1. Tự động hóa CNTT

Thực tế mọi tổ chức lớn đều có CNTT. Ngay cả những công ty nhỏ không có nhân viên CNTT nội bộ cũng có thể trả tiền cho một công ty khác để làm điều đó cho họ. Nhu cầu ngày càng tăng về CNTT có thể gây thêm căng thẳng cho các chuyên gia, những người phải đối phó với bối cảnh ngày càng mở rộng và thay đổi của các nền tảng ứng dụng và điện toán.

“Tôi chưa từng gặp một nhân viên CNTT hay CIO nào nói rằng họ có nhiều thời gian và ngân sách đến mức có thể làm mọi thứ mà doanh nghiệp yêu cầu và hơn thế nữa. Bill Lobig, Phó Chủ tịch Quản lý Sản phẩm Tự động hóa của IBM cho biết luôn thiếu khả năng thúc đẩy các dự án thông qua CNTT.

Sự thiếu hụt nhân tài đang làm nổi bật nhu cầu cung cấp các công cụ tự động hóa cho nhân viên CNTT để họ có thể quản lý thời gian hoạt động của ứng dụng và giữ cho hoạt động CNTT ổn định.

May mắn thay, những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo đang giúp các công ty tiến tới tự động hóa thông minh bằng cách thu thập và xử lý tất cả các loại dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.

“Chúng tôi đang thấy các công ty tự tin hơn trong việc áp dụng AI vào một tập hợp dữ liệu rộng hơn, bao gồm các tệp nhật ký, số liệu và thông tin được tạo ra từ các hệ thống đang chạy trong doanh nghiệp của bạn (cơ sở dữ liệu, máy chủ ứng dụng, Kubernetes, VM), ”Lobig nói.

Trước đây, các chuyên gia CNTT có thể đã tối ưu hóa cơ sở hạ tầng của họ thông qua các đánh giá sáng suốt và cung cấp quá mức tài nguyên của họ. Giờ đây, họ có thể đưa ra các quyết định phỏng đoán bằng cách sử dụng AI để phân tích dữ liệu của cơ sở hạ tầng CNTT, tìm các mẫu, ước tính mức sử dụng và tối ưu hóa tài nguyên của họ.

“Khối lượng công việc tăng và tăng đột biến—nó không tĩnh. Bất kể bao nhiêu thử nghiệm hiệu suất và năng lực bạn đưa vào định cỡ triển khai ứng dụng, thì đó chỉ là phỏng đoán, mặc dù là phỏng đoán. Bạn không thực sự biết khối lượng công việc của khách hàng sẽ thay đổi như thế nào trong những thời điểm khác nhau,” Lobig nói.

Trong môi trường đám mây công cộng, nhóm JB Hunt đã sử dụng kết hợp các đề xuất và hành động tự động để quản lý tài nguyên của họ. Trong suốt 12 tháng, Turbonomic đã thực hiện gần 2.000 hành động thay đổi kích thước—giả sử can thiệp thủ công cần 20 phút cho mỗi hành động—giải phóng hơn 650 giờ thời gian của nhóm để tập trung vào các sáng kiến ​​chiến lược.

2. Quy trình nghiệp vụ

Quy trình kinh doanh là một lĩnh vực khác có thể đạt được từ những tiến bộ trong AI và tự động hóa. Làn sóng tự động hóa trước đây trong các quy trình kinh doanh chủ yếu được thúc đẩy bởi tự động hóa quy trình bằng robot (RPA -  robotic process automation). Mặc dù RPA có tác động to lớn đến năng suất, giống như các giải pháp khác, nhưng nó cũng có giới hạn.

RPA chỉ giải quyết các tác vụ mà bạn cho rằng cần tự động hóa. Nó có thể tự động hóa một quy trình được thiết kế kém nhưng không thể tối ưu hóa nó. Nó cũng không thể xử lý các tác vụ không thể được xác định thông qua các quy tắc xác định. Đây là nơi “khai thác quy trình và nhiệm vụ” tham gia vào bức tranh. Theo Lobig:

RPA thực thi các tập lệnh để tự động hóa những gì bạn yêu cầu nó thực hiện. Nó rất quyết đoán và cứng nhắc trong những gì nó có thể làm, tự động hóa các nhiệm vụ có tính lặp lại cao. Quá trình và nhiệm vụ khai thác tìm thấy sự thiếu hiệu quả mà bạn không thể nhìn thấy.

Khai thác quy trình và nhiệm vụ có thể trả lời các câu hỏi như, doanh nghiệp của bạn có thực sự hoạt động theo cách bạn nghĩ không? Mọi người có đang hoàn thành các quy trình theo cùng một cách không? Bạn nên tối ưu hóa cái gì trước? Nó giúp bạn vượt qua những sai lầm tiềm ẩn và tìm ra những điểm kém hiệu quả tiềm ẩn trong doanh nghiệp của bạn mà cũng có thể được giải quyết bằng tự động hóa.

