本報告基于全球預測提供對中國市場的啟示，預測內容的主題分別為：數據運維、實時流式數據、AI增強分析及知識網絡、規范事物命名、決策平臺、視頻內容分析、數據共享、數據文化、智能文檔處理和圖數據庫。

到 2022 年，55% 的中國500強企業將擁有面向最終數據使用者的統一數據應用架構，以支持數據運維（DataOps）、推動基于 ML 的數據工程、降低數據風險并推動數字一代（Gen D）員工的創新。

到2026年，50%的數據捕獲和移動技術支出將用于實時流式數據管道（streaming data pipeline），從而支持新一代的實時仿真模擬、優化和推薦功能。

到2024年，基于AI增強分析，15%的 BI 解決方案將融入智能知識網絡/知識管理系統，通過實現內外部協作和集體智能(collective intelligence)功能，為用戶提供更強大的核心分析能力。

到2025年，30%的中國500強企業將開發并發布正式本體（Ontologies），這些本體包含與企業相關性最強的內、外部對象和指標，即規范對這些事物的命名并與企業外部共享。

到2026年，由于缺乏對分析決策過程的統一管理，25%的中國1000強企業將采用具有統一分析、業務規則、工作流程和協作能力的決策平臺

到2024年，盡管目前早已有三分之二的大型企業使用視頻與員工、客戶溝通，然而僅有不到15%的企業將視頻內容分析應用到決策中。

到2024年，35%的中國500強企業將通過數據潔凈室（data clean room）與外部利益相關者建立數據共享伙伴關系， 在保護數據隱私和寶貴的數據資產的同時增加相互依賴。

到2026年，為了提升自身的數據文化，40%的中國1000強企業將制定數據素養計劃，包括幫助員工發現錯誤信息和用數據進行溝通或影響的培訓。

70%的中國1000強企業將完全實現文檔流程的數字化和轉型，利用人工智能支持以內容為中心的工作流的編排和決策。

到2024年，55%的中國500強企業將部署圖數據庫，認識到這項技術適用于越來越多的應用場景，涉及關系、影響、路徑和模式分析。