2018年北欧CIO的首要任务

对于北欧CIO来说，新年的开始是在未来12个月内列出其优先事项的时间。

2017年，人工智能（AI）和区块链占据了公开辩论，IT部门被几个大规模的网络攻击保持忙碌，但前一年呢？计算机每周要求在丹麦，芬兰，挪威和瑞典选择一组CIO和分析师，为2018年的首要任务。

截至2017年，数字转型将在2018年继续成为一个流行语，因为北欧公司寻求获得数字化的业务益处。

“对于CIO，这意味着技术和IT服务交付模式都必须更新，”北欧分析师IDC的研究经理Anders elbak表示，“Anders elbak表示。“而且，CIO需要了解公司的业务，并开始讨论其战略方向，以推动数字议程。CIO将越来越负责创造新业务，而不是支持业务单位的需求。“

芬兰乳业巨人Valio的Cio，同意了JuhaPenttilä。对他来说，未来一年的关键优先级是进一步发展它和业务合作，以改善现有的业务流程并创建新型号。

根据FTA的Markku Heikura，Cio的说法，2018年，芬兰税务局（FTA）将通过将其运营和IT开发团队合并到一个组织中来实现这一目标。希金拉说：“目标是提高我们发展功能的灵活性以及更好地匹配客户以客户为中心和我们的运营需求。”“与此同时，我们的目标是提高我们的发展行动符合我们的战略目标的程度。”

用北欧组织的数字化努力送走努力是重点的数据。数据使公司能够为其业务提供新的见解，并自动化他们的流程，以及瑞典建筑公司Svevia，第一步是扩展其传感器网络。“对我们来说，关键优先级正在从我们的生产机械和卡车，电站和传感器的天气数据收集数据，”埃尔维亚Cio说。

在芬兰的Valio，数据管理在2018年扮演着核心作用，特别是通过组合不同的数据来源，智能分析和机器学习将数据转换为业务相关信息。这是实现公司介绍更加积极主动的IT服务的目标。

“目的是从传统的”票世界“从传统的”票世界“转向预测的运营模型，即使在最终用户报告之前，也会解决问题，”Valio的Penttalä说。“也在这个部门中，分析从我们流程所收集的数据将发挥核心作用。”

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数据也与新的监管要求密切相关。欧盟的一般数据保护条例（GDPR）在2018年5月生效，要求所有公司重新评估其以数据管理的方法，因为未来的违规可能导致高达2000万欧元的罚款，或组织全球每年的4％周转。这将锐化公司关注数据，包括数据分类，流动和安全性。

“这包括对[遗产] IT系统和程序的强烈检查，并识别和记录数据所在的位置，备份和在运输过程中，”IDC的Elbak表示。“这广泛需要新的工具和旧系统中停药，但更典型的新流程既可以安全和记录不同类型的数据。”

对于许多北欧公司来说，2018年上半年将被最后一分钟的冲绳抵免以获得GDPR合规性。德国·佛教咨询公司的弗雷德约翰森表示，许多IT部门希望与新的法规如此束缚，他们将有限的进一步数字发展能力有限，特别是因为他们无法减少网络安全投资。

“随着最近的数据泄露浪潮，广泛的赎金软件攻击和盗窃加密货币，我在2018年的数字安全上没有看到任何暂停时间和金钱，”约翰森说。“流行语将是网络钓鱼，加密，物理安全和人士。”

另一个优先于2018年继续持续是云的普及。2017年，计算机每周和Techtarget的IT优先考虑发现，一半以上的北欧受访者计划增加他们的云支出 - 而且趋势没有迹象表明，没有基于云的服务吸引利息，因为公司的目标是使他们的工作场所更加数字化和移动。

Trondheim的挪威市在2016年开始云转换，现在加快了这个过程。

“当我们搬入办公室支持和协作工具的云时，我们意识到我们正在将我们的劳动力纳入了新的效率和工作满意度，”在Trondheim的CioBjørnVilla说。“进一步取下这一点，我们将所有的服务带给所有屏幕，并将更强大的重点放在移动台上。为了提高一般最终用户满意度，我们还计划将卷从基于Microsoft OS的设备移交到Chrome OS。“

Svevia的Dahlin有类似的2018年计划，建筑公司根据微软的技术和云服务汇出了新的数字工作场所平台。该平台包括PC和智能设备的协作和文档管理工具，重点易于使用 - 例如登录的面部识别 - 以及使用基于角色的分段集成的第三方移动设备的安全使用与其IT环境。

最后，软件机器人或机器人过程自动化（RPA）仍然是许多寻求提高效率的北欧CIO的优先事项。这些机器人的大多数仍然是规则的，用于替换重复的手动任务，但今年公司计划为其自动化工作增加更多智能。

“下一步将是在现有RPA解决方案中实现更高级的功能相关性，”约翰森说。“这些包括机器学习，自然语言处理和将高级分析返回业务的能力。”

IDC的Elbak同意，公司的兴趣在AI和机器学习技术的能力中增长 - 但仍有一些桥梁交叉。

“许多组织缺乏构建认知系统的能力 - 甚至确定如何使用它，”他说。“但特别是通过机器学习，通过软件，云和API [应用程序编程接口]变得更容易访问，而且组织将接受该技术。”