提供预测可能是一个挑战，因为具体的预测取决于具体的时间框架。但是看看我们在云应用方面看到的趋势，我在2020年看到的一些东西意味着我们将在2021年看到的变化。

作为一个互联网革命发生时的网络工程师，我可以看到另一场革命的迹象，这次是围绕着云和数据进行的，根据变化的迹象采取行动，很可能会区分破坏者和被破坏者。

以下是我看到的未来，以及在我们进入新的一年时需要记住的重要内容。

1。云计算的下一个阶段是关于转型的好处（不仅仅是成本）。

2021年，云模型将开始包括一个受管理的数据架构，整个组织将加速采用分析和人工智能。在过去，我们已经看到显著的发展推动了大规模的云应用运动。第一波云迁移是由应用程序即服务驱动的，它为企业提供了更快速、更安全地开发特定应用程序（如CRM）的工具。然后，第二代看到许多公司将基础设施现代化，从物理数据中心维护转移到其他方面。

这对企业来说都是有用的，返利，但随着2020年的到来，第三阶段的数字化转型将真正到来。在这种情况下，我们将开始看到真正转变您的业务所带来的好处。积极成果包括将数据分析和AI/ML融入日常业务流程，对每个行业和整个社会产生深远影响。法规遵从性不能只是一个附加项目。

现代云模型必须能够经受住围绕数据主权和可访问性问题的审查。它将改变公司做生意的方式和社会的运作方式。即使是大型的传统企业，也在向云计算转移，以处理紧急需求，比如增加监管。对于企业来说，现在的风险太高了，不能忽视安全和隐私的关键组成部分。

云和谷歌云对于更好的数据分析非常重要的一个重要原因就是围绕这些合规性和治理问题。在世界各地，对于各种规模的企业来说，安全性、隐私和数据主权都越来越受到重视。我们将在2021年看到的许多数字化转型都将出于必要而发生，但今天的云技术使之成为可能。Google云是基于这些基本需求而建立起来的一个平台，因此企业可以在保证数据得到保护的前提下向云过渡。开放基础设施将占主导地位。

到2021年，我们将看到80%或更多的企业采用多云或混合IT战略。云客户希望为他们的工作负载提供选项。开放的基础设施和开放的api是前进的方向，而开放的哲学是你应该接受的。任何企业都无法将其有价值的数据锁定到特定的提供商或服务中。

这一新兴的开放标准意味着您将开始看到多云和本地数据源迅速结合在一起。有了正确的工具，组织可以一起使用多个云服务，让他们从每一个云中获得所需的特定好处，就好像它是一个基础设施一样。我们看到的向开放和云的巨大转变也带来了向更强大的数据资产和更好的数据分析的转变。如果你在过去的一年里对你的公司有多少数据源或者收集了多少数据感到惊讶，那么你并不孤单。开放的基础设施将让您选择最适合您的业务的云路径。

Looker和BigQuery Omni等数据解决方案专门设计用于我们开放平台上的开放API环境，以领先于不断变化的数据源。

4。利用AI/ML的力量将不再需要数据科学学位。

数据科学，拥有所有的专业知识和专门工具，已经不再是少数特权阶层的权限。整个组织中的团队都需要能够使用数据科学的力量，比如ML建模和AI，而不必学习一门全新的学科。对于这些团队成员中的许多人来说，这将给他们的工作和他们需要做出的决定带来新的活力。如果他们还没有消费数据，他们就会开始。

有了这种能力，整个团队都有了分析能力，大数据是，企业将能够比那些仍然使用传统分离数据科学模型的企业更快地收集、分析数据，并对数据采取行动。这通过为员工提供按需收集、排序和共享数据的工具，提高了生产效率和明智的决策。它还解放了具有数据科学经验的团队，这些团队通常会进行组装、分析和创建演示文稿，以专注于更适合其能力和培训的任务。

借助谷歌云的基础设施和我们的数据和AI/ML解决方案，很容易将数据移动到云上并开始分析。像Connected Sheets、Data QnA和Looker这样的工具使数据分析成为所有员工都能做的事情，无论他们是经过认证的数据分析师还是科学家。世界上越来越多的企业数据需要实时处理。

我们很快就到了云端数据超过数据中心数据的地步。全球数据预计到2025年将增长61%，达到175 zettabytes。这是大量的数据，为企业提供了大量的探索机会。目前的挑战是获取有用的数据。跟踪过去存储的数据可以提供信息，但是越来越多的用例需要即时信息，企业信息化应用系统，特别是当涉及到对意外事件的反应时。例如，通过实时数据和实时反应，在瞬间识别和阻止网络安全漏洞，对企业来说会产生巨大的后果。这一刻可以节省无数的时间和用于缓解的成本。

这是我们用来帮助客户克服DDOS攻击的相同方法，如果2020年教会了我们什么，企业将比以往任何时候都更需要这种对意外问题作出即时反应的能力。