买球投注平台app 2026年数据分析和人工智能规划指南

Gartner 于 2025 年 10 月发布的《2026 年数据分析和人工智能规划指南》，为技术专业人员提供了 AI 与数据分析落地的核心方向。2026 年企业的核心目标是加速 AI 与数据分析落地并最大化业务价值，需依托全量数据、灵活架构与稳健治理机制实现这一目标。

报告核心观点指出，数据分析与 AI 的融合催生了对话式数据分析模式，但其效果依赖 AI 智能体、LLM 技术及语义架构的成熟度。当前，生成式 AI 虽已广泛投入生产，多聚焦于提升生产率，但面临用户接受度低、投资回报难量化等问题。同时，生成式 AI 的 “黑箱” 特性引发安全、隐私与可靠性担忧，叠加监管审查升级，延缓了技术落地进程。此外，企业在数据驱动决策的压力下，技能缺口、落地能力不足与风险意识薄弱等问题日益凸显。

为应对挑战，报告提出四大核心建议：一是整合结构化与非结构化数据构建全局视图，借助 AI 智能体与嵌入式模型，采用网格化分析方法保障工作一致性；二是推动 AI 从助手型应用向业务工作流深度融合，筛选高优先级用例嵌入流程；三是将控制措施内嵌架构，依托架构评审委员会建立 AI 技术与架构评估框架；四是实施数据与 AI 素养提升计划，通过变革管理加速解决方案落地。

2026 年关键趋势方面，分析与 AI 能力深度融合成为核心方向，AI 已嵌入主流技术平台重塑业务运营。关键趋势包括：需具备结构化与非结构化数据的全局视野，重构语义层提供支撑；从 AI 助手向 AI 驱动工作流转型，融合多种 AI 技术；基于业务影响选择用例，构建模块化、成本优化的规模化架构；AI 智能体架构成为工作流核心支撑；强化 AI 治理与素养建设，将管控机制嵌入架构，扩展评审委员会职能。

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在落地路径上，企业需重构语义层，依托知识图谱建立统一数据视图，弥合结构化与非结构化数据的分析隔阂；采用分析网格模式，通过联邦式架构、自适应治理、领域协作与产品交付模型四大支柱，解决分布式分析的协作与合规问题；提升分析工程师技能，使其兼具数据技术与业务洞察，负责语义层与指标体系的构建维护。

2026 年企业需以战略规划为引领，通过技术架构优化、治理机制完善与人才技能提升，破解数据孤岛、工作流脱节与风险管控等难题，充分释放 AI 与数据分析的业务价值。

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发布于：广东省