作者：来自 Elastic Riya Juneja, Jennifer Klinger
在预算限制、劳动力短缺和 “事半功倍” 的需求下，首席信息官和 IT 领导者面临着跨行业的常见 IT 问题。从数据可访问性差到客户期望不断变化，IT 领导者纷纷转向生成式人工智能 (GenAI) 来解决他们的问题。
对 GenAI 的持续投资有望为公司提供解决关键业务问题和建立创收渠道的新方法。但对于大多数人来说，获得 GenAI 好处的关键就隐藏在显而易见的地方：数据。数据是 IT 创新的核心，但当今大多数企业并未充分利用其数据。投资于强大的数据基础对于利用 GenAI 优化业务工作流程和创新至关重要。请继续阅读，了解 IT 领导者面临的其他挑战。
- 难以从数据中获取见解
69% 的高管和决策者认为，无法持续使用数据（实时和大规模）是导致公司业务挑战的重大障碍。结果是缺乏实时洞察，迫使领导者依赖直觉而不是证据。这阻碍了决策，并抑制了增长和效率。数据操作化不是一次性的工作。你需要能够随着数据的增长而增长的工具，同时让你能够查看系统。
“我们在整个业务中都有数据孤岛，无法将它们整合为一个单一的决策平台，”一位电信高管解释道。
数据支持这种感觉：60% 的组织对他们目前拥有的数据洞察不满意，只有 35% 的组织每天利用数据洞察进行业务决策。无法做出实时、数据驱动的业务决策是由于潜在的数据挑战，98% 的领导者正在努力应对各种数据问题。值得注意的是，67% 的组织正在为不同的环境提供单独的数据解决方案，在大多数情况下，这是由于数据管理效率低下造成的。这在一定程度上是由于缺乏足够的工具来管理不同的系统和软件 —— 这是 IT 领导者今天面临的另一个挑战。
解决方案：
从数据中获取洞察需要大量资源。它需要时间、专业知识和明确的目标，并且必须融入 IT 开发流程。收集相关数据后，需要进行数据分析和分析（通常使用 GenAI）才能获得可操作的洞察。可操作的洞察提供了具体的措施和步骤，可以根据你的数据告诉你该做什么，从而帮助你实现目标。借助搜索的精确度和 AI 的智能（包括机器学习 (machine learning - ML) 和自然语言处理 (natural language processing - NLP)），你可以将原始专有数据转化为可操作的洞察，以加速你的业务成果。
- 缺乏足够的工具
传统上，组织会根据业务需求继续投资于具有特定用途的工具。然而，这种传统的技术投资流程会导致数据、信息、工作和成本的计划外隔离和/或重复。工具蔓延的结果进一步抑制了跨职能协作，禁用了当前环境的端到端可见性，并总体上造成了组织孤岛。
遗留系统也会导致工具蔓延。组织必须在逐步淘汰这些系统的成本与保持它们活跃的成本之间取得平衡。而且由于逐步淘汰这些系统的成本要高得多，公司仍然依赖遗留系统。因此，他们的团队可能会被困在那些对他们目前的用例来说性能不是最高、最有用的工具上。这可能意味着所有工具都没有 “连接” 和相互交流，最终阻碍了获取实时相关信息和数字化转型。
在可观察性和安全性（共享数据的实践）方面，冗余工作和分散的工具可能对运营造成不利影响，影响生产力和安全性，同时对收入产生负面影响。
底线：低效的工具和流程会造成瓶颈，导致工作流程变慢、资源浪费和运营成本增加。
解决方案：
为了应对这一挑战，56% 的高管将投资数据工具和技术作为首要解决方案。更具体地说，整合工具并投资那些可以跨组织孤岛实现从多个环境民主化访问数据的工具，你将获得一切好处。
- 在手动工作和分析上花费太多时间
“如果不能快速处理和分析数据，就会导致决策延迟，影响客户服务、产品开发和营销策略等关键方面，”一位科技公司高管解释道。效率低下会阻碍生产力，甚至减缓创新，而 IT 部门则首当其冲地承受着工具泛滥和数据孤岛的影响。
如果没有合适的易于使用的工具和流程，团队通常会花费大量时间进行过多的手动工作和分析，以获得所需的输出。这不仅会抑制效率和生产力，而且往往会阻碍创新。
你雇佣了最优秀的人才 —— 为什么要让他们陷入低效的任务而不是创新呢？如果团队拥有合适的工具，他们可以节省手动例行任务的时间，转而专注于推动业务增长的更多增值活动。重复和低效往往会导致倦怠，并会加剧宝贵人才的流失。构建解决方案和工具，使团队能够快速完成繁重的任务并与现有工作流程集成，可以提高员工满意度、* 保留率和业务效率。使用不支持团队的工具可能会导致生产力、声誉和收入的损失。
