品. 全平台验证将在多个组件的多个级别的测试中进行.

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在未来, 博艺堂bet98体育-博艺堂bet98体育有限公司将会看到更多的关注设备测试, 企业系统业务保障, 物联网和产品验证, 跨所有组件的基础设施测试和持续质量工程(QE). 未来的QE方法必然会要求通过利用AI来应对不断提高的质量要求,从而实现日常任务的自动化, 提供更高的灵活性,解放人类的创造力.

从软件应用程序测试到持续的QE的转变需要组织识别和定义 核心质量指标S代表他们的统一数字平台. 这些质量度量应该通过在企业范围内实现而变得可操作 质量指示板 它结合了来自生产监控和事件管理系统的源数据, 具有操作软件开发数据. 质量仪表盘应该由智能分析引擎驱动,这些分析引擎可以聚合源数据,生成这些质量指标, 并且必须包括高级管理层的独特观点, 技术领域的领导者, 产品负责人和运营团队.