趨勢一：低代碼平臺將被廣泛應用

隨著企業繼續深化數字化轉型，企業需要靈活地適應業務、員工和客戶不斷變化的需求，未來應用程序開發的需求將成倍的增加，而依賴 IT 技術部門和專業程序員是不夠敏捷的以及不可持續的。

業務快速的響應速度對于企業獲得競爭優勢和成功至關重要，低代碼平臺允許企業快速構建和交付用戶所需新業務應用程序，并且低代碼應用程序開發交付全新應用的時間大大低于非低代碼用戶構建相同產品所需時間。

專業和非專業開發人員都具有使用低代碼和無代碼平臺進行開發應用的巨大潛力，對所有級別的開發人員進行適當的培訓能讓不是程序員的人開發他們自己所需要的軟件，更快的滿足他們的業務場景需要。

未來，越來越多的企業也將看到采用低代碼或無代碼軟件的價值。 當企業將低代碼工具和業務需求結合起來時，可以更敏捷的支撐業務需要，從而為組織帶來競爭優勢。低代碼和無代碼軟件意味著企業的技術人員可以優先考慮創新和業務增長，而不是花時間為日常運營規劃和開發應用。 而且低代碼解決方案還為企業其他部門的專業人員提供了一個機會，讓他們可以在不面臨陡峭學習曲線的情況下做出更明智的決策。

可以明確的看到，低代碼平臺和無代碼平臺將是未來企業數字化戰略的重要組成部分。

趨勢二：數據中臺成為數字時代必備的基礎設施

企業數字化轉型離不開新型數據基礎設施的有力支撐，其底層架構的核心就是數據連接，圍繞結構化和非結構化各種數據的采集、存儲、計算、分析和應用，將業務系統、分析系統和決策系統無縫的結合在一起，打通企業的數字信息“大動脈”，構建企業強大驅動力。大數據技術方案也從單純的面向技術的技術方案快速轉向支撐業務的業務技術方案，而數據中臺就是面向業務需要而實現的技術方案的最佳實踐。

數據中臺支持海量數據的采集、存儲、計算、分析以及將數據資產化，價值化，幫助企業“挖掘和洞察”大數據的價值、實現從數據資源到數據資產，從數據資產到數據服務，從數據服務到數據驅動，最終為前臺賦能及為優化業務流程提供強大支撐。

為了賦能企業數字化轉型，應對企業數據化轉型的各項挑戰，更好地挖掘出數據的價值，就需要一個強有力平臺來將原本復雜分散的數據孤島充分進行整合，通過數據技術，對海量數據進行采集、計算、存儲、加工，分析，同時統一標準和口徑形成大數據資產，進而為客戶提供高效服務。

趨勢三：業務流程自動化更側重業務敏捷和減低風險

2022年之前，企業應用自動化的主要驅動力是降低成本和提高性能，2022年之后，業務流程自動化的主要驅動力將是業務敏捷、降低風險和更快決策。自動化有助于減少人為錯誤，節省時間，提高可靠性和穩定性，并使日常運營更加可靠和高效，可以讓企業人員能將更多時間花在更加有業務價值的事情上。

自動化將成為現代數字企業的基本驅動力，通過重用流程和部署多種集成技術功能（例如低代碼平臺、機器學習和機器人流程自動化 (RPA)）在整個企業范圍內擴展自動化。

趨勢四：基于混合云的解決方案成為普遍趨勢

在數字化轉型的大潮之中，云解決方案是重要的驅動“引擎”之一。采用上云的形式構建數字化轉型的新一代信息技術基礎設施，已經成為了普遍趨勢，會有越來越多的企業趨向于采用混合云、多云的方案，整個云平臺里既有多個公有云、私有云，也有專有云、本地傳統平臺等等。

單純的私有云的部署成本高昂，在應對資源的需求變化上也不夠靈活，還需要保證數據的安全和合法合規。而在公有云上企業缺乏對數據安全的控制，而且運營的成本是隨著資源擴展而增加。

混合云是結合了兩種或更多種類型的云環境，基于混合云的解決方案的多種優勢將變得越來越明顯，包括可擴展性、成本節約和易用性、安全性。許多企業正在摒棄傳統的本地軟件部署或者單一的公有云合作或私有云部署，而轉向利用基于混合云的解決方案，混合云是運行業務應用程序的一種更高效、更具成本效益的方式。

