一、机器人过程自动化
根据Gartner的说法，机器人过程自动化(RPA)是全球企业软件市场上增长最快的部分。到2020年，RPA的流行程度并没有下降，企业仍在继续采用RPA软件，在各种用例中利用自动化的力量。
二、云技术(公共、私有和混合云)
由于数据量的增加，云上的软件即服务(SaaS)和内部解决方案在企业中越来越流行。云解决方案解决了可伸缩性的需求，这样组织就不需要在业务增长时在系统之间传输数据。除了可伸缩性的好处外，云技术还可以提供对隐私和安全法规的遵从性。
三、物联网与边缘计算
我们已经看到物联网设备在不同的用例中，比如预测性维护，已经有一段时间了。然而，边缘计算和分析的进步使企业能够更多地投资于物联网和边缘分析。
四、网络安全
数字化转型的目标是利用数据和技术，将数据转化为见解，以提供更好的服务和卓越的运营。
随着企业需要确保的数据量不断增加，我们也听到了不同的数据泄露事件，导致企业损失数百万美元，对网络安全技术的需求将继续增长。三种类型的安全解决方案可供企业选择:
■人工智能网络安全解决方案:利用人工智能解决方案提高网络和物理安全。
■网络威胁情报(CTI):收集和分析数据，以获取企业面临的现有和新威胁的信息，以便企业在数据泄露发生前采取行动。
■端点安全解决方案:保护连接到公司网络的台式机、笔记本电脑和移动设备等业务资产免受恶意活动的侵害。
五、区块链和智能合约
区块链技术的出现主要是由于遗留系统缺乏透明度和安全性。在银行、保险和医疗等行业，对金融体系的信任是由中央企业来保证的。区块链技术使信任去中心化，使客户能够共享其个人身份信息(PII)和(个人健康信息PHI)，并以安全、可验证的方式进行交易。
智能合约是区块链(继加密货币之后)最常见的应用之一，它可以移除中介，提高效率。在与第三方接触时，该技术具有消除信任问题的巨大潜力。
六、数据隐私
欧盟的GDPR和加州的CCPA等数据隐私法规迫使组织投资于隐私增强技术(PETs)。长期以来，数据屏蔽解决方案等一直是大多数组织的话题。这变得更加重要，应用场景如下:
■人工智能的进步增加了与第三方分析供应商共享数据的欲望，以建立机器学习模型，实现自动化操作决策
■真实的测试数据对于一个健壮的质量保证过程是至关重要的。测试数据管理(TDM)解决方案使组织能够使用真实数据，同时使用合成数据生成等技术保护私有信息。
七、远程办公
由于COVID-19的流行，远程工作已从一种基础形式变成一种常见的工作形式。大多数公司都承认在家工作的好处，许多公司计划继续向远程工作转变。根据Gartner公司2020年的CFO调查，74%的公司将在2019冠状病毒病爆发后将至少5%的原驻场员工调至永久远程岗位。
八、流程挖掘
优先解决瓶颈是有价值的，但对企业来说一直是个挑战。也许有一些问题表明某些东西正在减缓生产率，但没有证据，很难支持这些假设。流程挖掘技术允许公司挖掘流程以发现这些瓶颈并提高流程性能。
九、全渠道平台
全渠道平台为组织提供跨不同渠道创造单一客户体验的服务。全渠道战略将客户置于业务的核心，以匹配数字化转型项目以客户为中心的目标。
十、人工智能
人工智能技术能够大规模处理数据，从而为我们上面列出的大多数技术提供了能力。然而，在数字化转型的背景下，部署AI主要意味着部署以下一种技术:
■分析:收集和分析数据以获得见解的过程。人工智能被嵌入不同行业的不同工具中(如销售、市场、人力资源)。
■对话AI:聊天机器人是改善客户服务和其他好处的创新解决方案。
■自动机器人:借助计算机视觉等人工智能算法，自动完成特定任务的机器无需人工交互。有三种类型的自动事物:自动驾驶汽车、无人驾驶飞机、机器人。
■数字孪生:数字孪生是物理实体(如设备、人员、流程或系统)的虚拟副本，帮助企业做出模型驱动的决策。制造业、医疗保健、供应链、建筑和零售是我们遇到数字孪生应用的主要行业。
十一、未来趋势
（1）量子计算
量子计算是模拟现实世界的一种有效的计算方法。
（2）任务挖掘
任务挖掘技术使用屏幕捕捉等技术监视用户交互数据，帮助公司了解他们如何处理任务。通过将此技术与流程挖掘相结合，企业可以更好地理解他们的流程，并为流程改进采取特定的行动。
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