数字化转型一直是21世纪20年代的重大科技故事。完成数字化转型的企业已经改善了他们的客户旅程，加强了安全性，甚至将数据分析扩展到了业务的多个方面。
宜家、DHL和耐克等公司都成功完成了数字化转型，这反映了企业的广泛兴趣。企业领导者需要了解2022年的7个关键的数字化转型趋势。
什么是数字化转型?数字化转型描述了为提高效率、可扩展性和可负担性而过渡到数字系统的业务流程。这可能只是将过时的系统过渡到第三方数字解决方案，从而使这些系统更高效地运行。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。
采用机器学习。
数字化转型对于帮助企业全面升级运营至关重要。除此之外，数字化转型还可以为企业带来一系列好处。
为什么数字化转型很重要?数字化转型为企业带来了许多好处。其中包括：
更强大的网络基础设施。
增加数据可视化的机会。
更高的效率。
降低成本并提高投资回报率。
现代架构和商业模式。
采用数字化转型的一个主要原因是避免企业在市场竞争中落后。报告表明，到2023年，已经实施数字化转型的企业预计将为全球GDP的一半以上做出贡献，其总价值超过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年数字化转型的七个趋势(1)全面的超自动化毫无疑问，超自动化将自动化集成到业务运营的各个方面，将成为数字化转型的核心。从本质上来说，自动化对于数字化转型至关重要，因为它是实现可扩展性、效率和降低成本的一种最简单方法。
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，并利用算法来聚合和关联警报。从本质上来说，AIOps是ITOps的演变，并且一直是许多数字化转型的核心。
(2)网络安全转型随着当今市场上5G和物联网设备的兴起，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公司在2020年对4000多家美国、欧盟和中国企业的调查表明，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等公司利用机器学习和人工智能来检测恶意软件并提高网络安全。网络安全解决方案通常在数字化转型中被优先考虑，并将在2022年继续发挥主导作用。西门子公司等主要参与者也已经在使用这些技术来满足其网络安全需求。
(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，企业数字化转型中采用的大部分系统和解决方案都是人工智能解决方案。现代网络安全、RPA和分析软件都是人工智能驱动的。正因为如此，很多企业正在迅速转向人工智能以获得竞争优势。
人工智能可以在网络安全、业务预测、营销和客户支持方面提供帮助。专家预计，从2019年到2025年，市场将同比增长54%。预计在2022年将出现大幅增长。
(4)将敏捷性作为首要任务如上所述，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表示，“对我来说，敏捷性在最低级别上转化为动态覆盖或动态恢复。企业将希望达到这样的程度，即不会为假设情景做准备，而是要考虑到真正可行的步骤，这些步骤是动态的，可以防止他们遭受任何业务中断的影响。”
除了网络安全之外，提高敏捷性可能是许多数字化转型的基础。
(5)低代码工具企业在进行数字化转型时采用的许多工具被认为是“低代码”或“无代码”。这些本质上是允许企业的团队在很少或没有编码经验的情况下构建复杂系统的解决方案。
低代码工具的增长，在数字化转型的推动下，将带来企业员工的技能提升。以下是低代码解决方案可以塑造各行业向前发展的几种方式：
明确痛点。
选择和定义适当的解决方案。
组建敏捷性团队。
迭代值。
考虑到当今市场上的许多第三方解决方案都倾向于这种模式，低代码工具可能是开启数字化转型之旅的有效途径。
(6)IT预算将增长在2022年，或许一个不那么引人注目的趋势是IT预算的增加。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很昂贵。这就是低代码和无代码解决方案可以成为寻求数字化转型的企业的有效起点的原因。虽然构建专有解决方案和内部堆栈可能成本高昂，但最终证明对业务运营来说要有效得多。
(7)数据民主化除了所有其他趋势之外，数据民主化很容易成为数字化转型向前发展的最关键方面之一。
数据民主化承诺了一个数据对所有人开放的未来，以供分析和获取洞察力。数字化转型推动的下一代工具，例如向IT部门或数据科学家以外的团队开放数据的低代码解决方案，将有助于进一步推动这一想法。
如果完全实现，数据民主化可以为企业带来切实可行的好处，其中包括：
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采用，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意图。数据可以被多个部门分析和利用，所有部门都有不同的理念和方法。
效率：由于易于使用的工具在数字化转型和数据民主化采用中很常见。例如，企业将有能力将其数据存放在一个单一且可访问的位置。这种便利再加上员工的技能提升，将使运营更加高效。
客户体验：预计客户体验会因数据大众化而自然改善。这是因为企业对客户意图的理解范围只会随着更多部门访问数据而扩大。例如，面向客户的部门现在可以访问首选联系人，并且以前的购物数据可以让销售团队为客户提供量身定制的服务。
