2020 年の CIO にとっての 5 つの戦略的優先事項

ヘルスケア、小売、テクノロジー業界の IT リーダーが 2020 年の戦略的優先事項を共有します。ヒント: 分析、自動化、クラウドは CIO のロードマップにおいて重要な役割を果たします。

2019 年も終わりに近づき、CIO はデジタル化の次の段階に注目し始めています。多くの IT リーダーは、全体的な顧客エクスペリエンス (CX) を向上させるために、従業員エクスペリエンス (EX) を強化します。

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とはいえ、CIO は 2020 年に人材、文化、組織の課題にさらに重点を置くことになります。

Forrester Research の CIO 予測レポートによると、「CIO はビジネス リーダーとして前進し、テクノロジー主導のイノベーション、人材管理、エコシステム構築のスキルをさらに向上させる機会を得るでしょう。」

ここでは、IT エグゼクティブが 2020 年の IT 開発ロードマップを簡単に紹介します。

データサイエンスと分析

エンタープライズ データ戦略は、企業の変革イニシアチブに不可欠な要素であると考える CIO にとって、依然として最優先事項です。

マッケソンの最高データ・分析責任者であるブライアン・ダムマン氏は、マッケソンはビジネスインテリジェンスを超えて予測分析や処方分析にまでデータの利用を拡大しており、これによって同社の医薬品や医療用品の出荷方法が改善されるだろうと述べた。

マッケソン社の準備として、ドーマン氏は複数のデータ ウェアハウスを Google Cloud Platform 上で稼働する単一の Snowflake システムに統合しました。これにより、同社の従業員はビジネス ニーズに迅速に対応できるようになります。最終的な目標は？患者の転帰の改善です。

また、ビジネスと分析の取り組みを結び付けることができる「分析通訳者」をさらに雇用することも重要です。 「ビジネス分野に関する知識は非常に重要です」とデュマン氏は語った。 「エンタープライズ データ機能の進歩を目指しています。」

コンサルティング会社モーガン・フランクリンの最高情報責任者フランズハ・バード氏は、データセットを分析し、データの流れを理解し、そこから価値を引き出せる業界の専門家の需要が高いと述べた。このコンサルティング会社は、フォーチュン 500 企業に対して、合併、買収、売却、その他の企業計画に関するアドバイスを提供しています。

Bird は、データ サイエンティストと業界の専門家を組み合わせて、トランザクション プロセスの自動化やデータ レイクのマイニングによるビジネス インサイトの獲得など、クライアントのデータ管理の問題を解決します。

「必要なデータを取得するための総コストがますます明確になるにつれ、2020年は目覚めの年となるだろう」とフォレスター・リサーチは2020年のCIOレポートで述べている。

人工知能と機械学習

組織は、よりターゲットを絞ったアプローチのために人工知能と機械学習 (ML) を採用しています。

ニューヨーク市の市行政サービス局（DCAS）は、自然言語処理（NLP）と機械学習の機能を活用して、質問を動的に生成し、受験者の回答をより適切に判断している、と最高情報責任者のニティン・パテル氏は述べた。この部署は、警察、消防、保健部門のさまざまな職種に応募する約 10 万人の応募者を毎年管理しています。

現在、これらの質問はルールベースのロジック パスに従います。パテル氏は、自然言語処理と機械学習の技術を使用して、プログラマー、コンピューター専門家、人事アナリストなど、さまざまな職種の候補者に合わせた質問をするようにアルゴリズムをトレーニングします。理想的には、これらの取り組みにより、最大 2 年かかる可能性がある評価と採点のプロセスが短縮されることになります。

パテル氏はまた、Amazon.comのAlexaやGoogleのバーチャルアシスタントなどのツールを活用して、音声やテキストで質問できる機能を含む音声ベースの顧客サポートを提供するアプリを作成し、従業員を何時間もの退屈な作業から解放したいと考えている。

アロリカの最高変革責任者バスカー・メノン氏は、2020年は「即時の満足感」を求める人々の要望に応えるオムニチャネル「スーパーエージェント」の年になるだろうと語った。

