ИТ аутоматизација објашњава коришћење технологије за поједностављење и аутоматизацију понављајућих и ручних операција ради повећања ефикасности, смањења трошкова и побољшања корисничког искуства.
Преглед садржаја
ИТ аутоматизација: преглед
ИТ аутоматизација користи технологију и интелигентне системе за модернизацију и оптимизацију задатака, процеса и операција. Аутоматизација користи скриптовање најновијим технологијама, као што су вештачка интелигенција (АИ), машинско учење (МЛ) и роботска аутоматизација процеса (РПА).
Обавља задатке засноване на правилима са или без људске интервенције.
Примарни циљ ИТ аутоматизације је аутоматизација активности које захтевају максималне људске напоре за смањење грешака, повећање продуктивности и смањење трошкова и побољшање корисничког искуства.
Различите индустрије, као што су здравство, малопродаја, производња, логистика, итд., усвајају аутоматизацију како би изгладиле ручне и понављајуће активности, што заузврат омогућава доношење одлука и идентификацију аномалија.
Аутоматизацијом ручних задатака, ИТ тимови могу да се фокусирају на вредан рад, као што су иновације и стратешки циљеви, како би додали вредност организацији.
Због технолошког напретка, ИТ аутоматизација није ограничена на локалне системе. Ипак, прешао је на услуге засноване на облаку, контејнеризацију и микросервисе, омогућавајући предузећима да ефикасно алоцирају ресурсе и скалирају своје операције.
Овај одељак ће истражити алате и технологије за ИТ аутоматизацију који постају све популарнији на тржишту и који се све више усвајају.
Нови трендови ИТ аутоматизације
Област ИТ аутоматизације се континуирано обликује новим трендовима који обухватају нове технологије, праксе и приступе. Ови трендови су вођени напретком у областима као што су АИ, НЛП (обрада природног језика), МЛ, РПА, рачунарство у облаку и друге релевантне области.
Према Статистапредвиђа се да ће глобална индустрија аутоматизације достићи запањујућих 265 милијарди америчких долара.
Хајде да наставимо да погледамо неке од ових кључних нових трендова у ИТ аутоматизацији.
Ниски код и без кода
Платформе са ниским кодом помажу ИТ професионалцима, кодерима и програмерима са ниским вештинама кодирања да креирају прилагођене апликације. Супротно томе, платформе без кодирања омогућавају пословним корисницима без знања о кодирању да самостално одговоре на своје специфичне развојне потребе.
Узимајући у обзир лакоћу и брз развој апликација кроз платформе са ниским кодом и без кодирања, очекује се да ће глобално тржиште ниског кода достићи приближно 65 милијарди УСД до 2027. године, према Статиста.
Ове платформе корисницима нуде визуелне интерфејсе и готове компоненте. Они омогућавају појединцима да без напора креирају токове посла, аутоматизују задатке и неприметно интегришу различите системе без потребе за опсежним кодирањем. Циљ је да се поједноставе операције и минимизирају напори.
Организације и појединци којима недостају развојне вештине, али имају за циљ да иду у корак са аутоматизацијом и дигиталним убрзањем у модерној ери, могу да искористе платформе које им омогућавају да остану конкурентни.
Ове платформе имају бројне предности, укључујући смањење трошкова, уштеду времена, повећану продуктивност и још много тога. Примери платформи са ниским кодом и без кода су Мицрософт Повер Аппс и ИБМ Ватсон Орцхестрате.
АИ хипераутоматизација са НЛП и МЛ
Хипераутоматизација, тренд у настајању у аутоматизацији, стекао је признање од Гартнера као један од врхунских технолошких трендова. За разлику од стандардне аутоматизације, хипераутоматизација комбинује напредне технологије као што су АИ, МЛ, РПА, НЛП, итд.
Ове најсавременије технологије побољшавају процес аутоматизације за ефикасно руковање сложеним и неочекиваним задацима који обично захтевају људску интелигенцију или интервенцију.
Свестраност хипераутоматизације примењује се на различите индустрије, укључујући здравство, управљање ланцем снабдевања, банкарство, финансијске услуге (БФС) и малопродају, између осталог. Очекује се да ће величина његовог тржишта достићи 118,66 милијарди долара у 2030. са 35,08 милијарди долара у 2022, према Грандвиевресеарцх.
