本報告基于全球預(yù)測提供對中國市場的啟示，預(yù)測內(nèi)容的主題分別為：數(shù)據(jù)運(yùn)維、實時流式數(shù)據(jù)、AI增強(qiáng)分析及知識網(wǎng)絡(luò)、規(guī)范事物命名、決策平臺、視頻內(nèi)容分析、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)文化、智能文檔處理和圖數(shù)據(jù)庫。

到 2022 年，55% 的中國500強(qiáng)企業(yè)將擁有面向最終數(shù)據(jù)使用者的統(tǒng)一數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)，以支持?jǐn)?shù)據(jù)運(yùn)維（DataOps）、推動基于 ML 的數(shù)據(jù)工程、降低數(shù)據(jù)風(fēng)險并推動數(shù)字一代（Gen D）員工的創(chuàng)新。

到2026年，50%的數(shù)據(jù)捕獲和移動技術(shù)支出將用于實時流式數(shù)據(jù)管道（streaming data pipeline），從而支持新一代的實時仿真模擬、優(yōu)化和推薦功能。

到2024年，基于AI增強(qiáng)分析，15%的 BI 解決方案將融入智能知識網(wǎng)絡(luò)/知識管理系統(tǒng)，通過實現(xiàn)內(nèi)外部協(xié)作和集體智能(collective intelligence)功能，為用戶提供更強(qiáng)大的核心分析能力。

到2025年，30%的中國500強(qiáng)企業(yè)將開發(fā)并發(fā)布正式本體（Ontologies），這些本體包含與企業(yè)相關(guān)性最強(qiáng)的內(nèi)、外部對象和指標(biāo)，即規(guī)范對這些事物的命名并與企業(yè)外部共享。

到2026年，由于缺乏對分析決策過程的統(tǒng)一管理，25%的中國1000強(qiáng)企業(yè)將采用具有統(tǒng)一分析、業(yè)務(wù)規(guī)則、工作流程和協(xié)作能力的決策平臺

到2024年，盡管目前早已有三分之二的大型企業(yè)使用視頻與員工、客戶溝通，然而僅有不到15%的企業(yè)將視頻內(nèi)容分析應(yīng)用到?jīng)Q策中。

到2024年，35%的中國500強(qiáng)企業(yè)將通過數(shù)據(jù)潔凈室（data clean room）與外部利益相關(guān)者建立數(shù)據(jù)共享伙伴關(guān)系， 在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和寶貴的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的同時增加相互依賴。

到2026年，為了提升自身的數(shù)據(jù)文化，40%的中國1000強(qiáng)企業(yè)將制定數(shù)據(jù)素養(yǎng)計劃，包括幫助員工發(fā)現(xiàn)錯誤信息和用數(shù)據(jù)進(jìn)行溝通或影響的培訓(xùn)。

70%的中國1000強(qiáng)企業(yè)將完全實現(xiàn)文檔流程的數(shù)字化和轉(zhuǎn)型，利用人工智能支持以內(nèi)容為中心的工作流的編排和決策。

到2024年，55%的中國500強(qiáng)企業(yè)將部署圖數(shù)據(jù)庫，認(rèn)識到這項技術(shù)適用于越來越多的應(yīng)用場景，涉及關(guān)系、影響、路徑和模式分析。