Gartner預測的2011年十大策略性科技如下：

　　1. 云端運算

　　云端運算服務項目范圍極廣，從開放的公共云端到閉鎖的私有云端均屬此類。不過未來三年內，預料將出現(xiàn)各種介于兩種極端之間的服務項目。業(yè)者將提供成套的私有云端建構服務，傳授用戶公共云端服務技術(軟件和/或硬件)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(yè)中進行部署。Gartner預測，2012年前大型企業(yè)將陸續(xù)成立外包團隊，負責云端外包相關決策與管理。

　　2. 移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絡功能的手機。移動裝置逐漸成為計算機的一種，處理資料的能力與頻寬都令人驚艷。像蘋果(Apple) iPhone 這樣的行動平臺，盡管市場有限(僅供單一平臺使用)且需特殊編碼，目前已有數(shù)十萬種相關應用程序出爐。

　　移動裝置應用程序能運用在使用者的位置、行動或其它行為細節(jié)，因此消費者對于應用程序的體驗，能讓企業(yè)透過這些移動裝置與消費者互動。這項特點促使眾業(yè)者競相推出應用程序以提升競爭力，相較之下，就顯得比單純以瀏覽器接口為主的廠商更具優(yōu)勢。

　　3.社交傳播與協(xié)同

　　社交媒體可分為：(1)社交網絡──包括MySpace、Facebook、LinkedIn、Friendster之類的社交檔案管理網站，以及運用算法了解并利用人際關系的社交網絡分析(SNA)技術;(2)社交協(xié)同──例如維基百科、部落格、實時通、協(xié)同辦公(collaborative office)、群眾外包(crowdsourcing)等技術;(3)社群發(fā)布──協(xié)助社群集結個人內容，聚合為一個社群成員均可進入并使用的內容庫，如YouTube、flickr;(4)社群回饋──透過YouTube、Flickr、Digg、Del.icio.us、亞馬遜(Amazon)等網站發(fā)表特定主題，讓社群成員發(fā)表回饋與意見。

　　Gartner預測在2016年前，多數(shù)商業(yè)應用程序將結合社交相關技術，因此企業(yè)必須協(xié)調社交客戶關系管理、內部溝通協(xié)同與公眾社交網站計畫，使其整合成一套完整策略。

　　4.視頻

　　視頻是一種存在已久的媒體形式，但非媒體企業(yè)以視頻做為標準媒體類型的狀況正迅速擴張。拜數(shù)字攝影、消費型電子、網際網絡、社交軟件、整合通訊、數(shù)字與網絡電視、行動運算等科技趨勢所賜，視頻已然躍上主流地位。

　　Gartner認為未來三年，視頻對多數(shù)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(yè)員工每天將接觸超過25%以上的圖片、視頻或語音為主的訊息。

　　5. 下一代分析

　　有鑒于移動裝置等計算機運算能力日趨強大，以及連網技術日益提升，業(yè)務對經營決策的影響力也開始出現(xiàn)變化。除了靠回顧資料檢視過去的互動之外，企業(yè)已漸漸利用仿真方法或模型進行實時預測，以支持各業(yè)務行動。上述雖可能需要大幅調整既有的營業(yè)與商業(yè)智能基礎架構，卻帶來顯著的業(yè)績成長與其它的成功率。

　　6. 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(fā)生在職場內部，或是對外部社群及網絡上所使用的社交軟件程序中。社會分析是一種統(tǒng)稱，包括社群過濾、社交網絡分析、敏感度分析、社群媒體分析等專業(yè)分析技術。

　　社交網絡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。社交網絡分析包括從多種資源搜集資料、辨認關系、評估關系的影響力、品質，與效益。

　　7. 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、對象環(huán)境、活動連結與偏好等信息來改善與該終端用戶的互動品質。終端用戶可能是顧客、生意伙伴，或者是員工。情境知覺感知系統(tǒng)可預測使用者的需求，并主動提供最適合與最客制化的內容、產品，或服務。

　　Gartner預期，在2013年之前，名列財富雜志全球500大的企業(yè)，將有超過五成會主動采用情境感知運算;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。

　　8. 存取內存

　　Gartner預期，未來的消費裝置、娛樂設備，與其它嵌入式IT系統(tǒng)將大量使用閃存，若應用于服務器與客戶端計算機，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(yōu)勢。

　　不同于服務器與個人計算機的主要內存RAM，閃存即使在沒有電源的情況下仍能持續(xù)運作。因此，閃存較像是信息儲存的磁盤驅動器，必須能在斷電的情況下或是重新激活后仍然能持續(xù)儲存運作。

　　若光以閃存做為固態(tài)硬盤有其成本考量，但如果在檔案系統(tǒng)外新增儲存層，就能針對需要閃存效能與永續(xù)性(persistence)雙重特點的特定高階資料進行儲存。而檔案系統(tǒng)外剩余的容量部分，則混合使用閃存，以達到最為經濟且有效率的模式。

　　9. 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(fā)表的作品，在即將到來的第三波運算時代，計算機將以無形的狀態(tài)存在世界中。隨著計算機的普及，且當日常用品時被賦予無線射頻識別(RFID)卷標具備通訊的能力時，網絡便能達到或超過傳統(tǒng)集中方式所管理的范圍。這將帶來一個重要趨勢，亦即運算系統(tǒng)將大幅運用在操作技術上，無論作為穩(wěn)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(fā)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，以及因應每人持有計算機數(shù)量激增的壓力所產生的必要功能。

　　10. 基于結構的基礎設施與計算機

　　結構為主的計算機(Fabric-Based Infrastructure and Computers)是一種運算的模塊化形態(tài)，其系統(tǒng)是由類似積木的獨立模塊所組合，組合的方式是透過結構或交換背板所聯(lián)結而成。結構為主的計算機之基本型態(tài)包括獨立處理器、內存、I/O，與卸載模塊(如GPU與NPU等)，它們被連結至交換連接器。其中很重要的是，該軟件需要去對衍生的系統(tǒng)進行配置和管理。

　　基于結構的基礎設施(FBI)模型的軟件功能是將處理器核心、網絡寬頻、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是由實時基礎設施服務管理(Real Time Infrastructure ，簡稱RTIr)軟件所驅動。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。