Процес хипераутоматизације значајно побољшава ефикасност, продуктивност и способност доношења одлука. Аутоматизација различитих процеса, образаца и токова посла доводи до значајног побољшања перформанси.
МЛ континуирано побољшава перформансе хипераутоматизације, што резултира његовом изузетном ефикасношћу у препознавању образаца и предвиђању трендова. Поред тога, НЛП омогућава задатке који укључују разумевање писаног текста, разумевање језичких нијанси и омогућавање смислених интеракција.
Решења за хипераутоматизацију пружају бројне предности различитим индустријама. Поједностављавањем процеса и аутоматизацијом задатака, ова решења повећавају ефикасност, прецизност и задовољство купаца. Штавише, они оснажују организације да се суоче са пословним изазовима и остану конкурентне у својим областима.
Цлоуд Аутоматион
Аутоматизација у облаку подразумева коришћење различитих методологија и алата за оптимизацију управљања, примене и рада средстава и услуга заснованих на облаку. Ослања се на софтвер и скрипте које аутоматизују задатке које су претходно ручно обављали ИТ администратори.
Примарни циљ аутоматизације облака је побољшање ефикасности, минимизирање људских грешака и брзо скалирање ресурса облака на основу нових захтева.
Аутоматизација различитих аспеката клауд окружења обухвата широк спектар задатака, укључујући додељивање ресурса, подешавање конфигурација, управљање применама, обезбеђивање безбедности и усклађености, праћење перформанси и скалирање ресурса.
Процењује се да ће величина тржишта Цлоуд Аутоматион достићи 414,85 милијарди УСД до 2030. са тржишта од 53 милијарде УСД у 2021, на основу извештаја верифиедмаркетресеарцх.
Међу задацима који се могу аутоматизовати су креирање виртуелних машина, конфигурисање складишта, инсталирање софтвера, прилагођавање безбедносних мера, оптимизација перформанси, примена кода и надгледање апликација.
Да би се постигла аутоматизација облака, неке методе укључују алате за управљање облаком спремне за коришћење или коришћење инфраструктуре, као што су алати за код (ИаЦ) и оркестрације. Међутим, важно је да процените захтеве и факторе ваше организације, као што су величина вашег окружења у облаку и жељени ниво аутоматизације, пре него што примените било које решење за аутоматизацију.
Постоје предности прихватања аутоматизације у облаку. Доноси повећану агилност организацијама тако што убрзава време изласка производа или услуга на тржиште. Поред тога, то доводи до уштеде трошкова оптимизовањем коришћења ресурса. Штавише, омогућава скалабилност засновану на пословним потребама.
Многи врхунски провајдери нуде решења за аутоматизацију облака, укључујући Амазон Веб Сервицес (АВС), Мицрософт Азуре, Гоогле Цлоуд Платформ (ГЦП), Терраформ, Ред Хат Ансибле Аутоматион Платформ, ВМваре вРеализе Аутоматион и друге.
Модерна оркестрациона платформа
Оркестрација, у садашњем модерном свету технологије, служи као алат за организације које им даје моћ да поједноставе и надгледају сложене токове посла. Одабиром врсте оркестрације, предузећа могу побољшати своју ефикасност, флексибилност и скалабилност.
Оркестрација, у суштини, обухвата координацију и управљање рачунарским системима, апликацијама и услугама за постизање токова посла или процеса. Ови токови рада аутоматизују различите задатке као што су обрада података, примена апликација, обезбеђивање инфраструктуре, машинско учење и аутоматизација пословних процеса.
Организације могу користити различите типове оркестрације у складу са својим захтевима. Примери таквих типова укључују оркестрацију у облаку, оркестрацију апликација, оркестрацију тока посла, оркестрацију услуга и оркестрацију података.
Оркестрација цевовода података
Управљање сложеним цевоводима података може бити изазовно, са мноштвом задатака за руковање и потенцијалом за грешке. Срећом, оркестрација цевовода података нуди решење аутоматизацијом ових задатака обезбеђујући поузданост и ефикасност.
