行业研究报告-《Gartner2026年数据分析和人工智能规划指南》本篇行业报告可以通过扫下方知识星球下载。39元就可以下载星球所有报告。免费提供报告查找服务。 在 Gartner 发布的《2026 年数据分析和人工智能规划指南》中，分析和人工智能（AI）的融合被视为企业提升决策能力和敏捷性的关键。到 2026 年，企业将面临在加速 AI 和数据分析落地的同时最大化业务价值的挑战。为此，数据和分析技术专业人员需要充分利用所有可用数据，设计模块化、灵活的架构，并建立稳健的治理机制以确保可信度。 报告指出，数据分析技术与 AI 的融合使得企业能够通过对话式界面对结构化和非结构化的数据进行分析。这种方法的效果取决于 AI 智能体、大语言模型（LLM）技术及语义架构的成熟度。企业越来越多地将生成式 AI 用例投入生产环境，但同时也面临着用户接受度低、投资回报难以量化等挑战。 Gartner 建议企业利用结构化和非结构化的企业数据构建全局视图，借助 AI 智能体和嵌入式模型推动敏捷决策。同时，推动 AI 能力从助手型应用向 AI 驱动的业务工作流演进，以提升业务影响和价值。此外，将控制措施直接内嵌于架构之中，加强 AI 治理，并依托有效的变革管理，实施数据与 AI 素养提升计划，加速 AI 分析与解决方案的落地应用。 在技术趋势方面，分析和 AI 能力正日趋融合，AI 已嵌入所有主流技术平台，深刻重塑业务的运营模式。2026 年，随着企业追求更为快速且智能的决策与卓越运营，AI 将发挥关键作用。Gartner 认为，企业必须加强团队技能培养与提升，优先试点新的 AI 产品与框架，并构建具备可扩展性、灵活性与可靠性的架构解决方案。 报告还强调了分析和 AI 解决方案需具备对结构化和非结构化数据的全局视野，从 AI 助手向 AI 驱动工作流的转变将需要融合多种 AI 技术，以及 AI 投资的持续增长要求企业高度重视 AI 治理与 AI 素养建设。这些关键趋势将影响分析与 AI 实施，企业需要关注这些趋势，以保持竞争力并实现业务价值的最大化。 报告内容节选： 免费报告查找，请添加微信： 免责声明：以上分享报告为公开合法渠道获得，内容大部分来源于网络，版权归原作者所有，如有侵权，请及时与我们联系，我们将第一时间保障您的权益。推荐内容仅供参考学习，不构成投资建议。
