數字化經濟方興未艾的浪潮中，中國各類企業乃至政府都面臨著數字化轉型的挑戰。而隨著疫情的逐步穩定，是否能成功實現數字化轉型成為重要的核心競爭力。作為轉型的要素之一，數據日益復雜，且隨著世界的連接而愈加密切地相互關聯。

以大數據、云計算、人工智能為代表的新一代數字技術日新月異，其中圖技術就是數據庫產業中增長最快且最具發展前景的領域。根據 Gartner®預測，“到2025年，使用圖技術進行數據和分析創新的比例將由2021年的10%提升至80%。”

各種類型的數據關聯越來越普遍和重要，不同規模價值企業對圖技術認知也不斷提升。作為世界上部署最廣泛的圖數據平臺，Neo4j預見2022年圖技術將呈現如下十大發展趨勢：

公司扮演“公民數據科學家”角色

目前，擁有開發AI應用程序經驗和技能的數據科學從業者的數量非常有限。2022年，在招聘陷入困境的大環境下，我們將看到公司角色范圍的延展。2022年，公司需要扮演“公民數據科學家”的角色，他們是使用預測/規范性分析模型的員工，但其主要工作職能遠遠超出數據科學和分析領域。數據科學是增長最快的領域之一，人力資源目前正在經歷“偉大的辭職”浪潮，公司需要讓數據科學變得更方便實用，以幫助填補團隊空缺。”

SaaS公司從穩定和繁榮的社區受益

2022年SaaS公司將發生巨大轉變，更加努力地創建和維持繁榮的社區，并從社區提供的網絡效應中受益。隨著世界變得日益關聯，技術創造者開始意識到建立和維護用戶社區的重要性。每一種流行技術背后都有一個蓬勃發展的社區，在不久的將來SaaS公司會了解建立一個自給自足社區的價值所在。

知識圖譜需求飆升

企業對知識圖譜和圖數據平臺的熱情在2021年飆升，尤其是在業務層面。得益于方便實施，圖數據平臺的應用程度從小規模企業到大型公司全面提升。2022年，這一趨勢不僅會延續，而且會在數字孿生技術、患者旅程分析、生物標志物檢測和根本原因分析等領域涌現出全新的用例。

供應鏈應用激增

在過去兩年，跟蹤供應鏈網絡的傳統方法很明顯已經嚴重過時。2021年，供應鏈應用程序的圖技術用例激增，這歸因于圖是如何構建用于分析多層互連系統的這一特性。這一趨勢將在2022年延續，因為越來越多的企業希望建立數據驅動的供應鏈策略。

大范圍應用于金融行業欺詐

合成身份欺詐是增長最快的金融犯罪類型，并將在2022年繼續增加。傳統方法不再是解決這種高度互聯數據問題的選擇。2022年，金融企業應該考慮在其欺詐檢測網絡中實施圖數據科學算法，以識別代表欺詐行為的復雜模式。

數字道德日益得到重視

在過去五年中，致力于了解數字道德的相關咨詢客戶增加了兩倍多。圖本質上是為提供上下文情景而構建，提高AI/ML系統的可解釋性。隨著越來越多的企業為實現這一目標探索不同的技術，2022年將成為很多企業的轉折點，因為他們可以利用圖技術來增強解決偏見的能力并創建更合乎道德的AI/ML系統。

提高人力資源技術/人員分析效率

作為新一波以人為本的人力資源系統的技術基礎，圖技術可以幫助企業更好地了解和預測員工的倦怠情緒，把握員工的工作狀態，從而通過調整企業人力資源政策，優化人力效能。圖技術也能幫助企業管理層通過技能映射發現員工的差距和優勢。

數據科學更加民主化

數據科學家和分析師之間的界限將變得模糊。數據科學除了從科學的角度，還需要從道德的角度考量，2022年數據科學發展將于與道德齊頭并進。圖技術可以獲得豐富的上下文語境，讓模型更加靈活，提升預測的準確度。

DevOps 轉向NoOps

如今的企業追求客戶發展不斷壯大、更快的行動力和更優的市場表現。從DevOps轉向NoOps，將降低開發人員與基礎設施之間的摩擦，使流程進行更加順利。在這個過程中，圖技術能夠滿足技術支持的需求。此外，包括NFT、加密貨幣、基于設備和用戶的網絡等新型網絡模式涌現帶來的更加復雜的數據挑戰，企業只能依靠圖數據庫實現這類數據的關聯，開展不同的應用和分析。

環保發揮更大作用

隨著人類活動對全球氣候的影響，氣候危機的影響范圍越來越大，碳中和已經成為我國積極應對氣候變化的戰略性國策。Neo4j基于圖給出的建議，可以提供更好的碳足跡選擇。Neo4j圖技術還將拓展解決空間垃圾/碎片以及包裝、回收綠色制造等領域的應用。