2026年数据、商业智能与分析趋势监测报告

研究资助方： 作者 lbaier@barc.com拉里莎·贝尔 Senior分析师 数据与分析 fbigelmaier@barc.com弗洛里安·比格玛イヤ尔分析师 数据与分析 cbange@barc.com卡sten Bang 博士创始人兼首席执行官 tgrosser@barc.com蒂姆·格罗斯 Senior分析师 数据与分析 rtischler@barc.com罗伯特·蒂施勒 高级分析师 数据与分析 hstauffer@barc.com赫伯特·施塔夫特 高级分析师数据与分析 目录 执行摘要 6 数据与分析生成式AI 42嵌入式分析与AI 44数据产品与市场 46数据运营与可观测性 48数据编织 50数据估值与变现 52代理式AI 54实时分析与流处理 56 10调查结果结果概览 11 趋势发展 13 领先者与落后者 15 Top 20 Trends in Detail��������������������������������������������������� 17 数据质量管理 18数据安全与隐私 20数据驱动文化 22数据与人工智能治理 24数据与人工智能素养 26自助式分析与数据发现 28人工智能/机器学习/高级分析 30数据仓库现代化 32业务用户数据准备 34数据目录与数据智能平台 36数据与分析云 38决策智能与自动化 40 61方法论 63词汇表 67BARC公司简介 Denodo........................................................................................70Strategy.......................................................................................71TARGIT.........................................................................................72赞助商简介 69 前言 每项业务都是数据业务。数据的首要作用是为各级决策者提供可靠、可操作的洞察。虽然利用数据和人工智能自动化流程和决策是一种新兴趋势，但要保持竞争力，组织必须持续提升其数据能力，将原始信息转化为驱动决策和长期成功的洞察。 来自各行各业的1579名参与者参与了BARC数据、商业智能和分析趋势监测2026，该调查揭示了全球数据、商业智能和分析专业人士如何优先考虑这些趋势。他们的反馈有助于区分炒作与持久趋势，为在变化的环境中航行的组织提供关键洞察。我们的时间序列比较还显示了趋势的发展情况，使其成为区分炒作与稳定趋势的可能。 然而，以数据驱动也带来了挑战。根据《2026年BARC数据、商业智能和分析趋势监测》显示，虽然人工智能和自动化趋势日益突出，但这并未削弱数据安全、质量和治理等基础数据实践的重要性。事实上，越来越明显的是，若缺乏这些基础要素——同时还要培养数据驱动文化、提升数据素养——就无法实现数据与人工智能的长期成功。 德国维尔茨堡，2025年11月卡尔sten·班格博士 执行摘要 执行摘要 我们对1579名参与者的调查凸显了这种双重性：尽管围绕人工智能的创新正在加速，但组织仍将质量、信任、合规性和文化视为成功的基础。数据驱动文化、治理以及数据与人工智能素养的高度相关性，强调了人类与技术能力之间重要的平衡。 2026年许多塑造数据管理、商业智能和分析的趋势继续展现出其持久的重要性，少数领域则显示出显著的转变。 数据质量管理重夺榜首，数据安全与隐私紧随其后，位列第二，这证实了最受重视的趋势依然根植于坚实的数据基础。与此同时，人工智能/机器学习、生成式人工智能以及决策智能和自主智能等新兴概念正日益影响自动化和高级决策的讨论。 该研究进一步揭示了地区、行业和公司成熟度水平上的明显差异。这些观点被总结为六个热点，展示了市场中最引人注目的对比和持续发展。 2026年，各行业特定的趋势凸显了不同领域的优先事项。公共部门在数据安全与隐私保护方面展现出最强的承诺，领先于所有其他行业。它还在数据与人工智能素养方面领先，反映了其致力于建立信任和数字技能的焦点。公用事业行业将数据质量管理评为最高，强调了可靠基础设施的重要性。服务业在人工智能/机器学习/高级分析以及数据质量管理方面的得分高于平均水平，而金融服务行业继续强调数据安全与隐私保护，以应对合规性和风险。医疗保健行业也优先考虑数据安全与隐私保护，但在数据与人工智能素养方面却落后，这表明了其对保护敏感患者数据的强烈关注以及新兴技术采纳速度较慢。然而，在所有行业之中，数据质量管理与数据安全与隐私保护仍然是普遍的基础。 到2026年，供应商与用户之间的差距依然明显。商业和IT用户最重视数据质量管理、数据安全与隐私以及数据驱动文化，这反映了他们对可信数据及日常运营合规性的需求。