ІТ-автоматизація пояснює використання технології для оптимізації та автоматизації повторюваних і ручних операцій для підвищення ефективності, зниження витрат і покращення взаємодії з клієнтами.
ІТ-автоматизація: огляд
ІТ-автоматизація використовує технології та інтелектуальні системи для модернізації та оптимізації завдань, процесів і операцій. Автоматизація використовує сценарії для найновіших технологій, таких як штучний інтелект (AI), машинне навчання (ML) і роботизована автоматизація процесів (RPA).
Він виконує завдання на основі правил з втручанням людини або без нього.
Основною метою автоматизації ІТ є автоматизація дій, які вимагають максимальних людських зусиль, щоб зменшити кількість помилок, підвищити продуктивність і знизити витрати, а також покращити взаємодію з клієнтами.
Різні галузі, як-от охорона здоров’я, роздрібна торгівля, виробництво, логістика тощо, застосовують автоматизацію, щоб згладити ручну та повторювану діяльність, що, у свою чергу, дає змогу приймати рішення та виявляти аномалії.
Завдяки автоматизації ручних завдань ІТ-команди можуть зосередитися на цінній роботі, такій як інновації та стратегічні цілі, щоб додати цінність організації.
Завдяки технологічному прогресу автоматизація ІТ не обмежується локальними системами. Тим не менш, він перейшов до хмарних сервісів, контейнеризації та мікросервісів, що дозволяє підприємствам ефективно розподіляти ресурси та масштабувати свої операції.
У цьому розділі розглядатимуться інструменти та технології автоматизації ІТ, які набирають популярності на ринку та застосовуються все частіше.
Нові тенденції автоматизації ІТ
Сфера автоматизації ІТ постійно формується під впливом нових тенденцій, які охоплюють нові технології, практики та підходи. Ці тенденції зумовлені досягненнями в таких сферах, як AI, NLP (обробка природної мови), ML, RPA, хмарні обчислення та інші відповідні сфери.
Відповідно до Statistaпрогнозується, що глобальна індустрія автоматизації досягне приголомшливої суми в 265 мільярдів доларів США.
Давайте розглянемо деякі з цих ключових нових тенденцій автоматизації ІТ.
Низький код і без коду
Платформи з низьким рівнем коду допомагають ІТ-фахівцям, програмістам і розробникам із низькими навичками програмування створювати персоналізовані програми. Навпаки, платформи без коду дають змогу бізнес-користувачам без знань програмування самостійно задовольняти свої специфічні потреби розробки.
Беручи до уваги легкість і швидку розробку додатків через платформи з низьким кодом і без коду, очікується, що глобальний ринок з низьким кодом сягне приблизно 65 мільярдів доларів США до 2027 року, відповідно до Statista.
Ці платформи пропонують користувачам візуальні інтерфейси та готові компоненти. Вони дають можливість людям без зусиль створювати робочі процеси, автоматизувати завдання та бездоганно інтегрувати різні системи без необхідності кодування. Мета полягає в тому, щоб оптимізувати операції та мінімізувати зусилля.
Організації та окремі особи, яким бракує навичок розробки, але прагнуть не відставати від автоматизації та цифрового прискорення в сучасну епоху, можуть використовувати платформи, які дозволяють їм залишатися конкурентоспроможними.
Ці платформи мають численні переваги, зокрема зниження витрат, економію часу, підвищення продуктивності тощо. Прикладами платформ з низьким кодом і без коду є Microsoft Power Apps і IBM Watson Orchestrate.
ШІ гіперавтоматизація з NLP і ML
Гіперавтоматизація, нова тенденція в автоматизації, отримала визнання Gartner як одну з провідних технологічних тенденцій. На відміну від стандартної автоматизації, гіперавтоматізація поєднує передові технології, такі як AI, ML, RPA, NLP тощо.
Ці передові технології вдосконалюють процес автоматизації, щоб ефективно вирішувати складні та несподівані завдання, які зазвичай вимагають людського розуму або втручання.
Універсальність Hyperautomation застосовується до різних галузей, включаючи охорону здоров’я, управління ланцюгами поставок, банківську справу, фінансові послуги (BFS) і роздрібну торгівлю. Очікується, що розмір його ринку досягне 118,66 млрд доларів США в 2030 році з 35,08 млрд доларів США в 2022 році, згідно з даними. Grandviewresearch.
