根據IDC的最新報告，數字化轉型支出預計將在未來四年內超過6萬億美元，並且相信僅在2019年底之前，全球企業在數字化轉型方面的支出就將超過1萬億美元。

該報告還指出，加工、離散製造和運輸等行業將是最大的支出者。這些投資正在推動機器學習（ML）和物聯網（IoT）的發展，以改善客戶體驗以及運營效率和準確性。隨著公司開始採用數字化轉型，2020年將看到更多的變化。

1.大數據成長為龐大的數據

根據Network World的一篇文章，「 IDC預測，到2025年，全球數據的總和將從今年的33ZB增加到175ZB，複合年增長率為61％。」 （1 zettabyte等於1萬億GB。）這意味著我們不僅會看到IoT生成的實時數據的數量大量增加，而且還將看到企業創建和管理的大量新數據。

到2025年，將在企業與消費者之間創建和管理175ZB數據中的近60％。推動這一增長的是物聯網邊緣設備，它向雲發送信息波。

2.物聯網和機器學習不再是未來的技術

人力沒有能力分析如此大量的數據，因此企業將尋找使用ML來擴充進行分析的新方法。由於數據量巨大，物聯網應被視為當今數據驅動型經濟的骨幹。為了理解這些數據，物聯網產品和服務的發展將不再側重於核心技術，而更多地側重於更好地利用收集到的數據的技術。

3.數據即服務

隨著每天開發的所有數據（到2020年，每個人每秒將創建1.7MB數據），使用這些數據來做出更明智的業務決策才有意義。

例如，KAR Global已發布了一個平台，可為汽車經銷商提供當前需求汽車的廣角視圖。除了庫存細分分析和營銷建議之外，該平台還顯示了最佳的投資回報率以及經銷商如何轉移不良車輛。所有這些都以專有的方式使用了KAR及其客戶提供的數據，從而使整個汽車銷售行業受益。我們應該期望其他行業以同樣的方式開始使用DaaS模型進行決策。

4.打包應用程式的下降

取代下載應用程式，漸進式Web應用程式（PWA）很快將變得更加普遍。 PWA的訪問方式與從應用程式商店下載的PWA相同，但是它們加載速度更快，更安全並且尺寸更小。 Lumavate等公司幫助賽車、醫療製造、建築和金融服務等行業的開發人員從本機應用程式轉變為具有成本效益的PWA，最終提供了更好的用戶體驗並釋放了設備空間。

5.規範分析

規範分析超出了預測可能的選項的範圍，而是建議了一系列操作以及這些操作的潛在結果。隨著更多工具的可用，這種類型的數據分析正成為新的趨勢。

自動駕駛汽車就是一個很好的例子。無人駕駛汽車必須基於分析數據進行數百萬次計算，以決定何時轉彎，改變車道等。

石油和天然氣行業還使用規範分析來評估供應，需求，價格以及變化時對行業的影響。規範性分析和預測性分析作為商業智能協同工作，可為高管提供洞察力以及對公司數據的遠見。

6.實際上，人工智慧將創造比失去更多的工作機會

預計到2020年，人工智慧將減少180萬個工作崗位，但還將創造230萬個工作崗位。醫療、教育和公共部門等行業將看到不斷增長的工作需求。雖然中低層職位將受到最大的衝擊，但這類類型的工人將在太陽能等行業中嶄露頭角，太陽能是目前增長最快的創造就業的行業。工業製造行業也在努力提高其勞動力的素質，將其員工的技術和非技術知識與數字化轉型相結合。

7.通過機器學習增強工作

機器學習曾經意味著自動化任務和替代人工。現在的重點是ML增強人類工作能力的能力，以使我們更具生產力和效率。 2020年，我們將看到旨在優化物流，零售和機器人技術的機器學習模型。諸如推薦引擎，欺詐檢測和機器人流程自動化之類的事情將成為標準，並使行業競爭更加激烈。

8.機器人過程自動化（RPA）

今年，德勤（Deloitte）看到企業將用於庫存管理等日常業務任務的智能自動化工具（例如機器人流程自動化）數量翻了一番。特別是製造業，多年來一直在關注RPA，並將在2020年增加採用RPA。製造業中已經成功的RPA解決方案包括訂單履行、採購訂單處理、庫存報告和運輸管理。實施RPA的高管注意到，員工通過戰略和創新思維更加投入。

無論是哪個行業，為了保持競爭力，都將越來越需要在物聯網、機器學習和數據分析方面進行投資。明年和將來，我們將在技術上看到的大多數內容都將集中在IoT產品和服務上，這些產品和服務使我們能夠理解到第二年獲得的數據。現在，建立和分析數據可為企業提供比以往更多的信息。在2020年，他們將使用這些數據來提升客戶，員工和利益相關者的體驗。