Оркестрација цевовода података подразумева аутоматизацију извршења и надгледања цевовода података. Укључује координацију зависности задатака извршавање задатака у жељеном редоследу откривање и решавање грешака, или генерисање упозорења и евиденције. Без система оркестрације, одржавање података постаје веома тешко.
Алати који се користе за оркестрацију цевовода података су Аирфлов, Луиги, Апацхе НиФи, СтреамСетс, Гоогле Цлоуд Датафлов, Амазон Симпле Воркфлов Сервице, итд.
Све у свему, организације могу искористити оркестрацију цевовода података као алат за побољшање транспарентности и видљивости у својим процесима. Омогућава управљање подацима и економичност током животног циклуса њихових цевовода.
Самоуслужна аутоматизација (ССА) подразумева коришћење технологије и софтверских решења како би се омогућило корисницима да самостално обављају задатке и приступају ресурсима. Он елиминише потребу за људским оператерима или ИТ помоћним особљем, омогућавајући корисницима да поједноставе операције тако што ће сами обављати рутинске задатке. Ово оснаживање смањује потребу за ручном интервенцијом и промовише ефикасност.
Самоуслужна аутоматизација у ИТ оперативним тимовима
Самоуслужна аутоматизација (ССА) подразумева коришћење технологије и софтверских решења како би се омогућило корисницима да самостално обављају задатке и приступају ресурсима. Он елиминише потребу за људским оператерима или ИТ помоћним особљем, омогућавајући корисницима да поједноставе операције тако што ће сами обављати рутинске задатке.
Ово оснаживање смањује потребу за ручном интервенцијом и промовише ефикасност.
У различитим областима као што су ИТ, корисничка подршка, људски ресурси и финансије, примењује се аутоматизација самоуслуживања. Сектори ИТСМ, корисничке подршке, људских ресурса и финансија користе га за побољшање интеракције корисника.
Смањењем директног учешћа и ручне интервенције, смањује се трошкови, минимизирају се људске грешке и повећава продуктивност.
Водеће организације које пружају аутоматизацију самопослуживања укључују Фресхворкс, Аисера, СервицеНов и ХелпСцоут.
Иновативни чет-ботови
Иновативни цхат ботови су корак испред традиционалних јер су напреднији и интерактивнији. Ови најсавременији цхат ботови користе АИ технологију да побољшају своје одговоре учећи на основу корисничког уноса. Имају способност да разумеју језик и дају одговоре на питања.
Чет-ботови имају потенцијал да у потпуности трансформишу интеракције са купцима нудећи услугу 24 сата дневно, обраћајући се на упите и олакшавајући продају. Како АИ наставља да напредује, можемо очекивати повећање броја цхатботова у будућности.
Извештај из прецеденцересеарцх наводи да се очекује да ће величина глобалног тржишта цхатботова достићи око 4,9 милијарди долара до 2032. са 0,84 милијарде долара у 2022.
Неки познати примери комерцијално примењених робота за ћаскање укључују Амазон Алека, Фацебоок Мессенгер ботове, Слацк ботове, Гоогле Диалогфлов (платформа за развој четбота) и Амазон Лек (бот за ћаскање који је развио Амазон Веб Сервицес).
Укључујући могућности вештачке интелигенције, ови цхат ботови побољшавају своје функционалности. Понудите интелигентна искуства уз ефикасно разумевање језика и пружање одговора на сложена питања. Штавише, могу се персонализовати према жељама.
Неколико недавних примера четботова са вештачком интелигенцијом укључују ЛаМДА, коју је развио Гоогле АИ, ЦхатГПТ, ОпенАИ, и Метин нови АИ модел под називом Ллама 2.
Сигурност података
Видели смо и читали аутоматизацију у разним областима, али безбедност података није заостала. Аутоматизација у безбедности података подразумева коришћење технологије за аутоматизацију безбедносних задатака, као што су скенирање рањивости, реаговање на инциденте, управљање закрпама, заказивање ажурирања, обезбеђивање корисника, управљање конфигурацијама и још много тога.
