ガートナーシンポジウム2015：教訓

先週オーランドで開催されたGartner Symposiumで過ごしたので、そこで大きなトレンドについて振り返りたいと思いました。

最も明らかなことは、基調講演や主要セッションで表されているように、過去数年よりも少し前向きに見えるガートナーだということです。 クラウド、モバイル、ソーシャル、および情報のトレンドである「力のネクサス」の基本的なGartnerの定式化はほぼ実行されており、デジタルビジネスの概念もかなり主流です。 今年の「アルゴリズムビジネス」の重要性と、ウォールストリートでのアルゴリズム取引からスマートフォンのインテリジェントエージェント、使用するWebサービスに組み込まれたインテリジェンスに至るまでのアルゴリズムがビジネスの仕組みを定義し始めていることに興味をそそられました。 。

これは新しいアイデアではありませんが、今年のガートナーのCIOと上級ITエグゼクティブクライアントの集会で、さらに注目を集めました。 これが基調講演の焦点であり、ガートナーのトップ戦略的トレンドとその予測のリストにも大きな役割を果たしました。

もちろん、デジタルビジネスに大きな重点が置かれており、このことは会議で話した多くのCIOにとって最も重要なことのように思えました。 Gartnerの研究は、テクノロジーがCEOにとって以前よりもはるかに高い優先順位であることを示しています。 それは私を驚かせませんでした-ほとんどすべてのビジネスが何らかのデジタル戦略を持ちたいと思っているようで、最近の有名なハッキングはセキュリティリスクが企業に大きな影響を及ぼす可能性があることを示しています。

ある意味では、テクノロジーに対する新しい重点がCIOを勇気づけ、将来に向けたテクノロジーにもっと集中できるようになったのかもしれません。 しかし、私は多くのCIOと話をしましたが、彼らは何年もほとんどマイナーチェンジしてから、組織の技術を現代に持ち込むことを任されていると言いました。 一般的に、これらの人々は最先端のテクノロジーを使用するのではなく、過去数年間に他の組織が使用してきたプログラミングスタイル、クラウド、モバイルの変化に適応するだけです。 私が話したCIOの3つの最も一般的な重点分野は、セキュリティ、クラウド、およびデータ分析でしたが、もちろん、モノのインターネットと、運用を適切に実行するための基本について話している人々も聞きました。

IT運用

IT運用は平凡に聞こえるかもしれませんが、依然として非常に重要なトピックです。 IT運用に影響を与えるトップトレンドのGartner VP David Cappuccioの年次リストでは、ノンストップコンピューティング、ほぼすべてのビジネスユニットのテクノロジー、およびエッジコンピューティングの需要がITに対する期待をどのように変えているかに注目しました。 彼は、ITが管理するデバイスだけでなく、あらゆる種類の「モノ」に潜在的にテクノロジーが組織全体に分散する世界に入ると、ITスタッフが異なる考え方を始める必要性を強調しました。

彼が重点を置いた技術には、「企業定義のデータセンター」（他の人がソフトウェア定義のデータセンターと呼んでいるもの）が含まれていました。 統合システム; オープンソースハードウェア。 ITサービスの継続性では、より広範な災害復旧およびビジネス継続性戦略の一環として、場所とネットワークオプションを使用して新しいアプリケーショントポロジを実装することについて議論しました。

セキュリティ

セキュリティは大きな懸念事項であり、多くのセッションがありました。ブライアンクレブスの業界基調講演から始まり、ほとんどの企業はセキュリティを強化するための簡単な手順の多くを講じていません。ログ。

別のセッションでは、Gartnerの仲間であるTom Scholtzが、セキュリティのために企業が取るべきアプローチについてかなり異なる見解を示しました。 彼は、セキュリティに関する古い正統派はもう機能しないと言った。 理論は、予防は治療よりも優れているというものです。 しかし、彼は2020年までに、企業のセキュリティ予算の60％が2012年の10％未満から、迅速な検出と対応に割り当てられると予測しました。人間はセキュリティの最も弱いリンクであると考えていますが、 、最も賢いエージェント。 彼は、人々にその権利と責任について教育する必要性を強調し、「人々中心のセキュリティ」を生み出しました。 そして彼は、「デフォルトを拒否する」態度から「デフォルトを許可する」態度に移行しつつあると述べました。 それは大きな変化です。

ショーのITExpoの部分には、ファイアウォールから生体認証パスワードの置換までの製品を提供する多くのセキュリティベンダーがいました。 これは明らかに多くの注目を集めている分野です。

雲

クラウドコンピューティングは、多くの新しいアプリケーションのオプションからデフォルトになりました。 ショーのクラウドベンダーはすべて新製品について話していましたが、ほとんどはクラウドコンセプトがすでに完全に受け入れられているかのように、プラットフォームでより多くのビジネス顧客を獲得することについて話していました。

