机器学习对于组织如何运行数字系统变得更加重要

查的主要发现包括：

50%的技术领导者表示，在管理和监视数字化转型方面面临挑战。

近50%的受访者表示，他们的客户可能比公司更早发现问题。

89%的受访者表示，人工智能和机器学习对于组织如何运行其数字系统将变得至关重要。

IDC公司预测，到2020年，为推动企业数字战略的发展。30%的全球2000强企业的资本预算达到其收入的10%。

随着企业高管逐渐认识到数字化转型是一项长期承诺，这种增加投资的举措是重要的一步。随着数十亿美元投资于数字化转型计划，企业高管们现在正在探索其投资的影响，并在考虑下一步的计划。

New Relic公司副总裁兼总经理GM Buddy Brewer说，“下一阶段的数字化转型将集中在整理所有数据，以便组织能够更快地行动，做出更好的决策，并创造好的数字化体验。正如我们研究表明的那样，观察并根据收集到的数据的洞察力采取行动，将在帮助数字化转型的组织真正扩大规模和实现现代技术进步方面发挥关键作用。”

数字化转型面临的挑战

很多全球性企业声称正在大力推进其数字化转型项目， 39%的受访者表示这些项目已经完成或接近完成。

这个满意度似乎也很高，91%的受访者表示达到或超过了预期。然而，很多受访者也认为实施数字化转型的五大挑战是：

1. 组织的不同部门正以不同的速度进行数字化转型，这阻碍了整体进步。
2. 技术熟练的员工短缺。
3. 预算有限。
4. 了解和衡量业务收益。
5. 仍然抵制关闭原有系统。

造成挑战的因素

复杂性增加：超过50%的受访者表示，他们发现新软件和基础设施面临难以管理和监控等问题。大多数人(63%)说，对业务需求做出响应的压力意味着他们必须工作更长的时间才能正确地观察和管理软件性能。

更高的期望值：大多数受访者(79%)认为，其他业务部门对数字系统的性能有更高的期望;并期望技术团队提供越来越多的创新和更新(72%)。

缺乏可见性：48%的受访者承认，他们的最终用户或客户在知道数字应用程序问题之前就告诉他们有关数字应用程序的问题，另有46%的受访者表示，他们在知道如何解决这些问题之前已被告知出现这些问题。

（编辑：新余站长网）

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