國際研究暨顧問機構 Gartner近日預測，2011年大多數企業團體將為十項策略性科技與趨勢所主導。所謂策略性科技，乃指可能在未來三年為企業帶來重大影響的科技，而任何足以干擾IT進程或企業運作、投資金額需求較高，或延誤導入即帶來風險之科技，均可定義為具有重大影響。

所謂策略性科技，可能是已然成熟或日漸普及的既有技術，也可能是及早採用便能帶來策略性商業優勢的新興科技，抑或該技術具有在未來五年內嚴重擾亂市場的潛力。因此，這些策略性科技對企業長期規劃均具有相當影響力。

Gartner副總裁David Cearley表示，企業進行策略性規劃時應將這十項科技納入考慮，並在未來2年內自我檢討與審慎決策。另一位Gartner副總裁Carl Claunch亦指出，經過評估後，有的企業可能仍會決定不予採用某項技術，有的決定維持過去投資步調，其他則會進行測試並加快導入該項技術的腳步。

Gartner預測的2011年十大策略性科技如下：

雲端運算
雲端運算服務項目範圍極廣，從開放的公共雲端到閉鎖的私有雲端均屬此類。不過未來3年內，預料將出現各種介於兩種極端之間的服務項目。業者將提供成套的私有雲端建構服務，傳授用戶公共雲端服務技術（軟體和／或硬體）與方法（例如建立與運作某項服務的最佳方式），讓消費者在企業中進行部署。Gartner預測，2012年前大型企業將陸續成立外包團隊，負責雲端外包相關決策與管理。

行動應用與媒體平板裝置
Gartner預估2010年底前，全球將有12億人擁有具備行動商務與行動網路功能的手機。行動裝置逐漸成為電腦的一種，處理資料的能力與頻寬都令人驚豔。像蘋果iPhone這樣的行動平台，儘管市場有限（僅供單一平台使用）且需特殊編碼，目前已有數十萬種相關應用程式出爐。

行動裝置應用程式能運用在使用者的位置、行動或其他行為細節，因此消費者對於應用程式的體驗，能讓企業透過這些行動裝置與消費者互動。這項特點促使眾業者競相推出應用程式以提昇競爭力，相較之下，就顯得比單純以瀏覽器介面為主的廠商更具優勢。

社交傳播與協同
社交媒體可分為：（1）社交網路 — 包括MySpace、Facebook、LinkedIn、Friendster之類的社交檔案管理網站，以及運用演算法了解並利用人際關係的社交網路分析（SNA）技術；（2）社交協同 — 例如維基百科、部落格、即時通、協同辦公（collaborative office）、群眾外包（crowdsourcing）等技術；（3）社群發布 — 協助社群集結個人內容，聚合為一個社群成員均可進入並使用的內容庫，如YouTube、flickr；（4）社群回饋 — 透過YouTube、Flickr、Digg、Del.icio.us、亞馬遜（Amazon）等網站，發表特定主題，讓社群成員發表回饋與意見。Gartner預測在2016年前，多數商業應用程式將結合社交相關技術，因此企業必須協調社交客戶關係管理、內部溝通協同與公眾社交網站計畫，使其整合成一套完整策略。

視訊
視訊是一種存在已久的媒體形式，但非媒體企業以視訊做為標準媒體類型的狀況正迅速擴張。拜數位攝影、消費型電子、網際網路、社交軟體、整合通訊、數位與網路電視、行動運算等科技趨勢所賜，視訊已然躍上主流地位。Gartner認為未來3年，視訊對多數使用者而言將成為一種普遍的內容類型與互動型式，而且到了2013年，企業員工每天將接觸超過25%以上的圖片、視訊或語音為主的訊息。

下一代分析
有鑑於行動裝置等電腦運算能力日趨強大，以及連網技術日益提升，業務對經營決策的影響力也開始出現變化。除了靠回顧資料檢視過去的互動之外，企業已漸漸利用模擬方法或模型進行即時預測，以支持各業務行動。上述雖可能需要大幅調整既有的營業與商業智慧基礎架構，卻帶來顯著的業績成長與其他的成功率。

