數據是驅動AI淘金熱的石油，機器需要數據來理解世界，并幫助我們解決最緊迫的問題，然而，我們使用、收集和存儲數據的方式，正與AI技術本身一樣飛速演變。過去一年，自主式AI的迅速崛起和強大基礎模型的出現，迫使各企業重新思考數據戰略。數據安全面臨新的威脅，全球各國政府正競相確保立法足夠健全，以在這個快速變化的新世界中保障我們的信息安全。

到了2026年，數據將比以往任何時候都更快速、更智能、更自主。以下便是2026年影響我們處理數據方式及從中獲取洞察的主要趨勢。

1. 適配智能體的數據

到2026年，智能體將深刻改變企業運營和日常生活，它們將完成復雜任務、管理端到端流程，并與第三方服務協同工作，然而，要使它們有效發揮作用，數據必須易于獲取，且格式要便于它們處理，不能被孤立或鎖在遺留架構之后。企業還需謹慎實施關于數據可訪問性和隱私性的策略，以確保不會引發安全風險。對于部分企業而言，這意味著要從根本上重新思考戰略，為智能體革命做好準備。

2. 生成式AI賦能數據工程

傳統上，數據分析流程中耗時且重復的步驟，到2026年，將大部分由智能算法處理，這些算法能夠自主完成數據清洗和格式化、管理ETL(提取、轉換、加載)工作流程以及實施安全審計等工作。數據工程師只需用自然語言描述他們希望發生的事情，即可實現數據管道的構建。這將帶來更快的洞察速度，并減少想法與執行之間的摩擦。

3. 數據溯源

隨著數據量的激增，數據溯源——即了解并證明信息來源、使用方式及其清潔程度的能力——變得比以往任何時候都更為關鍵。可追溯性、透明度和真實性是企業數據戰略的必備要素。這意味著，記錄數據轉換和使用事件的工具將成為2026年每個企業都必須建立的關鍵信任層的一部分。

4. 合規與監管變化

到2026年，一系列新規定和法規將生效，與現有的如《通用數據保護條例》(GDPR)等控制企業如何訪問和使用信息的立法并存。歐盟《AI法案》以及美國各州特定的法律，如《科羅拉多州AI法案》和《得克薩斯州負責任AI治理法案》(以及其他幾項法律)將生效，帶來新的報告要求、透明度義務以及對違規者的處罰。

5. 智能體邊緣計算

智能體不僅將在云端運行，它們還將在邊緣運行，與最接近實際操作的工具和設備進行交互。傳統邊緣計算涉及機器、傳感器、攝像頭或自動駕駛汽車等在邊緣做出決策。智能體邊緣計算則將智能體帶到前沿，實時調整工業流程，或完全在設備上談判交易和個性化客戶交互。

6. 生成式數據普及化

有了生成式AI的助力，企業中的每個人都能有效地成為數據科學家。無需學習儀表板和SQL查詢，只需通過簡單的自然語言提示即可獲取可操作的洞察。這意味著，對于企業而言，2026年的首要任務是確保每個人都具備必要的數據素養水平，以增強他們完成工作的能力，然而，他們還需要能夠安全地做到這一點，這意味著要確保使用政策和指南到位且被普遍理解。

7. 合成數據

收集現實世界數據可能既困難、昂貴，甚至危險，還可能引發隱私噩夢。特別是當涉及醫療保健或金融等有價值用途的個人數據時。解決方案是什么?合成數據——由經過訓練以盡可能模擬和建模現實世界的AI算法生成的高度逼真但完全虛假的數據。Gartner預測，到2026年，75%的企業將使用生成式AI來創建合成客戶數據，使其成為該年最熱門的數據趨勢之一。

8. 數據主權

關于數據如何存儲和使用的規則因司法管轄區而異，這一規則日益適用于國家邊界，因為各國和各州都在制定法律和法規。地理分區將成為2026年的熱門話題，企業將調整基礎設施以滿足跨國界、滿足不同監管義務的需求。主權還涵蓋企業所有權、訪問權以及在了解不會侵犯第三方知識產權的情況下使用數據的能力。所有這些都是2026年數據管理不可或缺的要素。

2026年的數據格局將與我們今天所知的截然不同。現在就開始為適配智能體的基礎設施做準備、采用生成式工具進行數據工作并建立穩健治理框架的企業，將獲得顯著的競爭優勢。隨著智能體成為企業數據的主要消費者和處理者，那些等待的企業將面臨被甩在后面的風險。問題已不再是是否要為智能體時代調整你的數據戰略，而是你能多快實現這一目標。