数字化转型是什么？ 2022年的七大数字化转型趋势

数字化转型一直是20世纪20年代的一个重大科技故事。完成数字化转型的企业改善了客户旅程，加强了安全性，甚至将数据分析扩展到业务的许多方面。
宜家、DHL耐克和其他公司都成功地完成了数字化转型，这反映了公司的广泛兴趣。企业领导者需要了解2022年数字化转型的七个关键趋势。
什么是数字化转型？
数字化转型描述了将过渡到数字系统的业务流程，以提高效率、可扩展性和负担性。这可能只是将过时的系统过渡到第三方数字解决方案，从而使这些系统更有效地运行。然而，数字化转型往往需要一定程度的重组，以增强企业的业务运营。
一些数字化转型的例子包括：
向更先进的通信技术过渡。
将系统迁移到云端。
机器学习。
数字化转型对于帮助企业全面升级运营至关重要。此外，数字化转型还能给企业带来一系列好处。
为什么数字化转型非常重要？
数字化转型给企业带来了许多好处。
网络基础设施更强。
增加数据可视化的机会。
效率更高。
降低成本，提高投资回报。
现代架构和商业模式。
数字化转型的主要原因之一是避免企业在市场竞争中落后。报告显示，到2023年，实施数字化转型的企业预计将是全球性的GDP超过一半的贡献总价值超过50万亿美元。
尽管这给企业采用数字化转型带来了巨大压力，但企业领导者需要在具有明确计划的情况下实施。
2022年数字化转型的七大趋势
(1)全面超自动化
毫无疑问，超自动化将自动化集成到业务运营的各个方面，并将成为数字转型的核心。自动化本质上对数字转型至关重要，因为它是实现可扩展性、效率和降低成本的最简单方法。
超自动化加速的数字化转型的一个方面是AIOps领域。AIOps解决方案可以集中数据，并使用算法聚合和关联警报。本质上，AIOps是ITOps演变一直是许多数字化转型的核心。
(2)网络安全转型
当今市场5G随着物联网设备的兴起，网络安全终于被推到了业务运营和数字化转型的前沿。事实上，IBM公司2020年对美国、欧盟、中国4000多家企业的调查显示，网络安全是人工智能实施和数字化转型的首要用例。
CrowdStrike、Cylance和FireEye其他公司使用机器学习和人工智能来检测恶意软件，并提高网络安全性。网络安全解决方案通常优先考虑数字转型，并将在2022年继续发挥主导作用。西门子和其他主要参与者也使用这些技术来满足他们的网络安全需求。
(3)人工智能的发展
如果说超自动化是数字化转型的驱动力，那么人工智能就是超自动化本身的支柱。
毫不夸张地说，企业数字化转型中使用的系统和解决方案大多是人工智能解决方案。现代网络安全RPA分析软件由人工智能驱动。因此，许多企业正在迅速转向人工智能，以获得竞争优势。
人工智能可以帮助网络安全、业务预测、营销和客户支持。专家预计，从2019年到2025年，市场将同比增长54%。预计2022年将大幅增长。

(4)敏捷性是首要任务
如上所述，网络安全是各种采用数字化转型的行业日益关注的问题。这种日益增加的担忧促使企业关注这样一个事实：敏捷性对于抵御网络攻击至关重要。
Zayo公司首席信息官Ginna Raahauge对我来说，敏捷性在最低水平上转化为动态覆盖或动态恢复。企业将希望达到这样的水平，即不准备假设情况，而是考虑真正可行的步骤，这些步骤是动态的，可以防止它们受到任何业务中断的影响。
除了网络安全，提高敏捷性可能是许多数字化转型的基础。
(5)低代码工具
企业在数字化转型中使用的许多工具被认为是低代码或无代码。本质上，这些解决方案允许企业团队在很少或没有编码经验的情况下构建复杂的系统。
在数字化转型的推动下，低代码工具的增长将提高企业员工的技能。以下是低代码解决方案可以塑造各行业前进的几种方式：
明确痛点。
选择并定义适当的解决方案。
组建敏捷团队。
迭代值。
考虑到市场上许多第三方解决方案倾向于这种模式，低代码工具可能是开启数字转型之旅的有效途径。
(6)IT预算将增长
2022年，也许一个不那么引人注目的趋势是IT预算增加。毫无疑问，数字化转型的最终目标是降低成本，但专家预测，到2022年底，全球IT支出将超过4万亿美元。
这主要是因为预计更多的行业将从购买和实施第三方软件转向建立内部技术堆栈。这些定制工具将非常昂贵。
即使是第三方解决方案也可能非常昂贵。这就是为什么低代码和无代码解决方案可以成为寻求数字转型的企业的有效起点。虽然建立独家解决方案和内部堆栈可能很昂贵，但最终证明它对业务运营更有效。
(7)数据民主化
除所有其他趋势外，数据民主化很容易成为数字化转型向前发展的关键方面之一。
数据民主化为得洞察力，数据民主化承诺了数据对所有人开放的未来。数字化转型推动的下一代工具，如方向IT除数据科学家以外的部门或团队开放数据的低代码解决方案将有助于进一步推广这一想法。
若完全实现，数据民主化可以给企业带来切实可行的好处，包括：
客户意图：随着越来越多的人工智能驱动的数据分析工具被使用，客户意图变得更容易识别。数据民主化可以更广泛地洞察客户的意图。数据可以由多个部门分析和使用，所有部门都有不同的想法和方法。
效率：由于易于使用的工具在数字转型和数据民主化中非常常见。例如，企业将有能力将数据存储在一个单一和可访问的位置。这种便利和员工技能的提高将使操作更有效率。
客户体验：由于数据的普及，预计客户体验将自然改善。这是因为企业对客户意图的理解只会随着更多部门访问数据而扩大。例如，客户部门现在可以访问首选联系人，以前的购物数据允许销售团队为客户提供定制服务。

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