采用混合云，企業切換到其他方式的云部署更加容易，基于維護企業本地內部數據中心（例如私有云）的成本非常高而且需要投入很多資源，通過將一些服務遷移到公共云，企業不必要在本地端維護更多基礎設施，從而可以削減成本。同時對于企業的高度敏感數據，例如財務數據、個人隱私信息，將這些敏感數據保留在私有云可以使企業更好地采取保證數據不被泄露的安全措施，在混合云部署模式中，企業可以將敏感數據保留在安全的私有云中，然后使用公共云運行其他應用程序。

基于混合云的解決方案為數字化轉型提供了卓越的靈活性。以云為基石開始數字化轉型至關重要，混合云平臺提供了強大的基礎架構，同時擁有最少的中斷、更高的效率、更強的適應性和更好的安全性。企業可以安全、快速地開始數字化轉型的變革，并確保未來的應用程序和創新可以在混合云基礎設施之上得到快速的響應。

趨勢五：實時數據處理成為主流

大數據時代，隨著企業業務的快速增長，商業模式的不斷創新，企業迫切需要對海量數據的實時洞察能力，通過對數據的實時分析 ，做出快速而準確的商業決策，充分發揮數據的價值。

2022年，企業對數據的實時處理需求越來越大，采用實時數據處理的企業可以創造顯著的業務優勢。

趨勢六：單一事實來源是技術化平臺的基礎

數據管理不善、數據不準確、數據更新延遲、數據孤島、數據口徑不一致依然是大多數企業長期面臨的數據挑戰。

為了從企業的海量數據中挖掘最大價值，企業必須著眼于數據治理和綜合利用，要在 2022 年成為成功的數字化轉型的企業，必須打破整個企業的孤島，以創建單一的事實來源。

主數據管理平臺是解決這些數據問題的理想解決方案，它構建準確、集中、權威的單一事實來源，可以克服上述數據處理中涉及的挑戰，有助于管理者及時的做出明智的關鍵業務決策。

主數據管理平臺簡化并加速了數據集成，是企業進行全域數據治理的基礎。

趨勢七：更實用的人工智能將加速企業數字化轉型

隨著越來越多的企業希望利用數據技術來最大限度地提高經營效率，傳統企業將在2022年采用基于人工智能的方法，優先探索人工智能驅動企業經營的方式。

目前人工智能可以勝任的工作非常多樣，而且可以很復雜，在很多傳統領域都已經超過人類水平，比如智能換臉、閱讀理解等。但是人工智能模型并非因為理解了其中的業務知識，才做出正確的判斷或者正常工作的，驅動模型的是算法或者神經網絡。層出不窮的技術可以帶來精度的提高，但是對于真實世界的理解并沒有質的提升。

2022年是企業智能化轉型從起步到深化的關鍵節點，企業需求和人工智能技術相輔相成，新的業務需求開始多樣化，反向要求人工智能朝著更加實用的方向發展，比如可解釋的人工智能、一鍵式AutoML、財務文檔的閱讀理解和結構化、SKU預測等等，這些在企業的生產、銷售、財務等方面，都具有重要的實用價值。人工智能的深度學習技術，可以幫助金融機構進行反欺詐以及降低信用風險，企業也可以利用基于人工智能的工具來發現和識別趨勢、做出決策、預測、學習和改進。

趨勢八：數據質量管理成為平臺不可或缺的工具

數據驅動的決策是數字化轉型的基本組成部分，它們為企業提供了重要的洞察力，這些洞察力決定了企業管理者如何改進和優化他們的業務。使用數據來推動決策是許多企業進行數字化轉型的關鍵原因。因此數據的質量好壞直接影響企業的運營和未來發展，數據質量問題嚴重制約著企業數字化轉型的進程，而且不良數據造成的錯誤決策會給企業帶來不可估量的損失。

隨著企業意識到數據質量對業務成功的重要性，在 2022 年越來越多的企業將著重解決數據質量問題，提高數據質量標準、實施數據清洗策略以及通過質量評估工具跟蹤數據質量水平將變得越來越流行。

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