Процес гіперавтоматизації значно підвищує ефективність, продуктивність і можливості прийняття рішень. Автоматизація різних процесів, шаблонів і робочих процесів призводить до помітного покращення продуктивності.
ML безперервно підвищує продуктивність гіперавтоматизації, що призводить до її надзвичайної ефективності в розпізнаванні образів і прогнозуванні тенденцій. Крім того, НЛП дає змогу виконувати завдання, пов’язані з розумінням письмового тексту, розумінням мовних нюансів і сприянням змістовній взаємодії.
Гіперавтоматизовані рішення надають численні переваги різним галузям. Завдяки спрощенню процесів і автоматизації завдань ці рішення підвищують ефективність, точність і задоволеність клієнтів. Крім того, вони дають можливість організаціям вирішувати бізнес-завдання та залишатися конкурентоспроможними у відповідних галузях.
Хмарна автоматизація
Хмарна автоматизація передбачає використання різних методологій та інструментів для оптимізації керування, розгортання та експлуатації хмарних активів і послуг. Він покладається на програмне забезпечення та сценарії, які автоматизують завдання, які раніше виконувалися ІТ-адміністраторами вручну.
Основна мета хмарної автоматизації — підвищення ефективності, мінімізація людських помилок і швидке масштабування хмарних ресурсів відповідно до нових вимог.
Автоматизація різних аспектів хмарного середовища охоплює широкий спектр завдань, включаючи призначення ресурсів, налаштування конфігурацій, керування розгортанням, забезпечення безпеки та відповідності, моніторинг продуктивності та масштабування ресурсів.
За оцінками, розмір ринку хмарної автоматизації досягне 414,85 млрд доларів США до 2030 року з ринку в 53 млрд доларів США в 2021 році, згідно зі звітом від перевірене дослідження ринку.
Серед завдань, які можна автоматизувати, є створення віртуальних машин, налаштування сховища, встановлення програмного забезпечення, налаштування заходів безпеки, оптимізація продуктивності, розгортання коду та нагляд за програмами.
Щоб досягти хмарної автоматизації, деякі методи включають готові до використання інструменти керування хмарою або використовують інфраструктуру, таку як інструменти Code (IaC) і Orchestration. Однак важливо оцінити вимоги вашої організації та фактори, такі як розмір вашого хмарного середовища та бажаний рівень автоматизації, перш ніж запроваджувати будь-які рішення автоматизації.
Використання хмарної автоматизації має переваги. Це підвищує гнучкість організацій, прискорюючи час виходу на ринок продуктів або послуг. Крім того, це веде до економії коштів за рахунок оптимізації використання ресурсів. Крім того, це забезпечує масштабованість на основі потреб бізнесу.
Багато провідних постачальників пропонують рішення для хмарної автоматизації, зокрема Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), Terraform, Red Hat Ansible Automation Platform, VMware vRealize Automation та інші.
Сучасна платформа оркестровки
Оркестровка в сучасному технологічному світі слугує для організацій інструментом, який дає їм змогу оптимізувати та контролювати складні робочі процеси. Вибираючи тип оркестровки, підприємства можуть підвищити ефективність, гнучкість і масштабованість.
Оркестровка, по суті, охоплює координацію та керування комп’ютерними системами, програмами та службами для досягнення робочих процесів або процесів. Ці робочі процеси автоматизують різні завдання, такі як обробка даних, розгортання додатків, надання інфраструктури, машинне навчання та автоматизація бізнес-процесів.
Організації можуть використовувати різні типи оркестровки відповідно до своїх вимог. Приклади таких типів включають хмарну оркестровку, оркестровку додатків, оркестровку робочого процесу, оркестровку послуг і оркестровку даних.
Оркестровка конвеєра даних
Управління складними конвеєрами даних може бути складним завданням із безліччю завдань і ймовірністю помилок. На щастя, оркестровка конвеєрів даних пропонує рішення шляхом автоматизації цих завдань, що забезпечує надійність і ефективність.
