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ADM 操作模型的業務層 - AWS 方案指引

本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。

ADM 操作模型的業務層

商業層構成 ADM 操作模型的策略基礎。生成式 AI 正在轉型業務策略、利益相關者角色和關鍵領域,例如企業架構、報告、管理和預算。

策略和主要利益相關者

ADM 操作模型包括內部和外部利益相關者,專注於使業務策略和目標與組織操作和成果保持一致。傳統上,這些利益相關者優先考慮應用程式可靠性、發行速度、營運效率、降低成本和應用程式合理化。

從傳統方法轉移到 AI 增強型程序時,利益相關者角色和優先順序會發生下列重要變更:

  • 策略重點 – 從成本管理轉移到價值建立和創新。

  • 協作決策 - AI 驅動的洞察有助於跨職能策略。

  • 敏捷回應能力 – 更快速地適應市場變化和使用者需求。

  • 客戶為中心的方法 – 增強對使用者體驗和滿意度的關注。

  • 持續學習 – 強調 AI 讀寫能力和持續技能開發。

這些變更會在業務和服務整合層的各個層面漣漪,影響下列關鍵領域:

  • 企業和 IT 架構

  • 儀表板和報告

  • 控管、風險和合規

  • 預算和預測

企業和 IT 架構

下表針對與企業和 IT 架構相關的關鍵問題,提供目前狀態和對應的未來狀態與生成式 AI。

目前狀態

生成式 AI 的未來狀態

手動建立和更新架構文件

自動化架構文件和檢閱

架構變更的靜態影響分析

架構變更的即時影響分析

修正不常更新的藍圖

因應市場變化的自適應藍圖

架構概念的技術術語密集溝通

適用於架構概念的 AI 驅動自然語言界面

儀表板和報告

下表針對與儀表板和報告相關的關鍵問題,提供目前狀態和對應的未來狀態與生成式 AI。

目前狀態

生成式 AI 的未來狀態

具有一般洞見的靜態儀表板

具有使用者特定洞見的即時自適應儀表板

被動問題管理

主動解決問題的預測分析

資料存取的技術查詢語言

非技術利益相關者的自然語言查詢

手動報告產生和金鑰效能指標 (KPI) 追蹤

自動化報告產生和智慧 KPI 建議

控管、風險和合規

下表針對與控管、風險和合規相關的關鍵問題,提供目前狀態和對應的未來狀態與生成式 AI。

目前狀態

生成式 AI 的未來狀態

手動政策檢查和合規稽核

自動化政策檢查和合規監控

根據歷史資料的定期風險評估

具有早期警告和緩解策略的智慧型風險評估

靜態合規文件

動態合規文件產生和更新

預算和預測

下表提供目前狀態和對應的未來狀態,以及與預算和預測相關的關鍵問題生成式 AI。

目前狀態

具有生成式 AI 的未來狀態

歷史資料型手動成本建模

根據歷史資料進行預測性成本建模

定期資源配置調整

即時動態資源配置

由於時間限制,案例規劃有限

預算評估的自動化案例規劃

主觀專案優先順序

符合業務目標的智慧型專案優先順序