企业IT不成功的五个原因(转)

本文探讨了企业IT部门常见的失败原因,包括未能认识到IT的价值、业务与IT界限不清、缺乏有效规划、忽视数据安全及人才流失等问题。

作者:畅享网  赵龙 译


畅享网: Chris Murphy最近的文章“6种失败的企业IT方法”,收到了大量反馈。有些人不喜欢,“我认为你的每个观点都不对”,一位读者说。


最常见的反应是沿着这些路子说:“同意,但问题是双向的”换言之,业务部门的领导在分担责任的时候,IT团队无法提供公司想要的一切。基于读者的反馈,Chris Murphy为公司失败的IT部门决策者总结了一些原因。

1.认识不到IT对公司的促进
对许多企业来讲,IT仍属于后勤部门,这些公司不把IT看作客户服务的关键,也忽略了IT在产品技术创新方面的贡献。很多公司嘲笑智能冰箱却不愿意倾其所能去开发物联网产品,手机APP,云服务等,因此他们错过了很多很棒的产品。读者Terry Bennett说:“太多的公司将IT视为削减成本的发动机,IT技术拥有了不起的创收能力及竞争优势。”
500份调查显示企业的这种态度正在发生变化。去年,信息500强企业中的46%,引入新的IT为主导的产品和服务,他们的三个创新重点自2009年增长了37%。


2.试图将业务和IT混为一谈
营销必须停止“向墙上扔飞镖,并建立在分析基础上来推广,加强项目管理”一个读者说。他感慨道“营销推广要求50个项目,而只有几周到数月的交货时间,然后抱怨IT不够灵活,速度不够快。”你看,你并不认为推广是一个技术问题,如果它是,也不会被IT部门修复。2012年的市场营销报告其出色的状态,CMO理事会要求营销推广部门改变今年的战略。仅有10%的人认为应加强与IT部门的协调和合作。分析预计市场营销和客户分析会增加43%,移动应用将增加25%,届时将实现营销自动化系统。无论是营销部门是否认为IT与技术有很大关系,他们不计划利用IT工作。


3.无计划或不与IT共同计划
我们对企业经营的概念是业务与IT的“对齐”,无论业务部门和IT有相同的业务目标或不是,你们当中有些人有同样的感觉。“也许是时间(实际上,已经有很长时间),‘IT’不再作为独立的业务定位”有人说。“一个组织应该明确优先要完成什么,并合理调配资源来实现目标”一些痴迷于组织架构图的从事团队工作的人说,:“需要做一些事情,交叉学习彼此经验。”
资源是关键。业务部门和IT领导者必须将IT当做资本和稀缺资源那样分配。当问到信息500强企业去年最大的失误,其中最常见的是一些不切实际的IT流程,导致企业错过了截止期限,失去信誉并使员工疲惫不堪。如果外包和云应用是IT短缺的答案,IT领导者必须积极地参与其中。

4.处理数据的安全问题
有读者指出我的想法都不对,特别是关于安全隐患,我说IT在拥抱云应用上可以做得更好,但不是在移动设备。“IT部门的职责不是给他们的用户玩具或任何有趣的新功能,IT部门的职责是保证数据的安全和完整性。”诸如此类的移动设备,云服务,远程访问,BYOD等所有的安全隐患。
一些金融服务公司确实在认真对待安全问题并且作为他们服务的优势,而不是在事后问题的处理上迁怒于IT部门。无论如何,IT安全不能作为削减生产的借口,仅仅出于用平板电脑玩游戏这种原因。

5.不雇佣或储备IT人才
一位读者感慨,他的部门不能留住才华的年轻人,因为他们厌倦了官僚作风而离开。
最好的IT工作,鼓励技术人员向外看,围绕客户去打造技术项目。
领导者在IT或业务的任何部分应该问这样的问题:“根本原因是我们对IT和技术重视,对整体业务和最终客户却过于忽视?”
最好的IT工作,让IT专业人员向外看,并建立技术事项向客户。领导者在IT或业务的任何部分应要求读者特里·贝内特的问题:“是它可能的,根本原因是,往往我们在IT有重点,无论是对技术本身或内部操作,而不是对整体业务和最终客户?
内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
内容概要:本文研究了基于物理信息神经网络(PINN)求解二阶常微分方程(ODE)边值问题的方法,并提供了完整的Matlab代码实现。文章通过将微分方程的物理规律嵌入神经网络损失函数中,利用神经网络的逼近能力求解边值问题,避免传统数值方法在网格划分和迭代收敛方面的局限性。文中详细介绍了PINN的基本原理、网络结构设计、损失函数构建及训练流程,并以典型二阶ODE边值问题为例进行仿真验证,展示了该方法的有效性和精度。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab案例资源链接,涵盖状态估计、优PINN物理信息神经网络用于求解二阶常微分方程(ODE)的边值问题研究(Matlab代码实现)化调度、机器学习、信号处理等多个领域,突出其在科学研究中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定数学基础和Matlab编程能力的理工科研究生、科研人员及从事科学计算、工程仿真等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于求解传统数值方法难以处理的复杂或高维微分方程问题;②为科研工作者提供PINN方法的入门实践路径,推动其在物理建模、工程仿真等领域中的创新应用;③结合所提供的丰富资源拓展至电力系统、故障诊断、优化调度等交叉学科研究。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐行理解PINN实现机制,动手复现并尝试修改方程形式与边界条件以加深理解,同时可参考附带资源扩展应用场景,提升科研效率与创新能力。
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