趋势一：低代码平台将被广泛应用

随着企业继续深化数字化转型，企业需要灵活地适应业务、员工和客户不断变化的需求，未来应用程序开发的需求将成倍的增加，而依赖IT技术部门和专业程序员是不够敏捷的以及不可持续的。低代码和无代码软件意味着企业的技术人员可以优先考虑创新和业务增长，而不是花时间为日常运营规划和开发应用。

业务快速的响应速度对于企业获得竞争优势和成功至关重要，低代码平台允许企业快速构建和交付用户所需新业务应用程序，并且低代码应用程序开发交付全新应用的时间大大低于非低代码用户构建相同产品所需时间。

专业和非专业开发人员都具有使用低代码和无代码平台进行开发应用的巨大潜力，对所有级别的开发人员进行适当的培训能让不是程序员的人开发他们自己所需要的软件，更快的满足他们的业务场景需要。

未来，越来越多的企业也将看到采用低代码或无代码软件的价值。 当企业将低代码工具和业务需求结合起来时，可以更敏捷的支撑业务需要，从而为组织带来竞争优势。低代码和无代码软件意味着企业的技术人员可以优先考虑创新和业务增长，而不是花时间为日常运营规划和开发应用。 而且低代码解决方案还为企业其他部门的专业人员提供了一个机会，让他们可以在不面临陡峭学习曲线的情况下做出更明智的决策。 

可以明确的看到，低代码平台和无代码平台将是未来企业数字化战略的重要组成部分。

趋势二：数据中台成为数字时代必备的基础设施

企业数字化转型离不开新型数据基础设施的有力支撑，其底层架构的核心就是数据连接，围绕结构化和非结构化各种数据的采集、存储、计算、分析和应用，将业务系统、分析系统和决策系统无缝的结合在一起，打通企业的数字信息“大动脉”，构建企业强大驱动力。大数据技术方案也从单纯的面向技术的技术方案快速转向支撑业务的业务技术方案，而数据中台就是面向业务需要而实现的技术方案的最佳实践。

数据中台支持海量数据的采集、存储、计算、分析以及将数据资产化，价值化，帮助企业“挖掘和洞察”大数据的价值、实现从数据资源到数据资产，从数据资产到数据服务，从数据服务到数据驱动，最终为前台赋能及为优化业务流程提供强大支撑。

为了赋能企业数字化转型，应对企业数据化转型的各项挑战，更好地挖掘出数据的价值，就需要一个强有力平台来将原本复杂分散的数据孤岛充分进行整合，通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，分析，同时统一标准和口径形成大数据资产，进而为客户提供高效服务。

趋势三：业务流程自动化更侧重业务敏捷和减低风险

2022年之前，企业应用自动化的主要驱动力是降低成本和提高性能，2022年之后，业务流程自动化的主要驱动力将是业务敏捷、降低风险和更快决策。自动化有助于减少人为错误，节省时间，提高可靠性和稳定性，并使日常运营更加可靠和高效，可以让企业人员能将更多时间花在更加有业务价值的事情上。

自动化将成为现代数字企业的基本驱动力，通过重用流程和部署多种集成技术功能（例如低代码平台、机器学习和机器人流程自动化 (RPA)）在整个企业范围内扩展自动化。 

趋势四：基于混合云的解决方案成为普遍趋势

在数字化转型的大潮之中，云解决方案是重要的驱动“引擎”之一。采用上云的形式构建数字化转型的新一代信息技术基础设施，已经成为了普遍趋势，会有越来越多的企业趋向于采用混合云、多云的方案，整个云平台里既有多个公有云、私有云，也有专有云、本地传统平台等等。

单纯的私有云的部署成本高昂，在应对资源的需求变化上也不够灵活，还需要保证数据的安全和合法合规。而在公有云上企业缺乏对数据安全的控制，而且运营的成本是随着资源扩展而增加。

混合云是结合了两种或更多种类型的云环境，基于混合云的解决方案的多种优势将变得越来越明显，包括可扩展性、成本节约和易用性、安全性。许多企业正在摒弃传统的本地软件部署或者单一的公有云合作或私有云部署，而转向利用基于混合云的解决方案，混合云是运行业务应用程序的一种更高效、更具成本效益的方式。

