2026年数据、商业智能与分析趋势监测报告

2026年，数据质量管理和数据安全与隐私继续保持领先地位，体现了对可靠、可信数据基础的重要性。同时，AI/ML、生成式AI以及决策智能等自动化和高级决策制定趋势也日益受到关注。调查结果显示，组织在利用新技术时，仍需优先考虑质量、信任、合规和文化。

行业差异： 公共部门在数据安全与隐私方面投入最大，其次是公用事业行业；服务业在AI/ML/高级分析方面表现突出；金融服务行业强调数据安全与隐私以应对合规和风险；医疗保健行业重视数据安全与隐私，但在数据与AI素养方面落后。

用户与供应商： 用户更关注数据质量管理、数据安全与隐私和数据驱动文化，而供应商则更强调云服务、AI/ML和生成式AI。

地区差异： 欧洲更注重数据质量管理和管理，而北美更关注云服务、嵌入式分析和数据运营。亚太地区则对生成式AI和决策智能等新兴技术更为重视。

最佳实践企业： 通过平衡坚实基础与创新，最佳实践企业优先考虑数据质量管理、数据驱动文化和数据安全与隐私，并积极采用高级分析/AI/ML、决策智能与自动化和数据估值与货币化等趋势。

关键趋势： 数据质量管理的地位得到巩固，数据与AI素养日益重要，自助式分析与数据发现持续受到关注，AI/ML和高级分析逐渐成为主流实践，生成式AI和嵌入式分析等新兴技术也 gaining traction。

建议： 组织应积极探索新兴技术，为AI成功奠定基础，提升员工数据与AI素养，关注数据治理，现代化信息架构，并推动数据驱动文化。