大流行迫使许多组织重新考虑其 IT 运营。企业领导者已经意识到，要实现弹性和业务连续性，他们需要加快数字化转型，从而增加对 IT 和其他新兴技术的依赖。这些技术中的关键是云和大数据工具。

因此，IT 运营领域的新职业正在兴起。这些职业包括致力于帮助公司采用云计算和大数据技术的角色。随着越来越多的组织将重点放在此处，企业拥有在未来几年蓬勃发展所需的技术和工具将变得至关重要。

IT 运营或 IT Ops 是指由组织的 IT 部门执行和管理的一组服务和流程。总体术语通常包括所有 IT 资源的利用和管理，例如硬件（计算机、笔记本电脑、网络设备等）、软件（软件许可证、应用程序、在线服务等）和人员（IT 经理、技术人员、数据科学家等）。

IT 运营人员承担多种角色，从内部 IT 流程（如技术管理、质量保证、网络管理、设备管理和基础设施管理）到外部和面向客户的运营（如为其 IT 产品和服务提供支持和专业知识）。

企业技术的现代化一直是 IT 运营的主要关注点，尤其是当他们的组织面临落后于竞争对手的风险时。 IT Ops 还为其他部门提供指导，特别是传达获取当前和新兴技术以取代旧技术的需求。

就 IT 运营职业而言，最重要的趋势可能是向云的巨大转变。大多数公司已将其关键业务运营和应用程序迁移到云端。 IBM 最近的一项研究表明，95% 的 IT 领导者计划采用多种云战略，以加速其 IT 现代化计划。

这些公司需要大数据堆栈来保持其 IT 基础设施和流程平稳运行，并充分发挥效益以产生可观的回报。随着其对企业的作用和影响呈指数级放大，IT 运营正在经历前所未有的繁荣。

随着该领域变得越来越复杂和细分，IT 运营领域的新职业正在涌现。 IT等相关技术的进步催生了DevOps（开发运营）、DataOps（数据运营）、MLOps（机器学习运营）等多种运营模式。

IT Ops 的现有定义已经变得广泛和过时，因为各个部门现在都有自己的 IT 流程和规则。现代业务的快速发展、不断变化和不断进步的技术以及加快对独特业务需求的反应时间的明显需求需要新的和独立的运营方法。

虽然按定义和目的分开，但这些方法或运营模型仍然通过 IT 相互连接。例如，DevOps 将 IT Ops 与软件应用程序开发 (R&D) 和质量保证 (QA) 的最佳实践和方法相结合。

云计算使企业能够根据需要为 IT 服务付费。大规模云迁移已将 IT 支出从资本支出 (CapEx) 转移到运营支出 (OpEx)。随着企业迁移到云端，他们抛弃了数据中心、物理服务器和其他昂贵的网络设施和设备，转而采用灵活且可扩展的云托管基础架构。

然而，从管理良好的资本支出模型转变为极其流畅的运营支出支出模型存在挑战。一方面，云环境在很大程度上是分布式和分散的。这使得财务团队很难始终保持监督。如果没有可靠的治理和监控，企业很容易对其云支出管理不善并积累不可持续的成本。企业必须想出一个可持续的云支出模型来帮助管理支出并确保成功和安全的过渡。 IT Ops 可以在正确过渡方面发挥重要作用。

随着企业努力提高 IT 支出的透明度，准确的退款将成为未来的常态。组织将实施可持续支出模型，其中包括一个记录系统，该系统允许根据用户消费对 IT 服务进行精细成本核算。通过跟踪用户的资源和服务消耗，IT 部门可以为其他业务部门提供准确和透明的云账单。

IT 运营团队对于准确了解计费框架至关重要。

业务格局发生了变化，IT 需求也发生了变化。

也许最大的变化是 IT 不再单独负责生产和开发。其他运营模式已经出现。他们的职责和职能现在与传统 IT 团队重叠。特别是当业务部门正在创建自己的应用程序并更多地支持自己时。 IT Ops 现在几乎是任何处理数据的工作的一部分。

此外，机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 的日益普及和采用是 IT 世界的主要趋势。商业组织越来越依赖人工智能和机器学习来执行重复性任务。

到 2022 年，20% 的员工将使用 AI 来完成他们的工作。到2025年，人工智能将完成50%的数据科学家任务，有效解决专家严重短缺的问题。

这些巨大的变化为 IT Ops 的职业生涯提供了新的途径。 IT 专家现在享有多种机会来接受新的工作方式以及与其他部门的整合。 IT Ops 仍然可以通过拥抱新技术趋势前沿的新角色为组织增加价值。

数据和分析经理。顾名思义，数据和分析经理负责管理数据和分析卓越中心。该职位需要支持整个企业的数据和分析交付。他们还被要求为数据和分析的战略和愿景做出贡献，制定路线图，与高级利益相关者沟通，并承担资源和预算的责任。除了衡量团队绩效外，数据和分析经理还跟踪和监控数据和分析对其业务目标的影响。

数据工程师。数据工程师的任务是寻找数据集中的趋势和机会。他们构建算法来简化对原始数据的访问。他们还寻找从符合企业或客户目标的原始数据中获取价值的方法。

数据工程师的另一个职责是优化数据检索并为利益相关者提供理解数据的方法，例如仪表板、报告和其他可视化。

较大的企业通常在其花名册中拥有多名数据科学家或分析师，以帮助解释和交流数据。但是在这个小企业现在可以访问数据的新环境中，数据工程师可以同时扮演这两个角色。

数据分析师。数据分析师是那些在统计分析方面拥有丰富经验和知识的人，他们能够找到有助于支持其业务特定方面的见解。通常，他们是领域专家，或者与领域专家密切合作，利用他们发现的见解寻找改进业务流程和功能的方法。

数据架构师。这些是数据远见者，他们根据组织的战略和目标获取业务需求并将其转化为技术需求。他们还负责为其组织的数据管理框架创建数据标准和原则。

数据架构师充分了解各种数据和分析场景如何影响其整体 IT 架构。他们经常与企业架构师合作，为他们的数据和分析架构及其支持平台制定战略。

首席信息管理员。执行由信息治理单元制定的信息治理策略是首席信息管理员的主要职责。他们确保所有信息治理政策得到实施和遵守。实际上，他们根据这些策略监控信息人员和资产。

除了数据和分析的重要性和战略价值日益增加之外，IT 领域的巨大变化给企业及其 IT 和数据和分析领导者带来了新的挑战。

非技术业务用户正在颠覆传统的 IT 角色。 IT 在每个部门和整个企业中的日益普及和利用率催生了混合 IT 角色，其中许多角色融入了 IT Ops 的新一代职业。