采用混合云，企业切换到其他方式的云部署更加容易，基于维护企业本地内部数据中心（例如私有云）的成本非常高而且需要投入很多资源，通过将一些服务迁移到公共云，企业不必要在本地端维护更多基础设施，从而可以削减成本。同时对于企业的高度敏感数据，例如财务数据、个人隐私信息，将这些敏感数据保留在私有云可以使企业更好地采取保证数据不被泄露的安全措施，在混合云部署模式中，企业可以将敏感数据保留在安全的私有云中，然后使用公共云运行其他应用程序。

基于混合云的解决方案为数字化转型提供了卓越的灵活性。以云为基石开始数字化转型至关重要，混合云平台提供了强大的基础架构，同时拥有最少的中断、更高的效率、更强的适应性和更好的安全性。企业可以安全、快速地开始数字化转型的变革，并确保未来的应用程序和创新可以在混合云基础设施之上得到快速的响应。

趋势五：实时数据处理成为主流

大数据时代，随着企业业务的快速增长，商业模式的不断创新，企业迫切需要对海量数据的实时洞察能力，通过对数据的实时分析 ，做出快速而准确的商业决策，充分发挥数据的价值。

2022年，企业对数据的实时处理需求越来越大，采用实时数据处理的企业可以创造显著的业务优势。

趋势六：单一事实来源是技术化平台的基础 

数据管理不善、数据不准确、数据更新延迟、数据孤岛、数据口径不一致依然是大多数企业长期面临的数据挑战。为了从企业的海量数据中挖掘最大价值，企业必须着眼于数据治理和综合利用，要在 2022 年成为成功的数字化转型的企业，必须打破整个企业的孤岛，以创建单一的事实来源。 

主数据管理平台是解决这些数据问题的理想解决方案，它构建准确、集中、权威的单一事实来源，可以克服上述数据处理中涉及的挑战，有助于管理者及时的做出明智的关键业务决策。

主数据管理平台简化并加速了数据集成，是企业进行全域数据治理的基础。

趋势七：更实用的人工智能将加速企业数字化转型

随着越来越多的企业希望利用数据技术来最大限度地提高经营效率，传统企业将在2022年采用基于人工智能的方法，优先探索人工智能驱动企业经营的方式。

目前人工智能可以胜任的工作非常多样，而且可以很复杂，在很多传统领域都已经超过人类水平，比如智能换脸、阅读理解等。但是人工智能模型并非因为理解了其中的业务知识，才做出正确的判断或者正常工作的，驱动模型的是算法或者神经网络。层出不穷的技术可以带来精度的提高，但是对于真实世界的理解并没有质的提升。

2022年是企业智能化转型从起步到深化的关键节点，企业需求和人工智能技术相辅相成，新的业务需求开始多样化，反向要求人工智能朝着更加实用的方向发展，比如可解释的人工智能、一键式AutoML、财务文档的阅读理解和结构化、SKU预测等等，这些在企业的生产、销售、财务等方面，都具有重要的实用价值。人工智能的深度学习技术，可以帮助金融机构进行反欺诈以及降低信用风险，企业也可以利用基于人工智能的工具来发现和识别趋势、做出决策、预测、学习和改进。

趋势八：数据质量管理成为平台不可或缺的工具

数据驱动的决策是数字化转型的基本组成部分，它们为企业提供了重要的洞察力，这些洞察力决定了企业管理者如何改进和优化他们的业务。使用数据来推动决策是许多企业进行数字化转型的关键原因。因此数据的质量好坏直接影响企业的运营和未来发展，数据质量问题严重制约着企业数字化转型的进程，而且不良数据造成的错误决策会给企业带来不可估量的损失。

随着企业意识到数据质量对业务成功的重要性，在2022年越来越多的企业将着重解决数据质量问题，提高数据质量标准、实施数据清洗策略以及通过质量评估工具跟踪数据质量水平将变得越来越流行。

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