3. Kết nối mạng

Trong quá khứ, mạng là một lĩnh vực chuyên biệt dựa trên phần cứng được kiểm soát chủ yếu bởi các công ty viễn thông lớn. Ngày nay, hệ sinh thái mạng phức tạp hơn vì các doanh nghiệp hiện yêu cầu phân phối ứng dụng phổ biến trong môi trường nhiều đám mây lai, từ khách hàng tiềm năng, đến biên, đến đám mây riêng và đám mây công cộng.

Thách thức là triển khai và kết nối tất cả các điểm cuối của ứng dụng trên quy mô lớn. Mạng phải linh hoạt và năng động để duy trì hiệu suất, tính khả dụng, bảo mật và trải nghiệm người dùng của ứng dụng. Tuy nhiên, các mạng ngày nay phải đối mặt với những thách thức chưa từng có có thể khiến chúng không phản hồi và không thể thích nghi với sự thay đổi. Các nhà cung cấp dịch vụ và doanh nghiệp có thể giải quyết những nhu cầu đó, mang lại giá trị mạng doanh nghiệp tùy chỉnh với khả năng kiểm soát doanh nghiệp tự phục vụ.

Giờ đây, các tổ chức có thể sở hữu và quản lý các chức năng kết nối mạng cũng như kết nối đầu cuối mà không cần phải là chuyên gia về bộ chuyển mạch, bộ định tuyến, mạng truy cập vô tuyến và phần cứng khác.

“Mạng đã trở thành một phần khác của chuỗi cung ứng ứng dụng (như cơ sở dữ liệu, máy ảo và bộ chứa) mà các công ty đang vận hành. Tại sao không để mạng của bạn trở thành một phần trong bối cảnh CNTT đầy đủ của bạn để bạn có thể áp dụng AI để tối ưu hóa nó?” lobig nói.

Ví dụ, hãy xem xét một ngân hàng đa quốc gia lớn cung cấp cho khách hàng quyền truy cập vào tài khoản của họ ở nước ngoài thông qua máy ATM. Công ty trước đây đã thuê ngoài kết nối mạng cho một công ty viễn thông lớn. Khi công ty viễn thông gặp sự cố ngừng hoạt động ở một quốc gia nơi ngân hàng cung cấp dịch vụ, khách hàng không thể truy cập vào tiền của họ. Mặc dù ngân hàng không có quyền kiểm soát dịch vụ mạng nhưng họ đã bị phạt vì sự cố ngừng hoạt động.

Giờ đây, nhờ có mạng diện rộng được xác định bằng phần mềm (SD-WAN) và các công cụ điều phối và tự động hóa như giải pháp AIOps của IBM và Quản lý hiệu suất mạng SevOne của IBM, ngân hàng có thể đảm nhận quyền kiểm soát mạng do phần mềm xác định của chính mình, thay vì thay đổi một mạng như vậy. trách nhiệm quan trọng đối với một công ty khác. Kết nối mạng tập trung vào ứng dụng mới có thể tăng cường các khả năng đó. Điều này có thể thúc đẩy bảo mật nâng cao, khả năng quan sát thông minh và đảm bảo dịch vụ, đồng thời cung cấp một cách chung để quản lý mạng trên sự đa dạng của cơ sở hạ tầng, công cụ và cấu trúc bảo mật.

Một lĩnh vực kết nối mạng khác sẽ mang đến những cơ hội mới cho tự động hóa là 5G.

“Rất nhiều người nghĩ về 5G như một công nghệ kết nối mạng nhanh hơn. Nhưng 5G sẽ biến đổi và phá vỡ các trường hợp sử dụng B2B. Nó thực sự có thể đưa điện toán biên lên hàng đầu,” Lobig nói.

Có cơ hội cho các tổ chức tận dụng mạng do phần mềm xác định và 5G để mở khóa các mô hình kinh doanh mới trong đó băng thông cao, độ trễ thấp và kết nối cục bộ là rất quan trọng.

Một ví dụ là DISH Wireless, một công ty đang hợp tác với IBM để tự động hóa mạng 5G dựa trên đám mây xanh đầu tiên ở Hoa Kỳ. DISH Wireless đang sử dụng phần mềm và dịch vụ điều phối mạng của IBM để đưa điều phối mạng 5G vào các nền tảng hoạt động và kinh doanh của mình. Một ứng dụng mà họ đang nghiên cứu là cho phép các công ty hậu cần theo dõi các vị trí gói hàng chính xác đến từng centimet, nhờ khả năng kết nối biên, thẻ RFID và phần mềm quản lý mạng.

“Chúng tôi đang giúp họ thực hiện điều này với tính năng tự động hóa điện toán mạng và viễn thông, tự động hóa điện toán biên và cho phép họ thiết lập hệ thống điều phối hiện đại nhất cho khách hàng của mình. Lobig cho biết: “Những ngành công nghiệp bất ngờ này có thể sử dụng 5G để thực sự thay đổi cách thức kinh doanh được thực hiện trên các lĩnh vực khác nhau.

Trên đây là những thông tin được tổng hợp và phân tích bởi PiSA Network đối với các phần mền Email Marketing. Chúng tôi hi vọng cung cấp thông tin hữu ích cho doanh nghiệp.

Cao Hiển, F1 Plus Team.

 

Nguồn tham khảo :

Automating these 3 parts of your business