根据IDC的近期报告，数字化转型开支预计将在未来四年内多达6万亿美元，并且坚信仅有在2019年底之前，全球企业在数字化转型方面的开支就将多达1万亿美元。 该报告还认为，加工、线性生产和运输等行业将是仅次于的开支者。这些投资正在推展机器学习（ML）和物联网（IoT）的发展，以提高客户体验以及运营效率和准确性。
随着公司开始使用数字化转型，2020年将看见更好的变化。 1.大数据茁壮为可观的数据 根据NetworkWorld的一篇文章，IDC预测，到2025年，全球数据的总和将从今年的33ZB减少到175ZB，填充年增长率为61％。（1zettabyte相等1万亿GB。
）这意味著我们不仅不会看见IoT分解的动态数据的数量大量减少，而且还将看见企业创立和管理的大量新的数据。 到2025年，将在企业与消费者之间创立和管理175ZB数据中的将近60％。推展这一快速增长的是物联网边缘设备，它向云发送信息波。
2.物联网和机器学习仍然是未来的技术 人力没能力分析如此大量的数据，因此企业将找寻用于ML来扩展展开分析的新方法。由于数据量极大，物联网不应被视作当今数据驱动型经济的骨干。为了解读这些数据，物联网产品和服务的发展将仍然侧重于核心技术，而更好地侧重于更佳地利用搜集到的数据的技术。
3.数据即服务 随着每天研发的所有数据（到2020年，每个人每秒将创立1.7MB数据），用于这些数据来作出更加明智的业务决策才有意义。 例如，KARGlobal已公布了一个平台，可为汽车经销商获取当前市场需求汽车的广角视图。
除了库存细分分析和营销建议之外，该平台还表明了最佳的投资回报率以及经销商如何移往不当车辆。所有这些都以专有的方式用于了KAR及其客户获取的数据，从而使整个汽车销售行业获益。我们应当希望其他行业以某种程度的方式开始用于DaaS模型展开决策。
4.包应用程序的上升 代替iTunes应用程序，渐进式Web应用程序（PWA）迅速将显得更为广泛。PWA的采访方式与从应用程序商店iTunes的PWA完全相同，但是它们读取速度更加慢，更加安全性并且尺寸更加小。
Lumavate等公司协助赛车、医疗生产、建筑和金融服务等行业的开发人员从本机应用程序改变为具备成本效益的PWA，最后获取了更佳的用户体验并获释了设备空间。 5.规范分析 规范分析远超过了预测有可能的选项的范围，而是建议了一系列操作者以及这些操作者的潜在结果。随着更加多工具的能用，这种类型的数据分析于是以沦为新的趋势。
自动驾驶汽车就是一个很好的例子。无人驾驶汽车必需基于分析数据展开数百万次计算出来，以要求何时弯道，转变车道等。 石油和天然气行业还用于规范分析来评估供应，市场需求，价格以及变化时对行业的影响。
规范性分析和预测性分析作为商业智能协同工作，可为高管获取洞察力以及对公司数据的企图心。 6.实质上，人工智能将建构比丧失更好的工作机会 预计到2020年，人工智能将增加180万个工作岗位，但还将建构230万个工作岗位。医疗、教育和公共部门等行业将看见大大快速增长的工作市场需求。
虽然中低层职位将受到仅次于的冲击，但这类类型的工人将在太阳能等行业中崭露头角，太阳能是目前快速增长最慢的建构低收入的行业。工业生产行业也在努力提高其劳动力的素质，将其员工的技术和非技术科学知识与数字化转型结合。 7.通过机器学习强化工作 机器学习曾多次意味著自动化任务和替代人工。
现在的重点是ML强化人类工作能力的能力，以使我们极具生产力和效率。2020年，我们将看见目的优化物流，零售和机器人技术的机器学习模型。诸如引荐引擎，欺诈检测和机器人流程自动化之类的事情将沦为标准，并使行业竞争更为白热化。
8.机器人过程自动化（RPA） 今年，德勤（Deloitte）看见企业将用作库存管理等日常业务任务的智能自动化工具（例如机器人流程自动化）数量翻了一番。尤其是制造业，多年来仍然在注目RPA，并将在2020年减少使用RPA。制造业中早已顺利的RPA解决方案还包括订单遵守、 无论是哪个行业，为了维持竞争力，都将更加必须在物联网、机器学习和数据分析方面展开投资。明年和将来，我们将在技术上看见的大多数内容都将集中于在IoT产品和服务上，这些产品和服务使我们需要解读到第二年取得的数据。
现在，创建和分析数据可为企业获取比以往更好的信息。在2020年，他们将用于这些数据来提高客户，员工和利益相关者的体验。
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