从新冠病毒获取的经验教训:让IT基础架构面向未来


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IT领导者正在利用新冠疫情的真实压力测试来重新思考IT战略 , 为未来的不确定性建立韧性 。
2020年 , IT高管们正在应对重大突发事件 , 许多人仍不确定这次全球健康危机之后的IT工作会怎样 。
除了为“居家办公”方案提供支持 , 推出数字化方案以及满足日益增长的电子商务需求外 , 首席信息官还必须处理过去几个月的工作 , 以确定应该开展哪些项目来保证其IT基础架构能够满足未来快速变化的需求 。
这意味着要利用从各类突发事件的真实压力测试所吸取的经验教训 , 以应对IT工作未来可能遭遇的类似事件 , 并具备应对这类事件的韧性和灵活性 。
在此 , IT领导者们分享了他们如何努力让自己企业的基础架构面向未来 , 以准备应对后疫情时代 。
长期支持远程办公 , 并接受自动化
航运和物流公司H --tt-darkmode-color: #A1A1A1;">该公司IT主管约翰?沃克(John Walker)表示 , 公司是通过从2019年开始对IT工作进行投入而发展起来的 。 去年 , H --tt-darkmode-color: #A1A1A1;">由于新冠疫情 , H --tt-darkmode-color: #A1A1A1;">沃克说 , 再加上使用网络电话 , “在没有任何预兆而被迫居家办公时 , 我们就不必担心了” 。
他表示 , 许多公司的IT和业务管理人员都认为所有人进行远程访问不会存在问题 , 但他们不了解为少数人而设计的虚拟专用网(VPN)的局限性 。
H --tt-darkmode-color: #A1A1A1;">“我们现在关注的领域是那些需要人与人接触的领域;打开邮件 , 扫描加入到工作队列中 。 ”沃克说 。 “如果最后一个环节的工作能够部署到位 , 那么如果马里兰州秋天下达下一个居家隔离禁令时 , 我们将有更充分的准备 。 ”
自动化是该公司在疫情后业务中的另一个重点领域 。 例如 , H --tt-darkmode-color: #A1A1A1;">尽管调度操作已经高度自动化 , 但H --tt-darkmode-color: #A1A1A1;">沃克说:“然后 , 装货卡车只需在装载产品托盘时对其进行扫描即可 。 ”“这确保我们不会将托盘错误地装在其他卡车上 , 或将托盘遗留在码头上 。 这已经加快了这三个码头的对接配送流程 , 并减少了工人在码头的滞留时间 。 ”
这项技术还使该公司最大程度地减少了码头员工为了面对面询问或协作而彼此近距离工作的需要 。 这样 , 该技术有助于防止新冠病毒的传播 , 同时提高了流程效率 。
转向超融合 , 加强安全性
阿蒂西亚综合医院(Artesia General Hospital)正在启动多个IT项目 , 旨在为应对未来的挑战做好准备 。
一个项目是采用新的超融合基础架构 , 该架构可使医院能够快速响应在存储和计算能力上的需求变化 。 该医院的首席信息官埃里克·吉梅内斯(Eric Jimenez)表示 , 现在我们的IT团队可以启动新的虚拟桌面 , 并在几分钟内对资源的需求作出响应 。
吉梅内斯说:“当我听到其他乡村医院的IT部门在疫情中艰难挣扎时 , 我们已经能够为未来做规划 。 ”
另一项举措是采用新的登记系统 , 以提升患者体验 , 提高效率和增加收入 。 吉梅内斯表示 , 旧的登记流程已维持了多年 。 即在患者预约的当天 , 他需要提前15至30分钟到医院填写相关信息 。
吉梅内斯说:“从患者到前台工作人员 , 这个流程让所有人都感到痛苦 。 ”“如果填写的信息不正确 , 则可能导致计费错误和患者整体体验较差等问题 。 ”
通过部署Interlace Health公司的技术 , IT部门可将该登记流程虚拟化 , 这样患者就可以在就诊之前填写并提交相关资料和文件 , 例如驾驶执照和医保卡照片 。
新的在线系统预计在11月中旬启用 , 将以电子方式生成和管理表格 , 并且表格可与电子健康病历(EHR)完全整合 。 电子健康病历中的患者信息会自动填充到登记表格中 , 因此再次就诊的患者只需要检查和更改其信息即可 。
吉梅内斯表示 , 这项新技术推进了患者零接触登记工作 , 并有望帮助医院提高收入 。 他说:“该新流程会在患者到达医院之前提醒他们支付费用和/或未付余额 。 ” “虚拟登记流程将是一个重大改进 , 在未来对我们的员工和患者都有益处 。 ”
网络安全是阿蒂西亚综合医院的另一个重点工作 。 吉梅内斯说:“保护患者信息对于患者治疗非常重要 。 ”“保密性、完整性和可用性”是医疗服务机构的信息安全计划的指导原则 。
阿蒂西亚综合医院已对安全技术进行了大量投资 , 以保护自身和患者的信息 。 例如 , 医院部署了Darktrace公司的一款产品 , 该产品使用人工智能技术来帮助打击网络犯罪 。 该公司表示 , 这一平台“以人体免疫系统为模型” , 是一种自我学习技术 , 可在早期检测到新型的攻击行为和来自内部的威胁 。