Ова врста аутоматизације се примењује у великим предузећима како би се подржао велики број инцидената или активности везаних за безбедност које се одвијају на дневној бази.
Испод је неколико предности аутоматизације безбедности података
- Смањује обим тикета за подршку
- Повећава брзину и ефикасност безбедносних операција
- Омогућава тиму за подршку да се фокусира на стратешке одговорности.
- Смањује ручне грешке
- Поједностављује поштовање безбедносних прописа
Највећи алати који се користе за аутоматизацију безбедности података састоје се од СИЕМ (безбедносне информације и управљање догађајима), СОАР (безбедносна оркестрација, аутоматизација и одговор) и ЦМДБ (база података за управљање конфигурацијом).
Компаније које су водеће у овом сектору су Цисцо, Пало Алто Нетворкс, Симантец, ИБМ итд.
Дигитал Твин
Дигитални близанац је модел објекта или система који одражава његове функције преко стварних података. Омогућава истраживање побољшања производа и решења без тестирања. Подаци са сензора, уређаја и интерконекција су интегрисани да би се створили дигитални близанци, који се ажурирају у реалном времену како би одговарали тренутним условима и перформансама.
Дигитални близанци имају различите употребе у секторима као што су производња, здравство, транспорт и енергија. Они пружају предности као што су побољшана продуктивност, прилагођени здравствени третмани, ефикасни транспортни послови и проактивно одржавање енергије.
Глобално дигитални близанац Очекује се да ће величина тржишта расти запањујућих ЦАГР од 42,6% од 2023. до 2030. године, подижући величину тржишта на 137,67 милијарди УСД са 11,51 милијарди УСД.
Интеграција интернета ствари, вештачке интелигенције и софтверске аналитике подиже корисничко искуство за ове близанце.
Неке главне предности близанаца обухватају праћење система или процеса у реалном времену, анализу ради предвиђања будућих трендова или проблема, и разумевање сложених система или процеса кроз симулације засноване на репрезентацијама са могућностима даљинске контроле.
Неки случајеви употребе: Дигитални близанци се користе у здравству да симулирају пацијенте и планирају операције. Енергетски дигитални близанци побољшавају енергетске системе, а дигитални близанци производа процењују перформансе производа. Фабрички дигитални близанци оптимизују производне распореде идентификовањем уских грла и побољшањем коришћења енергије.
За више информација, можете посетити одељак Дигитал твин Тецхнологи.
Платформе за оркестрацију и аутоматизацију услуга (СОАП)
Платформе за оркестрацију и аутоматизацију услуга (СОАП) аутоматизују ИТ процесе у хибридним окружењима. Ове платформе омогућавају руководиоцима инфраструктуре и операција (И&О) да без напора имплементирају пословне услуге интеграцијом оркестрације тока посла, аутоматизације радног оптерећења и обезбеђивања ресурса.
Извор: бмц.цом
Тхе Гартнер Извештај предвиђа да ће око 80% организација које тренутно користе аутоматизацију радног оптерећења вероватно прихватити СОАП до краја 2025. године. Ови СОАП-ови ће омогућити оркестрацију радних оптерећења у ИТ и пословним доменима.
СОАП-ови нуде централизовану административну конзолу и механизам за оркестрацију који ефикасно рукују радним оптерећењима, цевоводима података и токовима рада апликација. Они надмашују конвенционалну аутоматизацију радног оптерећења јер обухватају цевоводе података, инфраструктуру засновану на облаку и архитектуре апликација.
Неки примери употребе СОАП-а су: омогућавање софтверским компанијама да аутоматизују дистрибуцију издања софтвера клијентима, аутоматизовање обраде захтева за кредит за фирме за финансијске услуге и аутоматизовање заказивања термина пацијената за здравствене установе.
Следе неке од најбољих компанија које нуде СОАП решења:
- Функције корака Амазон Веб Сервицес (АВС).
- БМЦ ТруеСигхт Орцхестратион
- Оркестрација ОпенТект операција
- СервицеНов Нов Платформа
- ВМваре Ариа Аутоматион
СОАП-ови балансирају ДевОпс ланце алата, повећавајући агилност фокусирану на корисника, смањење трошкова, оперативну ефикасност и стандардизацију процеса.