Оркестровка конвеєрів даних передбачає автоматизацію виконання та моніторинг конвеєрів даних. Він включає координацію залежностей завдань, виконання завдань у бажаному порядку, виявлення та усунення помилок або генерування сповіщень і журналів. Без системи оркестровки підтримувати дані стає дуже складно.
Інструменти, які використовуються для оркестровки конвеєрів даних, це Airflow, Luigi, Apache NiFi, StreamSets, Google Cloud Dataflow, Amazon Simple Workflow Service тощо.
Загалом організації можуть використовувати оркестровку конвеєрів даних як інструмент для підвищення прозорості та видимості своїх процесів. Це забезпечує керування даними та економічну ефективність протягом життєвого циклу їхніх конвеєрів.
Автоматизація самообслуговування (SSA) передбачає використання технологій і програмних рішень, які дозволяють користувачам самостійно виконувати завдання та отримувати доступ до ресурсів. Це усуває потребу в роботі людей-операторів або ІТ-персоналу, що дозволяє користувачам оптимізувати роботу, вирішуючи рутинні завдання самостійно. Це розширення можливостей зменшує потребу в ручному втручанні та сприяє ефективності.
Автоматизація самообслуговування в командах IT Ops
Автоматизація самообслуговування (SSA) передбачає використання технологій і програмних рішень, які дозволяють користувачам самостійно виконувати завдання та отримувати доступ до ресурсів. Це усуває потребу в роботі людей-операторів або ІТ-персоналу, що дозволяє користувачам оптимізувати роботу, вирішуючи рутинні завдання самостійно.
Це розширення можливостей зменшує потребу в ручному втручанні та сприяє ефективності.
Автоматизація самообслуговування застосовується в різних сферах, таких як ІТ, обслуговування клієнтів, кадри та фінанси. ITSM, служба підтримки клієнтів, кадровий і фінансовий сектори використовують його для покращення взаємодії з користувачами.
Зменшуючи пряму участь і ручне втручання, це скорочує витрати, мінімізує людські помилки та підвищує продуктивність.
Серед провідних організацій, що надають автоматизацію самообслуговування, — Freshworks, Aisera, ServiceNow і HelpScout.
Інноваційні чат-боти
Інноваційні чат-боти на крок попереду традиційних, оскільки вони більш просунуті та інтерактивні. Ці передові чат-боти використовують технологію штучного інтелекту, щоб покращити свої відповіді, навчаючись на введених користувачами. Вони мають здатність розуміти мову та давати відповіді на запитання.
Чат-боти мають потенціал повністю трансформувати взаємодію з клієнтами, пропонуючи цілодобове обслуговування, відповідаючи на запити та сприяючи продажу. Оскільки ШІ продовжує розвиватися, ми можемо очікувати збільшення кількості чат-ботів у майбутньому.
Звіт від попередні дослідження стверджує, що очікується, що розмір світового ринку чат-ботів досягне приблизно 4,9 мільярда доларів США до 2032 року з 0,84 мільярда доларів США у 2022 році.
Деякі відомі приклади комерційно розгорнутих чат-ботів включають Amazon Alexa, Facebook Messenger Bots, Slack Bots, Google Dialogflow (платформа для розробки чат-ботів) і Amazon Lex (чат-бот, розроблений Amazon Web Services).
Використовуючи можливості ШІ, ці чат-боти покращують свої функції. Пропонуйте інтелектуальний досвід, ефективно розуміючи мову та надаючи відповіді на складні запити. Крім того, їх можна персоналізувати відповідно до вподобань.
Кілька нещодавніх прикладів чат-ботів на основі ШІ включають LaMDA, розроблений Google AI, ChatGPT, OpenAI, і нову модель штучного інтелекту Meta під назвою Llama 2.
Безпека даних
Ми бачили та читали автоматизацію в різних сферах, але безпека даних не залишилася позаду. Автоматизація безпеки даних передбачає використання технології для автоматизації завдань безпеки, таких як пошук уразливостей, реагування на інциденти, керування виправленнями, планування оновлень, підготовка користувачів, керування конфігураціями тощо.
Цей тип автоматизації впроваджується на великих підприємствах для підтримки великої кількості подій або дій, пов’язаних із безпекою, які відбуваються щодня.
