在冠狀病毒大流行之后，數字化轉型變得更加重要。全球各地的企業都在努力從大數據中收集實時的運營洞察力，以提高盈利能力，提供卓越的客戶體驗，并遵守法規。 然而，以業務速度攝取和分析來自不同數據源的快速增長的數據量，卻帶來了巨大的挑戰，尤其是對擁有傳統核心基礎設施的企業而言。

明年，企業將競相推出新的數字化服務，并通過更好地利用企業數據以及自動化和優化數據操作來提供最佳的用戶體驗，以滿足新的商業現實。以下是我們將會看到的五個趨勢：

AIOps將是必須的

AIOps將成為一種必然，因為在更多數據上訓練的機器學習算法將產生更準確的可操作性和主動性的洞察力，使數據運營效率更高、成本更低。適用于優化大型企業典型的復雜業務，AI將用于發現趨勢和模式，以識別和隔離問題，如容量問題。AI驅動的事務性和分析性工作負載的資源自主擴展將節省過度配置，并能在需要時準確地進行擴展，以處理所有環境的峰值負載。數據將需要在不同的數據層中進行管理和高效移動，以滿足苛刻的SLA，為需要最快訪問的最高優先級數據保留高成本的RAM。

數據和分析將合并

將分析和運營數據合署辦公，可以加快數據處理速度，以加快對動態定價、超個性化建議、實時欺詐和風險分析、業務流程優化、預測性維護等時間敏感型應用的可操作洞察力和響應時間。為了在生產中成功部署分析和ML，將部署更高效的數據架構，將OLTP（CRM、ERP、計費等）與OLAP（數據湖、數據倉庫、BI等）系統結合起來，能夠更快速地建立特征向量，并通過更多的數據獲得準確、及時的結果。

IT現代化將加速推進

當前的危機將成為升級基礎設施的又一誘因，以便以更靈活的方式支持和推出更多的數字服務。數字集成樞紐的概念，一個現代化的智能ODS將幫助組織從傳統的記錄系統和數據庫中卸載和脫鉤，以快速引入新的數字應用，并提供永遠在線服務所需的規模和可用性。與現有基礎設施無縫集成并將數據卸載到云原生、高性能、計算和存儲層的能力，將實現快速上市和低風險、持續向云遷移，而無需完全剝離現有關鍵任務系統。

企業將比拼速度

企業將競相提供新的低延遲數字應用和服務，以滿足新的在線經濟日益增長的需求。為了提供卓越的客戶體驗，企業將使用自動擴展的技術來處理海量數據，并能提供更快的數據訪問和加速分析以減少延遲。內存計算就是一個例子，通過提供分布式內存速度來處理高性能、事務性和分析性處理，將部署一種技術來實現極致的性能、速度和規模。

云計算的復雜性將繼續

到2022年，公共云服務將成為90%的數據和分析創新的必要條件。企業將更有可能避免云廠商鎖定，并將采用多云方法來滿足其應用、數據定位和成本要求。 無摩擦的混合云和多云服務將在企業內部和云環境中提供一致性，幫助企業利用最佳環境來驅動其服務。將會有更多的技術部署，以提供跨企業內部和云環境的一致性，使向云的過渡更加順暢。

提高數據運營的速度、準確性和成本將是企業在未來一年內高效利用數據優化業務流程和數字化業務成功競爭的關鍵。數字化轉型的速度將不斷加快，推動創新向前發展，同時使企業能夠制定新的數據驅動的業務戰略。

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