另一方面，供应商继续强调云在数据与分析方面的应用，以及人工智能/机器学习和生成式人工智能，突显他们向面向未来的应用推广的努力。有趣的是，自助式分析及数据发现受到双方重视，尽管供应商将其视为加速市场采用的杠杆，而用户则视其为赋权的实用工具。这一差距呈现出熟悉的模式：用户关注坚实的基础，而供应商强调创新和可扩展性。 执行摘要 3 热点 − 行业顶尖企业 到2026年，区域差异依然显著，影响着全球范围内的采用优先级。欧洲继续采取更为保守的立场，强调数据质量管理与数据治理，而对新型创新（如具身AI）的重视程度较低。相比之下，北美更看重云服务在数据与分析、嵌入式分析及AI以及数据运营方面的应用，这反映了其对可扩展架构的追求。亚洲和大洋洲持续将生成式AI和决策智能与自动化等新兴技术评为高度重要，显示出AI驱动转型的强劲势头。这些差异突显了区域环境如何塑造采用速度和投资重点。 2026年，顶尖企业继续通过平衡坚实基础与创新来彰显其卓越。它们将数据质量管理、强大的数据驱动文化以及数据安全与隐私视为从新技术中释放价值不可或缺的前提条件。数据与人工智能治理、自助式分析及数据发现同样仍然是建立信任、敏捷性和可扩展性的核心要素。 超越这些基础知识，行业领先的公司在采纳新兴趋势方面更为领先。它们强调高级分析/人工智能/机器学习、决策智能与自动化以及数据估值与变现。通过强调这些趋势，行业领先的公司将创新转化为行动，赋能用户，并创造可扩展的数据产品，从而带来切实的业务影响。这种综合方法使它们在落后者之上获得了竞争优势。 执行摘要 5热点 − 最热门话题 在欧洲范围内，2026年持续展现出不同的区域优先事项。数据质量管理仍然是所有欧洲地区的主要关注点，在法国、比利时-荷兰和德语区（DACH）尤为突出，这些地区认为高质量数据是获得可信洞察和做出决策的基础。数据安全与隐私保护也继续扮演着重要角色，在南部欧洲以及英国和爱尔兰尤为明显，这反映了围绕遵守GDPR和保护敏感信息的持续关注。 2026年，数据质量管理继续稳居首位趋势，凸显其在确保组织间可信可靠数据方面的关键作用。紧随其后的是数据安全与隐私，反映了全球对合规监管和保护敏感信息的持续关注。数据驱动文化以及数据与人工智能治理依然保持在前四位，证实文化和组织基础与技术措施同等重要。 数据与人工智能素养现已稳固地排在第五位，凸显了为员工配备负责任地利用数据知识的重要性。自助式分析及数据发现仍然是持续的重点，为业务团队提供了更大的自主性和敏捷性。虽然人工智能/机器学习和高级分析继续排在基础要素之下，但它们作为自动化和创新使能者的日益增长的作用在各个行业都显而易见。 与此同时，北欧、英国和爱尔兰对自助式分析的兴趣日益浓厚，这表明它们正朝着数据民主化的方向迈进。这些差异说明了欧洲组织如何在基础优先事项与区域特定方法之间取得平衡，以建立更敏捷、数据驱动的文化。 调查结果 调查结果 结果概览 2026年，数据质量管理与数据安全及隐私保护仍被列为首要任务。 我们邀请了商业智能（BI）和数据管理技术的用户、顾问和软件供应商，对他们呈现的二十个热门话题的重要性进行评分。 2026年BARC数据、商业智能和分析趋势监测显示，整体情况稳定，数据质量管理与数据安全及隐私保护共同位居榜首。这些结果表明，可信且管理得当的数据仍然是所有进一步创新的基础。数据驱动文化以及数据与人工智能治理紧随其后，反映了文化协同和强大组织框架的需求。数据与人工智能素养位列前五，凸显了为员工配备正确技能的重要性。 尽管人工智能/机器学习、高级分析、生成式人工智能和决策智能正日益受到关注，但它们仍然排在既定基础之后。这表明组织在扩展高级用例之前，优先构建坚实的基础。总之，顶级的趋势——质量、安全、文化、治理和素养——为在快速变化的数据格局中利用新技术提供了必要的基础。 调查结果 趋势发展 今年有些动向：数据质量管理重夺领先地位，而代理式AI则垫底。 观点 我们2026年的调查结果显示，许多持续获得高评价的主题，以及一些有趣的新发展。 在顶部四分之一（即所调查的20个主题中的前五名）中，值得注意的是，数据质量管理已从数据安全与隐私手中夺回第一的位置，其对于人工智能成功的重要性似乎是一个关键驱动因素。紧随其后，数据与人工智能成功所需的人员和组织先决条件——文化、治理和素养——的非常高的且稳定的评分依然稳固。 第6至10位突出了以业务用户为中心的主题，例如自助式分析和数据发现以及数据准备。尽管这些主题在近年来 broader discussion（广泛讨论）中并不突出，但自助式分析（连续数年排名第六）以及数据准备在经历了一段低谷后重新提升的重要性，都表明它们仍然高度相关。 人工智能/机器学习/高级分析领域已实现显著增长：从2023年的第13位跃升至2024年至今的第7位，这反映了它们向主流实践的转型，部分得益于“ChatGPT效应”。 在第三象限中，两个上升的主题——用于数据与分析的生成式人工智能，目前排在第13位，以及嵌入式分析与人工智能，其排名已从第17位上升至第14位——突显了人工智能在数据与分析领域日益增长的重要性。 第四象限涵盖了本