解决方案：
采用人员、流程和技术 (PPT) 方法投资技术和工具可以帮助你构建更好的工作流程，优先自动执行重复任务，最终提高效率、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程，组织可以识别瓶颈和效率低下，创建经过记录和标准化的精简流程，以保持一致性。
选择与现有系统无缝集成的正确工具，并利用 GenAI 和机器学习等先进技术进一步优化自动化功能。这种方法不仅可以提高准确性和降低成本，还可以增强组织敏捷性和员工满意度，最终在市场上提供竞争优势。
- 缺乏运营弹性
停机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。*运营弹性有助于企业通过最大限度地减少停机时间和预防潜在危机来抵御中断。具有弹性的公司可以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，运营弹性对企业有利。
成功的数据管理和实践是运营弹性的核心，但建立它对许多企业来说是一项挑战。如果没有适当的工具、实践和专家，业务数据就是沉重的锚而不是帆。因此，组织容易受到频繁中断、延迟和停机的影响，这会影响弹性、增加业务风险、降低生产力并推高成本。
解决方案：
如果无法主动预防中断和故障，组织将陷入被动状态，不得不疲于应对。AI 可以通过预测性弹性模型让你领先一步。通过分析数据中的趋势，AI 能在问题发生之前发现潜在风险。无论是解决重大问题还是小问题，最终都会影响终端用户的生产力以及面向客户的服务收入。
实现运营弹性始于稳健的数据基础，而不是依赖分散且零散的工具和系统集合。通过优先构建数据基础设施，你可以为团队提供可操作的实时洞察，以采取主动的方式推动业务增长，并确保你的收入生成应用程序保持正常运行。
- 无法有效缓解网络安全威胁
GenAI 具有许多潜在优势，但它也助长了新一代网络威胁的兴起。GenAI 在官方和非官方领域的使用也加剧并助长了这些网络安全威胁。组织在安全领域往往人手不足，或者在快速发展的人工智能技术面前技能不足，这给业务带来了负面影响：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专业技能，这些技能需求量很大，而且很难获得。组织还必须更新安全监控实践，以跨越数据孤岛，并为安全团队提供对其系统和运营的 360° 视图。
市场趋势不断变化，技术不断变化，新一代数字犯罪层出不穷。我们希望通过掌握最新的网络安全知识和实施，达到行业标准。
- 科技行业高管
解决方案：
因此，虽然 GenAI 可能会加剧应对新威胁的挑战，但它也可能是更有效地缓解这些威胁的解决方案。超过一半 (59%) 的领导者已经投资了人工智能和机器学习驱动的安全自动化技术，96% 的人认为使用能够主动检测和补救网络问题和威胁的 GenAI 安全助手将为他们的组织带来价值。生成式人工智能有潜力帮助缩小安全领域的专业知识差距，并在应用于强大的数据基础设施时填补安全角色。
最终，一切都归结为数据。领导者正在应对数据挑战 —— 从蔓延和孤岛到缺乏足够的工具和劳动力不足 —— 这加剧了可观察性、安全性和弹性挑战。难怪高管和领导者将 GenAI 解决方案和数据分析工具列为他们的首要技术投资。
进行数据和 AI 评估
许多组织的领导者都在努力应对类似的业务和数据挑战，同时寻求 AI 和 GenAI 来寻找新的机会。要确定改进和投资领域，反思现有挑战并了解竞争对手是制定保持竞争力的战略计划的最佳起点。
最初于 2024 年 10 月 8 日发布；于 2024 年 12 月 12 日更新。
- *89% 的员工可以从这一变化中受益，Salesforce。2022 年。
- *停机的真正成本（以及如何避免），福布斯。2024 年。
- *可持续、包容性增长的韧性，麦肯锡。2022 年。
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原文：Top 5 IT challenges leaders are facing in 2024 (and solutions to them) | Elastic Blog