しかし、多くの企業が一部のワークロードにクラウドを採用していますが、私が話した参加者の多くは、クラウドを採用し始めたばかりか、1つまたは2つの特殊なSaaSアプリケーション（Salesforce CRMなど）にのみ使用しています。

多くのセッションがその現実に対処しました。 Gartner Fellow Daryl Plummer氏は、クラウドシナリオに関するセッションで、クラウドの転換点が到来し、ほとんどの企業がクラウドを主要な選択肢と見なし、新しい数年間でパブリッククラウドの支出が大幅に増加したと述べました。 しかし、彼はクラウドが常に最良のソリューションとは限らないことを明確にしており、中規模および大規模企業が「クラウドのみ」になることはめったにないと予想していると述べました。 彼は、内部ITとクラウドソリューションの両方のバランスをとったハイブリッド戦略を提案しました。 クラウドの選択肢について、プラマーは、企業がパブリッククラウドの概念から始めて、パブリックソリューションがニーズを満たさない場合はプライベートクラウドソリューションに戻ることを試みるべきだと述べました。

実用的なクラウドコンピューティングに関するセッションで、ガートナーフェローのデイビッドシアリーは、今日、一部の企業はクラウドを最初に考え、ほとんどの企業にとってクラウドは少なくとも選択肢であると指摘しました。

彼は絶対的な答えはないと言い、プラマーのように、多くのビジネスはすべてクラウドでもクラウドでもないが、代わりにハイブリッドアプローチを採用することを示唆した。 Cearleyは、クラウドコンピューティングは主にお金を節約するためのものではなく、一部の組織はクラウドへの移行に多くの費用がかかることを発見したことに注意しました。 代わりに、大きなメリットは自由と即座の満足感であり、ビジネスやアプリケーションを拡大または縮小できます。 より実際的には、企業は独自のクラウドアーキテクト（それぞれ公式または非公式）、メトリック、緊急時対応計画、および出口戦略を開発する必要があると述べました。

彼は、ほとんどのアプリケーションをクラウドに「持ち上げてシフト」することはできないことを企業が理解する必要があると述べました。 クラウドモデルで最適に動作するように、更新し、多くの場合リファクタリングまたは再設計する必要があります。 彼は、企業にクラウドリスクの現実的な見方を求めるよう促し、多くのIT組織が最終的に企業が使用するクラウドサービスの仲介者として行動することを示唆しました。

モバイル

私が驚いたことの1つは、モビリティについて聞いたことがないことです。 ほんの数年前、タブレット、スマートフォン、モバイルアプリケーションが大きな議論のポイントでした。 しかし、モバイルデバイスは企業に広く普及しており、依然として「力の結びつき」の一部ですが、モバイルアプリケーションに関する議論は比較的少なく、クラウドベースのSaaSアプリケーションとの関連を除いて、私が話したCIOは比較的少数でした。

展示会場にはエンタープライズモバイル管理ソフトウェアのベンダーがたくさんありましたが、過去数年はそれほど目立ちませんでした。 BlackBerryなどの企業の安全なファイル共有や同様の活動に重点を置いて、モバイルセキュリティに大きな重点を置いています。

私が話したMobileIronの幹部は、大企業は多くのモバイルアプリケーションを作成していることが多いが、ほとんどの中規模から大規模の組織は単純なアプリケーションを実行しているだけだと説明しました（ただし、顧客の半分以上は企業のエンタープライズアプリストアを使用している）。 しかし、彼は、全体の10〜15％の企業のみが変革的なモバイルアプリ戦略に着手し、重要なビジネスプロセスを電子メールからモバイルデバイスに移行したと推定しています。 これには、ビジネスからの真のプッシュと、基礎となる作業プロセスのリエンジニアリングが必要です、と彼は言いました。 全体として、彼は多くの企業がウェブサイトを持っていた2000年のウェブのようだと言ったが、数年後まで実際にウェブ戦略を開発しなかった。

これには、データにアクセスするためのツールや、モバイルアプリケーション自体を作成するためのツールが関係している場合があります。 たとえば、SamsungとRed Hatは、SamsungのデバイスとKnoxセキュリティインフラストラクチャを使用してデータへのアクセスを提供するRed Hatのモバイル開発プラットフォームをリンクするパートナーシップを発表しました。

モノのインターネット

もちろん、「モノのインターネット」については多くの議論がありました。 Chet GeschickterとJeff ViningはIoTについて講演し、2020年までに250億の接続されたものがあると予測しました。企業はIoTデバイスからの「データ大洪水」に備える必要があり、ビッグデータインフラストラクチャと高度な分析。

