人工智能和机器学习计划的生命周期管理对于快速部署具有和相关数据的项目至关重要，一家机构金融公司希望缩短 正在部署的人工智能（AI）和 机器学习（ML）应用程序的上市时间，目标是减少交付AI和ML应用程序所需的时间，这需要12到18个月的开发时间，较长的交付周期损害了该公司在运营效率，合规性，风险管理和商业智能等领域达到上市时间目标的能力。

等待边缘物联网的“狂野西部”开始产生回报，并为规模化流程提供了更多的自动化软件，边缘计算和物联网（IoT）设备在2019年以惊人的数量增长，当时全球有266.6亿个IoT设备处于活动状态，到2020年物联网设备数量将增长到307亿，毫不奇怪，公司和供应商一直如此关注以通过边缘导向的网络，管理和策略以及强大的安全性来使边缘受到控制，边缘计算的其他领域也出现了爆炸性的趋势。

低代码开发可用于管理大数据。这是使其适用于您的组织的方法，低代码开发工具旨在减少应用程序开发的上市时间。他们通过将图形用户界面与点击工具一起使用来使应用程序拼凑在一起，从而使终用户“公民开发人员”不需编程即可轻松开发应用程序。低代码工具还允许IT技术人员插入自定义代码，以赋予应用程序低代码工具无法自行生成的功能。

越来越多的人采用云计算已经不是什么秘密了，专家预测到2020年底，将有67％的企业基础架构迁移到云中，很快，将有82％的工作负载基于云。由于大流行病已迫使数字转换成为超速行驶，因此这些数字可能更大。

新的一年如何有望成为NLP增长的另一个关键一年，并且有几种趋势在推动这一趋势。在三个特定领域的重大改进将影响明年NLP的采用-请继续阅读以了解需要注意的方面，从医疗保健和金融，到零售和客户服务，自然语言处理（NLP）技术在过去几年中在各个垂直行业稳步增长。尽管该技术还处于起步阶段，但重大进展很快，有助于使该技术民主化，从而为实现其价值的企业组织带来真正的业务影响，与2020年一样新的一年有望成为NLP增长的又一个关键年，并且有多种趋势推动着这一增长，在以下三个特定领域做出的重大改进将影响明年NLP的采用-以下是需要注意的方面。

有时候，传统的数据库和分析方法不适合您的数据，这是一个可行的其他选择，在未来两到三年中，图形数据库将越来越多地用于导航现有和新发现的关系，而不是关系处理，图形分析是一种新兴的数据分析形式，在复杂的关系中特别有效，它涉及将数据点和数据点之间的关系移动为图形格式，并更有效地编码查询，并且可以以易于理解的可视格式输出结果，图形数据库的兴起对应于组织如何查看数据的变化。