Alorica は、コールセンターのビジネス プロセスをサポートし、テキストまたは音声チャットで会社の従業員や顧客からの質問に答えることができる Ava 仮想アシスタントの改善に取り組みます。 Ava 仮想アシスタントの質問への回答精度は、リリース当初の 70% から 86% に向上しました。

「顧客が望むどんなチャネルでも我々は対応しなければなりません」とメノン氏は語った。

クラウド移行

アイアン マウンテンは、メディア、エンターテイメント、その他の業界でデータ量の多いデジタル コンテンツを管理するためにクラウド サービスを活用しています。これは、物理デバイスに保存されたデータの管理者という同社のルーツからの広範な変革の一環です。

同社最高技術責任者のフィデルマ・ルッソ氏は、GoogleのG Suiteコラボレーションソフトウェアを2万5000人の従業員に展開するにあたり、「Google Cloud Platform上のデジタルコンテンツの分析と管理に機械学習を活用している」と述べた。ルッソは新しいテクノロジーを活用して企業文化を変えています。彼女の戦略は、最新のプロセスとテクノロジーを使用して複数の部門横断的なチームを統合することです。

「当社はデジタル変革の始まりに過ぎません」とルッソ氏は言う。「これは1年で終わらせて次のことに移るというようなものではありません。」

一方、衣料品小売業者の Talbots は、オンプレミス機器への依存を減らすために、e コマースとアプリケーション インフラストラクチャの多くをクラウドに移行しています。 「当社は、ウェブサイトやクラウドシステムのエラー、速度低下、停止を監視するために、ダイナトレース社のクラウドソフトウェアを使用しています」と、同社の電子商取引オペレーションマネージャー、ドン・ホール氏は語った。

ホール氏は、タボズのビジネスおよびITスタッフは、コンバージョン率、平均注文サイズ、消費者が作成したショッピングカートの数を分析できると述べた。 「ビジネスデータと IT データを 1 つのバスケットに統合するツールがあれば、仕事が楽になります」とホール氏は言います。

ローコード

最高情報責任者のウェンディ・ファイファー氏は、ローコードプログラミングはNutanixにとって戦略的な優先事項であり、同社はストレージエンジニア、ネットワークエンジニア、その他のインフラ専門家を非専門開発者として訓練し、コードの作成と自動化を指導していると語った。 Nutanix がパブリック クラウドにさらに進出するにつれて、ローコード ツールによって人々が専門知識に再びアクセスできるようになるだろう、と同氏は付け加えた。

同社では、最適なワークフローとインタラクティブなデザインを通じてコードを記述できる人気のローコードツールである Workato を使用するよう、一部の従業員をトレーニングしました。しかし、ファイファー氏は、機械学習によって、専門家ではない開発者でも最適ではないローコード スクリプトをより簡単に改善できるようになり、ビジネス プロセスの効率がさらに向上すると期待しています。

「ServiceNow ヘルプデスクが行う作業の半分以上が、機械学習技術を使用して開発されたカスタム コードによって処理される日が来ると私は考えています」と Pfeiffer 氏は述べています。

ロボティックプロセスオートメーション（RPA）

ビジネス プロセスの効率化も Zuora の重点分野であり、CIO の Alvina Antar 氏はロボティック プロセス オートメーション (RPA) を使用して従業員の日常業務を自動化したいと考えています。これには、会社の請求および収益管理ソフトウェアにおけるエンドユーザーのアクティブ化と非アクティブ化が含まれます。 Zuora は、ロボティック プロセス オートメーションを人間のエージェントとして使用することで、エンド ユーザーが独自に操作できるセルフサービス機能を作成できます。

アンタル氏は、従業員が仕事で成功するためのデータとツールが、徐々に顧客体験にまで拡大していくだろうと述べた。 「数年前、私たちはサポートサービスを単純​​にアウトソーシングしていました」とアンター氏は語った。 「今では、エンドユーザーをサポートすることなくプロセスを自動化できます。」

Forrester Research によると、CIO は「ロボティック プロセス オートメーション」と人工知能を通じて、第一レベルの技術サポートや構成などの業務の 10% を自動化することで、部門を刷新することになります。研究者らは、自動化によって職を失った人々のスキルを向上させ、サポートスタッフがアジャイルおよびDevOpsチームのより複雑な仕事に切り替えられるよう支援すると付け加えた。