目前，全球數據存儲每 20個月就會翻一番;連接到互聯網的設備數量已經達到了 120億之多;而通過手機支付的交易額已經接近1萬億美元。新技術在許多領域內層出不窮，幾乎每一項新技術都被稱為某種突破性進展。技術進步能夠影響和改變人們的生活和價值觀，商業和全球經濟格局也會隨之改變。本文展望了信息技術影響未來商業世界的十大趨勢，對于大部分公司而言，它們是贏得競爭的必須要素。
1. 加入社交網絡
現在，社交網絡已經成為越來越多的企業開展業務的工具。許多公司依靠分布式問題解決方案，利用公司內外部的客戶和專家的腦力資源，以獲得突破性的思考。
搜索信息、閱讀和回復電子郵件，以及與同事溝通合作，這些事宜占用了一個典型知識型員工大約60%的時間，而通過使用社交技術，可以提升 25%的勞動生產率。全球性 IT服務供應商 Atos承諾到2014 年實現零電子郵件，通過合作性社交網絡平臺代替內部郵件，以此來提升員工生產率。
公司也變得更有滲透力，可以迅速跨越不同部門，并利用專業知識武裝團隊。卡夫食品公司投資建設更為高效的社交技術平臺，可以支持微博、標記內容，以及創建和維護項目群體(例如定價專家)。這一做法的好處包括知識分享的加速、更短的產品開發周期和更快速的競爭回應時間。同時，社交屬性可以成為任何數字化溝通或交易的一部分——可以嵌入產品、市場和商業系統中。用戶如果“喜歡”某些事物，可能很快就可以得到他們“想要”的東西，由此將商業企業與客戶互動的程度提升到新的水平。大型百貨商場梅西百貨使用Facebook的“喜愛”功能決定未來服裝設計的顏色。在廣播電視業，歐洲的 RTL集團使用社交媒體針對最受歡迎的節目如 X Factor等創建觀眾反饋流程。 RTL根據忠誠粉絲的穩定反饋得以微調每一集的情節。
2. “大數據” 和高級分析
數據和分析已經成為新型競爭力的一部分。有了來自多個接觸點和新的分析工具帶來的豐富數據，公司越來越善于創建更為精細的消費者群體細分，并為其定制產品和服務。美國 Acxiom公司為包括銀行和汽車公司在內的客戶提供5億多名消費者的情況介紹，每份介紹都富含1500多個數據點，而所覆蓋的交易數據樣本則高達 50萬億次。各家公司也在學習使用這一類數據進行測試和實驗。他們會借鑒一些公司如亞馬遜或谷歌的前瞻性工作，持續使用被稱為“A/B測試”的方法。這種方法不僅會優化網站設計和體驗，也可以提升真實世界中的公司業績。很多領先營銷類公司都在從微博、新聞報道和 Tweets的實時監測中收集數據，由此發現那些可以影響產品和定價戰略的細微情感變化。
高級分析軟件可以讓機器發現隱藏在大量數據流或文件中的模式。這一“智能”意味著一系列更廣泛的知識型任務可以憑借更低的成本(細節請參見下文第5個趨勢)實現自動化。雖然大數據的潛力已得到廣泛認可，但各個公司組織架構和技術的復雜性以及對于完美的追求，經常會使其進展放緩。領先者和落后者的差距越來越大，因為領先者總是找到新的方法去測試、學習、建立組織架構和競爭。對于希望能夠跟上這一腳步的公司，制定大數據計劃是新的關鍵重點。
3. 部署物聯網
小型傳感器和傳動器正以令人驚訝的速度擴張，可望將在未來10年里實現爆炸性的增長。各個公司已開始使用這類技術進行復雜的運營活動，而不僅僅是用于監測，這樣系統可以根據傳感器報告的數據自動做出決策。智能網絡現在也使用傳感器監督車流量并相應地重新設計交通信號，或者對電網是否得到了有效維修進行確認。
新的技術也在引領被稱為“量化的自我”的活動，通過使用檢測血壓、活動甚至睡眠模式的設備，人們可以更為關注自身健康。先進的可攝取的傳感器將這一方法又推進了一步，智能手機將這些傳感器捕獲的人體信息傳遞給醫生，人們管理自身健康和疾病由此有了新的機會。
4. 一切皆服務
購買和銷售由實體產品延伸而來的服務，這一商業模式的轉變正在加速。一個典型例子是對云計算 IT服務的采用。化妝品牌露華濃現在有 500多個應用在私有云上運營，并統一外包給一家公司管理。在兩年中，露華濃公司由此節約了 7000多萬美元。
這一模式已經拓展到 IT領域以外，可以讓商業客戶無需擁有資產且從中受益。例如，擁有卡車車隊的公司在建立新的B2B業務，按照天或小時出租車輛。越來越多擁有多余辦公室的公司也可以向其他公司提供短期辦公空間。《洛杉磯時報》就將辦公室出租給了電影劇組。
基于云技術的IT服務的重要性的潛在影響仍處于初級階段。公司通過重新審視資產從而獲得效率和靈活性的機會還有待進一步挖掘。
5.知識自動化
體力勞動和交易任務在過去 30年間廣泛實現了自動化。現在，數據分析、低成本計算能力、機器學習和能夠“理解” 人類的界面發展正在將自動化技術迅速推送給到全球超過 2億的知識工作者。
Clearwell Systems是硅谷一家專業分析預審法律文件的公司，最近通過計算機掃描了超過 50萬個文件，并找出其中與馬上進行的審判相關的0.5%的文件。以前一個大型律師團隊幾周的工作量，現在僅需要3天即可完成。機器在形成報告的基本內容、通過掃描文件及數據自動生成營銷和財務材料方面也非常有效。
IBM曾在智力競賽節目Jeopardy獲勝的計算機Watson最近將注意力轉向了癌癥研究，這代表了人工智能的新里程碑。Watson通過閱讀超過60萬部醫療證據報告、150萬個病例和200多萬頁的臨床試驗報告和醫學專業文章，完成了相關 “培訓”。現在它成為紐約Memorial SlOAn-Kettering癌癥中心醫生們進行決策支持的主要應用。
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