本报告基于全球预测提供对中国市场的启示，预测内容的主题分别为：数据运维、实时流式数据、AI 增强分析及知识网络、规范事物命名、决策平台、视频内容分析、数据共享、数据文化、智能文档处理和图数据库。
到 2022 年，55% 的中国 500 强企业将拥有面向最终数据使用者的统一数据应用架构，以支持数据运维（DataOps）、推动基于 ML 的数据工程、降低数据风险并推动数字一代（Gen D）员工的创新。
到 2026 年，50% 的数据捕获和移动技术支出将用于实时流式数据管道（streaming data pipeline），从而支持新一代的实时仿真模拟、优化和推荐功能。
到 2024 年，基于 AI 增强分析，15% 的 BI 解决方案将融入智能知识网络 / 知识管理系统，通过实现内外部协作和集体智能 (collective intelligence) 功能，为用户提供更强大的核心分析能力。
到 2025 年，30% 的中国 500 强企业将开发并发布正式本体（Ontologies），这些本体包含与企业相关性最强的内、外部对象和指标，即规范对这些事物的命名并与企业外部共享。
到 2026 年，由于缺乏对分析决策过程的统一管理，25% 的中国 1000 强企业将采用具有统一分析、业务规则、工作流程和协作能力的决策平台
到 2024 年，尽管目前早已有三分之二的大型企业使用视频与员工、客户沟通，然而仅有不到 15% 的企业将视频内容分析应用到决策中。
到 2024 年，35% 的中国 500 强企业将通过数据洁净室（data clean room）与外部利益相关者建立数据共享伙伴关系， 在保护数据隐私和宝贵的数据资产的同时增加相互依赖。
到 2026 年，为了提升自身的数据文化，40% 的中国 1000 强企业将制定数据素养计划，包括帮助员工发现错误信息和用数据进行沟通或影响的培训。
70% 的中国 1000 强企业将完全实现文档流程的数字化和转型，利用人工智能支持以内容为中心的工作流的编排和决策。
到 2024 年，55% 的中国 500 强企业将部署图数据库，认识到这项技术适用于越来越多的应用场景，涉及关系、影响、路径和模式分析。
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