【年度神占】資安權威 Gartner 發表 2021 資安科技趨勢報告

    資安權威 Gartner 在 10 月 19 至 22 日舉行年度 Gartner IT Symposium/Xpo 2020,當中最注目的是其年度趨勢報告發表會,疫情下發佈會改為網上進行,主題當然圍繞著疫情怎樣影響企業營運模式,轉變又會帶來甚麼趨勢。這份報告一向獲業界高度重視,主流媒體都廣泛引用,到底動盪的 2021 年,各大企業的 IT 頭目需要注意甚麼?

    1. Internet of Behaviours

    簡稱 IoB 的行為聯網,今日絕不陌生,就如所有餐廳必備的體溫探測儀、出入境的面容辨別視像、手機 GPS 系統、上網工具、時間、付款習慣等,統合這些數據就可以還原一個人的行為模式,企業可以比客戶更清楚了解自己。

    疫情下,IoB 獲應用到健康風險管理,如人面辨別有否佩戴口罩、紅外線探測體溫是否正常。Gartner 預測 2025 年世界一半人口會受最少一個商業或政府的 IoB 程式監察。IoB 技術已經成熟,應用進程則由道德與社會爭議主導。

    2. Total Experience

    去年 Gartner 提倡企業程式要用 Multiexperience 思路設計,一年後已經要 Modify 成全面體驗,一個 APP,不單要 Multiexperience,還要同時面向客戶、員工與不同單位,照顧所有使用者的全面體驗。開發成功的企業,能夠在各項主要體驗的滿意凌上,拋離競爭對手。疫情下,與客戶互動方式有流動、虛擬、分散等轉變,這是刻下 TX 策略的基礎。能適時開發嶄新體驗者,可藉市場洗牌時機,搶佔市場份額。

    3. Privacy Enhancing Computation 

    歐盟有 General Data Protection Regulation (GDPR),美國有 California Consumer Privacy Act(CCPA),兩條保障客戶私隱的法例罰則超重,企業絕對不能忽視。傳統保護個人資料乃金庫方式,但係客戶數據跨平台流動的現狀,新型私隱管理系統就是針對現況開發,同時保持資料流通性又保密。Gartner 預測 2025 年過半企業將會引入 Privacy Enhancing Computation,選用時企業先檢視所有牽涉客戶私隱的活動,特別留意有否變賣客戶資訊等違規行為。

    4. Distributed Cloud

    跨國企業為了速度與靈活性,都會選擇世界各地設置多個據點的公用雲平台,亦即分散式雲端。有別於 Hybird Cloud,Distributed Cloud 的營運、管理與發展由公用雲平台主導,其多點儲存模式,適合追求高度靈活性、壓抑成本與儲存資料效益的企業。預期 2025 年,所有雲端平台具備分散式雲端特性,取代私有雲。

    5. Anywhere Operations 

    疫情下人人強調遠程工作安排,但更 Advance 的企業,將層次提升至 Anywhere Operations,員工可以在任何環境下,支援身在任何地方的客戶,同時一站式管理企業所使用的服務平台。Anywhere Operations 做得好,可以提高生產力與協同效益、安全遠程存取、量化數碼體驗、支援遠程管理等優勢。預測 2023 年,40% 企業採用 Anywhere Operations,為客戶與員工帶來虛擬與實體的完美混合體驗。

    6. Cybersecurity Mesh

    不論登入者或企業數碼資產在那裡,Cybersecurity Mesh 可確保登入過程符合資安要求。Gartner 預計半數企業於 2025 年會起用這技術。疫情把企業原訂以十年為單位的數碼化過程大大壓縮,具前瞻性企業已經率先將數碼資產轉移至更有利據點。而隨著 Anywhere Operations 興起,Cybersecurity Mesh 可確保其資安,尤其針對用戶從未知是否值得信任裝置登入企業平台。

    7. Intelligent Composable Business

    企業經營的傳統智慧講求穩定,但在社交平台高速演化下,理論已經受到考驗,再加上疫情與科技突破,現在企業更樂於追求一個可靈活變動的營運模式。Intelligent Composable Business 以優化資訊為基礎,配合靈活營運架構,讓企業因時制宜,向客戶提供最佳產品與體驗。

    8. AI Engineering

    研究指出只有 53% 的 AI 生產系統能夠順利開發,業界指市埸缺乏工業級支援工具,阻慢 AI 項目發展進程。工業人工智能專注於開發、驗證、部署各種不同的機器學習算法,並具備可持續等特質,為企業提供實時最佳解決方案,當中牽涉 Machine Learning 與知識圖譜等多種 AI 工程學問,同時引申到 DataOps、ModelOps 與 DeveOps。Gartner 建議生產商加快推出相關工具,推動工業 AI 發展。

    9. Hyperautomation

    超自動化下,系統不止執行預設指令,還會不斷自我反省、分析、修正。過去幾年各行各業都發現 Hyperautonmation 的重要性,開始研究引進,疫情加快決策,調查發現 70% 商業機構已經處於不同階段的 Hyperautonmation,形成無可避免亦不能逆轉趨勢。

    資料來源:https://gtnr.it/3joHmP8

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