Роботи за сарадњу (Коботи)
Колаборативни роботи, који се називају коботи, намерно су дизајнирани да раде заједно са људима, а дају приоритет безбедности. За разлику од обичних робота, Цоботи су мањи, лакши и опремљени функцијама које имају за циљ да минимизирају ризик од наношења штете људима. Ове карактеристике укључују механизме за ограничавање силе, меке материјале и сензоре.
Извор: абб.цом
Цоботи имају низ апликација у индустријама као што су производња, здравство и логистика. Они могу да обављају задатке укључујући монтажу, заваривање, фарбање и паковање. Аутоматизацијом ових задатака, које су раније обављали људи, Цоботи доприносе повећању нивоа продуктивности, побољшаним безбедносним мерама, побољшаним процесима контроле квалитета и смањењу трошкова.
Глобална истраживачка страница маркетсандмаркетс предвиђају да ће величина тржишта компаније Цоботс порасти са 1,2 милијарде УСД у 2023. на 6,8 милијарди УСД у 2029. години, са импресивних 34,3% ЦАГР.
Како вештачка интелигенција (АИ) напредује даље у будућности, можемо предвидети појаву напредних кобота. Ови Цоботи следеће генерације могу поседовати способности компјутерског вида. Укључите алгоритме машинског учења заједно са међуверским софтвером за роботику. Ова интеграција ће им омогућити да обављају различите задатке уз повећане мере безбедности и прецизност.
Сходно томе, ова трансформација ће преобликовати пословни пејзаж. Фузија вештачке интелигенције (АИ) са технологијама побољшава могућности Цобота интеграцијом техника компјутерског вида, алгоритама машинског учења и међуверског софтвера роботике.
Ова интеграција овлашћује Цоботс да имплементирају стратегије за избегавање судара док стичу вештине кроз побољшане могућности повезивања. Сходно томе, ово значајно подиже нивое перформанси ових система.
Водеће компаније у области колаборативног развоја робота, конструкције и пружања решења укључују Универсал Роботс, АББ, Фануц и друге.
Роботска аутоматизација процеса (РПА)
Роботска аутоматизација процеса (РПА) је брзо стекла популарност у области аутоматизације. То је права промена за предузећа, без обзира на њихову величину, јер поједностављује управљање задацима и аутоматизацију. РПА ради по унапред одређеним правилима, што резултира повећаном ефикасношћу, повећаном продуктивношћу и смањеним трошковима у целини.
РПА користи ботове који опонашају људске радње за аутоматизацију задатака као што су процеси, токови посла, екстракција података, креирање садржаја, управљање комуникацијом, подршка клијентима и обезбеђивање података.
Према истраживања, очекује се да ће тржиште РПА значајно расти у наредној деценији. Његова величина тржишта је била 2.659 милиона долара у 2022. и очекује се да ће достићи око 66.079 милиона долара до 2032. године, што је приближно 37,9% ЦАГР.
Због своје невероватне флексибилности, широко је прихваћен у различитим секторима као што су ИТ, финансије, здравство, малопродаја и производња. Користи се за аутоматизацију радних токова и процеса, поједностављење одобравања кредита, организовање заказивања термина, испуњавање поруџбина и праћење производње, између осталог. Штавише, РПА повећава прецизност и обезбеђује усклађеност смањујући шансе за људске грешке.
Познати лидери у индустрији РПА укључују Мицрософт Повер Аутомате, фантастичну РПА платформу засновану на облаку; ИБМ роботска аутоматизација процеса; САП Буилд Процесс Аутоматион; Уипатх Бусинесс Аутоматион платформа итд.
Завршне речи
Горе наведени примери аутоматизације једноставно показују растуће трендове у ИТ аутоматизацији. Област ИТ-а се континуирано развија са новим технологијама у настајању, а приступ аутоматизацији обликује пејзаж различитих индустрија.
Предузећа жељно усвајају ове трендове како би оптимизовала своје пословање, побољшала продуктивност и побољшала корисничко искуство.
Затим погледајте популарне алате за роботску аутоматизацију процеса (РПА).