我们生活在一个以数据为中心的世界,数据驱动着大多数的业务决策。虽然保持不断有新的洞察涌现对于实现持续增长来说是至关重要的,但知道如何使用现有数据对于更及时、更有效地进行决策意义重大。
IT团队面临着时间上越来越紧迫的压力,再加上整个行业的招聘短缺和倦怠也带来了持续的压力。对于IT经理来说,在给团队和整个组织带来高价值项目的同时,防止团队倦怠也成为了首要任务。
数据驱动的决策,让IT经理们能够通过随时了解充满洞察的变化,为他们压力越来越大的团队提供支持,例如减轻繁琐的手动任务,有更多机会专注于高价值项目。
数据为IT团队指明最需要创新的地方
随着商业环境的发展,组织对通过创新更好地管理各种形式业务运营的依赖,也必须不断升级发展。
例如,预测分析可以帮助为那些具有远见的企业展示决策的潜在结果,让IT经理们能够就改进工作流程做出明智的决策。预测分析还可以帮助指引团队完成哪些任务所需的时间最多,并显示出会让团队速度减慢的方面。这样,团队就可以确定在哪些方面可以最有效地实施超自动化实践,以减少工作流中的手动任务和瓶颈。
Gartner将超自动化定义为“一种业务驱动的、规范的方法,让组织可以用来快速发现、审查和自动化尽可能多的业务流程和IT流程。”在IT工作流程中实施超自动化实践,可以让组织利用人工智能和机器学习来实现智能的、适应性强的自动化,从而智能地协调跨系统和部门的业务流程,有效地对组织现有技术堆栈进行创新。
为了成功地实现超自动化,IT领导者们必须查看数据,了解他们日常运营中的哪些领域是最容易接受这些先进技术的。如果措施得,超自动化可以极大地防止出现运营瓶颈,使团队成员不必管理那些繁琐的手动任务,更有效地专注于为组织带来价值。
数据证明IT转型的有效性
数据可以证明什么对你的团队是有效的——也许更重要的是:什么是无效的。数据可以清晰而公正地说明新的转型是如何实现的,提高效率和价值的机会在哪里。指标使用得当的话,就可以显示出哪些创新成果是对团队最有效的,让IT经理们了解转型是如何进行的。
关注这些结果有助于组织简化业务流程并提高团队生产力,还让IT领导者们开始逐步淘汰传统的解决方案,这些解决方案往往需要大量的预算或者是大量的手动工作才能保持其正常运转。这些变化会影响所有业务领域,让员工在任何地方——不仅是IT部门——都更具创新性和效率。
数据集成帮助IT团队跟踪各种工具
组织经常会使用数百个应用。单个部门可能很难跟踪这些工具及其这些工具所需的更新。这就是为什么IT部门必须与整个业务团队紧密集成,并深入了解每个部门的数据使用情况和目标。然后,IT团队可以就最佳工具提供建议,而且这些建议可能是可以复用的。
非技术团队应该从项目一开始就与IT团队合作,就业务解决方案和运营进行协作。IT团队借助更好的可见性和协作性,从中发现模式并从数据中获得洞察力,就优化效率提出他们的建议。
数据揭示了哪些工具未被使用,或者可以更有效地被使用。例如,数据可以说明哪些部门依赖于遗留技术解决方案,而这些解决方案无法满足当前的业务需求,这让IT团队能够通过必要的洞察力在整个组织内提供支持。
拥抱数据驱动型企业文化可减轻决策负担
由于业务领导者专注于满足当今不断变化的员工队伍和客户的需求,因此采用数据驱动的策略进行运营,可以让管理人员在接下来的步骤中保持敏捷和自信。而且,数据驱动的决策还提供了一种以明确证据支持这些决策的方法。
例如,IT领导者可以向他们的业务伙伴展示具体的计划和愿景。IT领导者通过制定一个数据驱动型的计划,概览了按照季度实现重大转型的步骤,让非IT领导者也可以更容易地理解和接受创新。这种洞察力有助于组织做出明智的决策,同时展望未来,为未来的业务挑战做好准备。
组织应该努力将数据驱动的洞察力整合到日常运营的各个方面,不这样做往往会导致企业错失商机。
企业对于那些能够将数据转化为答案和洞察力、解决业务问题并在整个组织内推动有意义变革的经理和领导者需求很大,以数据为中心的IT经理们可以为企业及其IT团队带来价值,这对每个人来说都是双赢的。
好文章,需要你的鼓励
谷歌CEO皮查伊在AI竞赛低谷期坚持"信号降噪"原则,顶住压力加倍投入,最终带领谷歌凭借Gemini系列重夺领先。他坚信AI将超越火与电的革命性影响,通过递归自我改进极大降低创意实现门槛,这场"创造力民主化"浪潮或将解锁80亿人的认知潜能。
浙江大学和吉利汽车研究院联合团队提出的FreeTimeGS是一种创新的动态3D场景重建方法。不同于传统方法,它允许高斯基元在任意时空位置自由出现,并赋予每个基元运动功能,使其能够随时间移动到相邻区域。研究通过4D正则化策略解决了高不透明度基元阻碍优化的问题。在多个数据集测试中,该方法在渲染质量和速度上均大幅超越现有技术,特别是在处理复杂动态场景时,使用单个RTX 4090 GPU能以467 FPS的速度实现1080p实时渲染,为电影制作、游戏和虚拟现实等应用提供了新可能。
李飞飞的World Labs以"空间智能"重新定义AI,专注3D物理世界理解,4个月估值飙至10亿美元,获科技巨头集体押注。她揭示语言无法编码物理世界,而DNA双螺旋等突破性发现都源于三维空间的深度认知。
这篇研究介绍了"对角线批处理"技术,该技术解决了循环记忆Transformer模型在处理长文本时的并行计算瓶颈。通过重新编排计算顺序,研究团队实现了在不破坏依赖关系的情况下进行并行计算,使LLaMA-1B模型处理长文本的速度提升3.3倍,同时内存使用减少167.1倍。这种纯运行时优化不需要重新训练模型,为实际应用中的长文本处理提供了高效解决方案。