社群分析
社群分析是指測量、分析，與詮釋人、各種主題，與觀念間的互動和合作過程。這些互動發生在職場內部，或是對外部社群及網路上所使用的社交軟體程式中。社會分析是一種統稱，包括社群過濾、社交網路分析、敏感度分析、社群媒體分析等專業分析技術。社交網路分析工具有助審視社群結構與相互依賴性，以及個人、團體或組織的工作模式。社交網路分析包括從多種資源蒐集資料、辨認關係、評估關係的影響力、品質，與效益。

情境感知運算
情境感知運算（Context- Aware Computing）的概念是利用終端用戶、物件環境、活動連結與偏好等資訊來改善與該終端用戶的互動品質。終端用戶可能是顧客、生意夥伴，或者是員工。情境知覺感知系統可預測使用者的需求，並主動提供最適合與最客製化的內容、產品，或服務。Gartner預期，在2013年之前，名列財富雜誌全球500大的企業，將有超過五成會主動採用情境感知運算；到2016年前，全球手機消費行銷將有三分之一將會以情境感知運算為主。

存取記憶體
Gartner預期，未來的消費裝置、娛樂設備，與其他嵌入式IT系統將大量使用快閃記憶體，若應用於伺服器與用戶端電腦，儲存架構則能多出新的儲存層，無論在儲存空間、耐熱、高效能與耐用等方面均具有極大優勢。不同於伺服器與個人電腦的主要記憶體RAM，快閃記憶體即使在沒有電源的情況下仍能持續運作。因此，快閃記憶體較像是資訊儲存的磁碟機，必須能在斷電的情況下或是重新啟動後仍然能持續儲存運作。若光以快閃記憶體做為固態硬碟有其成本考量，但如果在檔案系統外新增儲存層，就能針對需要快閃記憶體效能與永續性（persistence）雙重特點的特定高階資料進行儲存。而檔案系統外剩餘的容量部分，則混合使用快閃記憶體，以達到最為經濟且有效率的模式。

普適運算
根據普適運算（Ubiquitous Computing）之父Mark Weiser，與全錄帕羅奧多研究中心（Xerox's PARC）研究員所發表的作品，在即將到來的第三波運算時代，電腦將以無形的狀態存在世界中。隨著電腦的普及，且當日常用品時被賦予無線射頻識別（RFID）標籤具備通訊的能力時，網路便能達到或超過傳統集中方式所管理的範圍。這將帶來一個重要趨勢，亦即運算系統將大幅運用在操作技術上，無論作為穩定狀況的技術，或是明確地被管理，或是與IT結合。此外，這也是未來技術發展的重要參考要素，包括對未來個人裝置的大幅成長、消費對IT決策的影響趨勢，以及因應每人持有電腦數量激增的壓力所產生的必要功能。

基於結構的基礎設施與電腦
結構為主的電腦（Fabric-Based Infrastructure and Computers）是一種運算的模組化形態，其系統是由類似積木的獨立模組所組合，組合的方式是透過結構或交換背板所聯結而成。結構為主的電腦之基本型態包括獨立處理器、記憶體、I/O，與卸載模組（如GPU與NPU等），它們被連結至交換連接器。其中很重要的是，該軟體需要去對衍生的系統進行配置和管理。

基於結構的基礎設施（FBI）模型的軟體功能是將處理器核心、網路寬頻、連結與儲存等實體資源擷取至結構資源庫管理員（Fabric Resource Pool Manager，簡稱FRPM）所管理的資源庫中。FRPM是由即時基礎設施服務管理（Real Time Infrastructure ，簡稱RTIr）軟體所驅動。以結構為主的基礎建設可由合作密切的單一或一群廠商，或單一內/外部整合者所供應。