Нижче наведено кілька переваг автоматизації безпеки даних
- Зменшує кількість заявок підтримки
- Підвищує швидкість і ефективність операцій безпеки
- Дозволяє команді підтримки зосередитися на стратегічних обов’язках.
- Зменшує ручні помилки
- Спрощує дотримання правил безпеки
Найпопулярніші інструменти, які використовуються для автоматизації захисту даних, складаються з SIEM (Інформація про безпеку та керування подіями), SOAR (Оркестрація безпеки, автоматизація та відповідь) і CMDB (База даних керування конфігурацією).
Компанії, які є лідерами в цьому секторі, включають Cisco, Palo Alto Networks, Symantec, IBM тощо.
Цифровий двійник
Цифровий двійник — це модель об’єкта або системи, що відображає її функції через фактичні дані. Це дозволяє досліджувати покращення продукту та рішення без тестування. Дані з датчиків, пристроїв і з’єднань інтегруються для створення цифрових двійників, які оновлюються в режимі реального часу відповідно до поточних умов і продуктивності.
Цифрові близнюки мають різноманітне застосування в таких секторах, як виробництво, охорона здоров’я, транспорт та енергетика. Вони забезпечують такі переваги, як покращена продуктивність, індивідуальні медичні процедури, ефективні транспортні операції та проактивне обслуговування енергії.
Глобальний цифровий двійник Очікується, що з 2023 по 2030 рік розмір ринку зросте на приголомшливі CAGR на 42,6%, збільшивши його розмір до 137,67 мільярда доларів США з 11,51 мільярда доларів США.
Інтеграція IoT, штучного інтелекту та аналітики програмного забезпечення покращує користувацький досвід для цих близнюків.
Деякі основні переваги близнюків включають моніторинг систем або процесів у режимі реального часу, аналіз для прогнозування майбутніх тенденцій або проблем, а також розуміння складних систем або процесів за допомогою представлень на основі моделювання з можливостями дистанційного керування.
Деякі випадки використання: цифрові близнюки використовуються в охороні здоров’я для імітації пацієнтів і планування операцій. Енергетичні цифрові близнюки покращують енергетичні системи, а цифрові близнюки продукту оцінюють продуктивність продукту. Фабричні цифрові близнюки оптимізують графіки виробництва, виявляючи вузькі місця та покращуючи використання енергії.
Для отримання додаткової інформації ви можете відвідати розділ «Технологія цифрового близнюка».
Платформи оркестровки та автоматизації послуг (SOAP)
Платформи оркестровки та автоматизації послуг (SOAP) автоматизують ІТ-процеси в гібридних середовищах. Ці платформи дозволяють керівникам відділу інфраструктури та операцій (I&O) без зусиль впроваджувати бізнес-послуги шляхом інтеграції оркестровки робочого процесу, автоматизації робочого навантаження та надання ресурсів.
Джерело: bmc.com
The Gartner Звіт передбачає, що близько 80% організацій, які зараз використовують автоматизацію робочого навантаження, ймовірно, перейдуть на SOAP до кінця 2025 року. Ці SOAP дозволять оркеструвати робочі навантаження в ІТ та бізнес-доменах.
SOAP пропонують централізовану консоль адміністрування та механізм оркестровки, які ефективно обробляють робочі навантаження, канали даних і робочі процеси додатків. Вони перевершують звичайну автоматизацію робочого навантаження, оскільки охоплюють конвеєри даних, хмарну інфраструктуру та архітектури додатків.
Деякі приклади використання SOAP: надання розробникам програмного забезпечення можливості автоматизувати розповсюдження випусків програмного забезпечення клієнтам, автоматизація обробки заявок на позику для компаній, що надають фінансові послуги, і автоматизація планування прийому пацієнтів для закладів охорони здоров’я.
Нижче наведено деякі з найкращих компаній, які пропонують рішення SOAP:
- Покрокові функції Amazon Web Services (AWS).
- BMC TrueSight Orchestration
- Оркестровка операцій OpenText
- Платформа ServiceNow Now
- VMware Aria Automation
SOAP врівноважують інструментальні ланцюжки DevOps, підвищуючи гнучкість, орієнтовану на клієнта, скорочуючи витрати, операційну ефективність і стандартизацію процесів.
