数据是驱动AI淘金热的石油，机器需要数据来理解世界，并帮助我们解决最紧迫的问题，然而，我们使用、收集和存储数据的方式，正与AI技术本身一样飞速演变。过去一年，自主式AI的迅速崛起和强大基础模型的出现，迫使各企业重新思考数据战略。数据安全面临新的威胁，全球各国政府正竞相确保立法足够健全，以在这个快速变化的新世界中保障我们的信息安全。

到了2026年，数据将比以往任何时候都更快速、更智能、更自主。以下便是2026年影响我们处理数据方式及从中获取洞察的主要趋势。

1. 适配智能体的数据

到2026年，智能体将深刻改变企业运营和日常生活，它们将完成复杂任务、管理端到端流程，并与第三方服务协同工作，然而，要使它们有效发挥作用，数据必须易于获取，且格式要便于它们处理，不能被孤立或锁在遗留架构之后。企业还需谨慎实施关于数据可访问性和隐私性的策略，以确保不会引发安全风险。对于部分企业而言，这意味着要从根本上重新思考战略，为智能体革命做好准备。

2. 生成式AI赋能数据工程

传统上，数据分析流程中耗时且重复的步骤，到2026年，将大部分由智能算法处理，这些算法能够自主完成数据清洗和格式化、管理ETL(提取、转换、加载)工作流程以及实施安全审计等工作。数据工程师只需用自然语言描述他们希望发生的事情，即可实现数据管道的构建。这将带来更快的洞察速度，并减少想法与执行之间的摩擦。

3. 数据溯源

随着数据量的激增，数据溯源——即了解并证明信息来源、使用方式及其清洁程度的能力——变得比以往任何时候都更为关键。可追溯性、透明度和真实性是企业数据战略的必备要素。这意味着，记录数据转换和使用事件的工具将成为2026年每个企业都必须建立的关键信任层的一部分。

4. 合规与监管变化

到2026年，一系列新规定和法规将生效，与现有的如《通用数据保护条例》(GDPR)等控制企业如何访问和使用信息的立法并存。欧盟《AI法案》以及美国各州特定的法律，如《科罗拉多州AI法案》和《得克萨斯州负责任AI治理法案》(以及其他几项法律)将生效，带来新的报告要求、透明度义务以及对违规者的处罚。

5. 智能体边缘计算

智能体不仅将在云端运行，它们还将在边缘运行，与最接近实际操作的工具和设备进行交互。传统边缘计算涉及机器、传感器、摄像头或自动驾驶汽车等在边缘做出决策。智能体边缘计算则将智能体带到前沿，实时调整工业流程，或完全在设备上谈判交易和个性化客户交互。

6. 生成式数据普及化

有了生成式AI的助力，企业中的每个人都能有效地成为数据科学家。无需学习仪表板和SQL查询，只需通过简单的自然语言提示即可获取可操作的洞察。这意味着，对于企业而言，2026年的首要任务是确保每个人都具备必要的数据素养水平，以增强他们完成工作的能力，然而，他们还需要能够安全地做到这一点，这意味着要确保使用政策和指南到位且被普遍理解。

7. 合成数据

收集现实世界数据可能既困难、昂贵，甚至危险，还可能引发隐私噩梦。特别是当涉及医疗保健或金融等有价值用途的个人数据时。解决方案是什么?合成数据——由经过训练以尽可能模拟和建模现实世界的AI算法生成的高度逼真但完全虚假的数据。Gartner预测，到2026年，75%的企业将使用生成式AI来创建合成客户数据，使其成为该年最热门的数据趋势之一。

8. 数据主权

关于数据如何存储和使用的规则因司法管辖区而异，这一规则日益适用于国家边界，因为各国和各州都在制定法律和法规。地理分区将成为2026年的热门话题，企业将调整基础设施以满足跨国界、满足不同监管义务的需求。主权还涵盖企业所有权、访问权以及在了解不会侵犯第三方知识产权的情况下使用数据的能力。所有这些都是2026年数据管理不可或缺的要素。

2026年的数据格局将与我们今天所知的截然不同。现在就开始为适配智能体的基础设施做准备、采用生成式工具进行数据工作并建立稳健治理框架的企业，将获得显著的竞争优势。随着智能体成为企业数据的主要消费者和处理者，那些等待的企业将面临被甩在后面的风险。问题已不再是是否要为智能体时代调整你的数据战略，而是你能多快实现这一目标。

文章来自：51CTO