Publikováno: 27. 5. 2020
Digitální transformace má (zatím) tři vlny. První vlnu (digitalizace) máme za sebou. S druhou vlnou (sdílení a spolupráce) většina firem více či méně úspěšně zápasí. A kdo se do toho ještě nepustil, tak stávající okolnosti pandemie ho k tomu donutí. Lídři a inovátoři, kteří se s tou druhou vlnou už vypořádali, začínají využívat nových technologických možností a tím pádem začínáme mluvit o třetí vlně digitální transformace. Ty technologie by se daly rozdělit do čtyř základních skupin. A které to jsou a co přinášejí?
Cloud computing
Pod tímto názvem samozřejmě nevnímáme jenom možnost uložit si data někde jinde než na svých serverech, které jsme si zamkli do sklepa. To sem samozřejmě také patří, ale navíc ještě spousta dalších věcí. Můžeme mluvit o virtualizaci, o kontejnerizaci, o automatizaci celého cyklu vývoje a provozování softwaru, o infrastruktuře jako kód (infrastructure as a code), o různé úrovně „předpřipravených“ řešení (IaaS, PaaS, SaaS) apod. Všechny tyto věci mají jedno společné. Umožňují nám zjednodušit, zautomatizovat, zrychlit, zkvalitnit a tím vším i zlevnit spoustu stávajících činností v oblasti IT. Má to svoje předpoklady, ale jakmile se chce, tak to jde. Díky tomu se nám uvolní zdroje pro další experimentování a inovace.
IoT (internet of things)
Internet věcí je něco, co není až tak úplně nové. První náznaky a řešení tu byly už na začátku devadesátých let, kdy firma Novell připravila svoje řešení. Bohužel to bylo příliš brzo, a i některé předpoklady se nenaplnily. Dneska už jsme dál. A co to znamená? V podstatě cokoli má, nebo může mít, v sobě procesorovou jednotku, může být připojeno k internetu. A díky tomu může na dálku sbírat data o provozu, můžeme to řídit a hlavně vyhodnocovat. Většina z nás zná populární řešení, jako je nastavení světýlek z chytrého telefonu. Ale odsud se můžeme dostat k řízení a optimalizaci celých budov apod. Dalším hezkým příkladem jsou auta. V minulosti první, co nám ukázali byl motor. V dnešní době už je to rádio a všechny aplikace a „užitečné“ funkce, které má. Odsud už je jenom krůček k samo řiditelným autům apod. Přináší to svoje výzvy, ale ty jsou řešitelné.
Big Data
Jakmile máme dostatek zdrojů dat, můžeme začít shromažďovat vlastní data. Jenže mít data nestačí. Je potřeba z nich udělat informace, z nich pak znalosti, a nakonec se poučit. To je klasický DIKW model z rámců jako je ITIL, nebo COBIT. To je jedna věc. Druhá věc je, že výsledek se mi zhodnotí teprve tehdy, když ty výsledky budu schopen někde použít. Pokud toho nebudu schopen, bude to jenom drahá hračka. Kdo toho ale bude schopen, bude mít dost velký náskok před svojí konkurencí. A tím se dostáváme k poslední oblasti.
AI/ML (artificial intelligence / machine learning)
Umělá inteligence a strojové učení. Tyto dvě věci potřebují „nakrmit“. K tomu poslouží Big Data. Asi prvním a jednodušším krokem je strojové učení. V podstatě jde o to, najít nějaký vzorec chování, a to co z něj vyplývá na základě nasbíraných dat. Může to být vzorec chování klientů bank. Nebo to může být vzorec chování výrobních systémů, potrubních systémů dopravujících třeba plyn apod. Tyto vzorce chování se pak dají aplikovat pro řídící systémy anebo rozhodovací procesy. Což se zase dá zautomatizovat. No odtud se dostáváme k umělé inteligenci. Copak nám na základě všech těchto věci vymyslí nového? Ale to už jsme opravdu docela daleko.
Ve všech čtyřech oblastech je ale důležité si uvědomit jednu věc. To už není práce nějakého izolovaného IT oddělení. Tyto technologické oblasti ovlivní všechny oddělení, procesy, přístupy a způsoby chování v celé firmě. A jsme zase u toho, že tohle je úloha CEO, ne CIO.
Příspěvek byl původně publikován na blogu Martina Vitouše ict-123.com, 27. 3. 2020. Přebíráme s laskavým svolením autora.
Autor:: vitous