Роботи для співпраці (коботи)
Колаборативні роботи, які називаються коботами, навмисно розроблені для роботи разом з людьми, при цьому пріоритетом є безпека. На відміну від звичайних роботів, Коботи менші, легші та оснащені функціями, спрямованими на мінімізацію ризику заподіяння шкоди людям. Ці функції включають механізми обмеження сили, м’які матеріали та датчики.
Джерело: abb.com
Коботи мають широкий спектр застосувань у таких галузях, як виробництво, охорона здоров’я та логістика. Вони можуть виконувати такі завдання, як складання, зварювання, фарбування та пакування. Автоматизуючи ці завдання, які раніше виконували люди, Cobots сприяє підвищенню рівня продуктивності, посиленню заходів безпеки, покращенню процесів контролю якості та зниженню витрат.
Глобальний дослідницький сайт ринкиіринки прогнозують, що розмір ринку Cobots зросте з 1,2 мільярда доларів США у 2023 році до 6,8 мільярда доларів США у 2029 році, із вражаючим середньорічним темпом зростання на 34,3%.
У міру подальшого розвитку штучного інтелекту (AI) у майбутньому ми можемо передбачити появу вдосконалених коботів. Ці коботи наступного покоління можуть володіти можливостями комп’ютерного зору. Включіть алгоритми машинного навчання разом із проміжним програмним забезпеченням робототехніки. Ця інтеграція дозволить їм виконувати різноманітні завдання з підвищеною безпекою та точністю.
Отже, ця трансформація змінить бізнес-ландшафт. Поєднання штучного інтелекту (ШІ) з технологіями розширює можливості Cobots за рахунок інтеграції методів комп’ютерного зору, алгоритмів машинного навчання та проміжного програмного забезпечення робототехніки.
Ця інтеграція дає змогу Cobots впроваджувати стратегії уникнення зіткнень, одночасно здобуваючи навички завдяки розширеним можливостям підключення. Отже, це значно підвищує рівень продуктивності цих систем.
Серед провідних компаній у сфері спільної розробки, конструювання та надання рішень роботів – Universal Robots, ABB, Fanuc та інші.
Роботизована автоматизація процесів (RPA)
Роботизована автоматизація процесів (RPA) швидко набула поширення в галузі автоматизації. Це справжня зміна правил для компаній, незалежно від їхнього розміру, оскільки спрощує керування завданнями та автоматизацію. RPA працює за заздалегідь визначеними правилами, що призводить до підвищення ефективності, підвищеної продуктивності та загального зниження витрат.
RPA використовує ботів, які імітують людські дії, щоб автоматизувати такі завдання, як процеси, робочі процеси, вилучення даних, створення вмісту, керування спілкуванням, підтримка клієнтів і надання даних.
Відповідно до дослідження, очікується, що ринок RPA значно зросте в наступне десятиліття. У 2022 році розмір його ринку становив 2659 мільйонів доларів США, а до 2032 року очікується, що він досягне приблизно 66 079 мільйонів доларів США, що становить приблизно 37,9% CAGR.
Завдяки своїй неймовірній гнучкості він широко використовується в різних секторах, як-от ІТ, фінанси, охорона здоров’я, роздрібна торгівля та виробництво. Він використовується, серед іншого, для автоматизації робочих процесів і процесів, оптимізації затвердження кредитів, організації планування зустрічей, виконання замовлень і відстеження виробництва. Крім того, RPA підвищує точність і забезпечує відповідність, зменшуючи ймовірність людських помилок.
До відомих лідерів галузі RPA належать Microsoft Power Automate, фантастична хмарна платформа RPA; IBM Robotic Process Automation; SAP Build Process Automation; Платформа автоматизації бізнесу Uipath тощо.
Заключні слова
Наведені вище приклади автоматизації просто демонструють зростаючі тенденції в автоматизації ІТ. Сфера ІТ постійно розвивається завдяки появі нових технологій, а підхід до автоматизації формує ландшафт різних галузей.
Компанії охоче впроваджують ці тенденції, щоб оптимізувати свою діяльність, підвищити продуктивність і покращити взаємодію з клієнтами.
Далі ознайомтеся з популярними інструментами роботизованої автоматизації процесів (RPA).