データと分析

展示会のベンダーの最大のテーマは、おそらくデータと分析でした。 これは、IBM CEOのGinni RomettyとGEのCEOであるJeffrey Immeltのインタビューと、データの保存と分析を目的としたあらゆる種類の製品を展示したショーフロアの両方に反映されました。

ガートナーは、ボリューム、速度、多様性という3つのベクトルで定義される「ビッグデータ」を長い間説明してきました。 ショーでITエグゼクティブと話をすることから明らかなように思えたのは、彼らの多くが数年前よりも多くのデータを持っていたにもかかわらず、ほとんどの場合、それは比較的高速な接続と大きなハードドライブの世界では圧倒的な量ではないということでしたストレージアレイ。 代わりに、さまざまな形式のさまざまなソースからのデータを扱うという多様性が、典型的な組織にとって大きな課題のようです。

当然のことながら、このショーには、データの保存と分析を目的としたあらゆる種類の製品が揃っていました。Tableauなどのデータ視覚化企業は、ClouderaやMemSQLなどの新しい種類のストレージと分析のベンダーの近くのブースにありました。

GartnerのCindi Howsonは、Gartnerの分析が、何が起こったのか、何が起こったのかを予測し、結果として物事を行うまでの範囲を示しました。 彼女が議論したトレンドには、「データ検出」ツールの増加、クラウドへのビジネスインテリジェンスの移動、メモリ内データベース、リアルタイムストリーム処理または複雑なイベント処理、高度な分析が含まれます。

Gartner VPのTom Austinによるスマートマシンの混乱に関するプレゼンテーションに興味がありました。そこでは、自動運転車から言語翻訳に至るまで、いくつかの新しいアプリケーションについて議論しました。 彼は、そのようなアプリケーションは人間の行動をシミュレートせず、汎用のインテリジェントマシンではないが、新しい結果を学習して生成することに注意しました。 これらのアプリケーションは、ディープラーニングニューラルネットワークや自然言語処理などのさまざまな手法を使用します。

高度な分析に関するすべての議論を考えると、IBMのWatson AnalyticsやMicrosoftのCortana Analyticsなど、展示会場にさまざまな例があったことは驚くことではありませんでした。 しかし、あまり知られていないいくつかの企業にも興味をそそられました。 BeyondCoreは、一連のデータを取得して傾向を調べる興味深いパッケージを提供し、データの視覚化と、最も興味深い傾向と相関を識別する自然言語テキストを提供し、推奨事項を提供します。 IPsoftには、複数のデータベースで情報を検索するなど、顧客との一般的なやり取りを処理するセルフサービスエージェントとして機能できるAmeliaと呼ばれる顧客サービスエージェントがあります。 それは面白いアイデアであり、このようなエージェントが簡単なタスクを処理し、より複雑なタスクで実際の人間と一緒に作業することは確かに想像できます。

アルゴリズムに重点を置いて、ガートナーのレイバルデスは、「Algos Gone Wild：The Coming Apocalypse-Machine Intelligence is Too Little and Too Much」と呼ばれる「異端者」セッションで、より懐疑的な役割を果たしました。 彼は、Facebookのニュースフィードアルゴリズムがユーザーの気分を左右する方法、およびGoogleの検索アルゴリズムが選挙を左右する方法を示す研究に言及しました。 彼はまた、アルゴリズムが金融会社での大きな取引損失や最近のフォルクスワーゲンでの排出テストのスキャンダルなど、望ましくない結果をもたらした事例を引用しました。

彼は、学習するニューラルネットワークがここにあることを指摘し、これを超える次のステップは再帰的な自己改善であると述べました。 「定性的な飛躍から離れたアルゴリズムの変更だけですか？」 彼は尋ねた。 彼は、狭い人工知能から一般的な人工知能への移行は依然として大きな障壁であると述べたが、一部の人々、特にスティーブン・ホーキング、ビル・ゲイツ、およびイーロン・マスクは、スマートマシンからの実存的な脅威を警告していることに留意した。 彼は、ロボット警備員、半自律兵器、無人偵察機などのスマートマシンにエラーが発生することは避けられないと述べ、これらは深刻で悲劇的なものであるが、終末論的なものではないと述べました。

「それは必ずしもすべての人間の命を終わらせるわけではない」と彼は言ったが、それは私を気分良くさせなかった。 彼は、エラーや意図しない結果（2003年に制御不能になるペーパークリップを製造するように設計されたマシンについての実験を考えたテーマ）を懸念し、問題が起こったときに何が起こるかを考えるのは早すぎないと言いました。

考えることはたくさんあります。まだ「アルゴリズム経済」についてはあまり心配していませんが、機械学習と認知コンピューティングの概念の急速な成長に魅了されています。 IT部門が過去数年間焦点を当ててきたトピックとは確かに異なっており、今後のあらゆる種類のビジネスにおけるテクノロジーの重要性を示しています。