回顾2025年，有一件事变得越来越明确：数据管理市场不再将AI的成功视为模型问题，而是开始将其视为数据问题。企业了解到，任何数量的模型创新都无法弥补数据问题，例如管理不善、定义不一致或与运营现实脱节。

在过去的一年里，我们更清楚地认识到让AI大规模运作需要什么。正确、准确的数据、共享的数据上下文、强大的治理和运营整合，这些已经从最佳做法转变为必要条件。在2026年，这种转变将继续，重点将从整合功能转向确保它们在企业内协同一致工作。

合并是实现整合的第一步

市场合并是2025年最明显的主题之一，但合并本身并不是最终目标。这是一个信号。企业已经明确表示，他们想要更少的平台，更少的交接，更少治理或问责制可能出问题的点。

2026年，真正的工作开始。企业将较少关注供应商数量，而更多地关注整个数据生命周期的集成深度。端到端平台不再仅仅根据广度进行评估，而是根据摄取、转换、治理、可观察性、分析和AI作为一个系统协同工作的情况。企业现在问的问题不是“这个平台能做到一切吗？”但是“它做所有事情都保持一致吗？”

这一转变重新强调了运营一致性和共享基础，而不是表面特征的完整性。

语义从抽象转向基础设施

语义层并不新鲜，但在2025年其重要性发生巨大变化。随着AI系统越来越多地嵌入到业务工作流程中，企业遇到新的风险：并非不正确的推理，而是不一致的推理，基于相同概念的相互竞争的定义。

2026年，语义学从支持分析转变为支持对齐。开放语义倡议的兴起，包括开放语义交换等努力，反映了人们越来越认识到，商业意义不应该被锁定在单个工具中。开放标准可以跨平台、应用程序和AI系统重复使用定义、指标和逻辑。

这很重要，因为AI正在越来越多地同时跨越多个系统。开放的、共享的语义基础减少了摩擦，提高了信任，并使在无需不断重新验证假设的情况下更容易扩展情报。平台不会在语义的所有权上竞争，而是更多地在如何有效地操作方面竞争。

数据产品发展成为可靠的消费产品

在2025年，数据产品获得发展动力，作为一种打包数据以供重复使用的方式。在2026年，它们将发展为运营构建模块。数据产品不再只是精心策划的数据集；它越来越多地包括上下文、质量预期、治理规则和记录的意图。

这里的结果与其说是更换角色，不如说是减少阻碍。团队花在重新发现、重新解释和重新验证数据上的时间更少，而花在应用数据上的时间更多。对于AI计划来说，这一点尤为重要。可信数据产品在原始数据和智能系统之间提供稳定的接口，使AI能够以更大的信心和可预测性运行。

那些投资定义明确的数据产品的企业将发现更容易负责任地扩展AI，同时保持团队和用例之间的一致性。

自动化改进，治理向上游移动

代理AI和MCP等新兴协议在2025年引起人们的关注，因为它们暗示了系统所做的不仅仅是分析；它们可以采取行动。在2026年，这方面的对话将变得更加实际。企业将专注于自动化如何融入现有控制，而不是将其视为单独层。

关键的转变是治理所在的地方。治理不是事后应用，而是越来越多地融入数据如何被设计、批准和呈现。这使得企业可以从自动化中受益，而在不牺牲监管。这里的结果不是不受控制的自主性，而是测量加速度，系统移动速度更快，因为安全护栏是内置，而不是外置连接。

数据和合作伙伴信任决定AI采用的步伐

多年来，数据信任一直是中心主题，但到2026年，它的影响变得更加明显。随着AI进入影响更高的领域，企业将更加深思熟虑地考虑他们部署什么、什么时候、为什么以及与谁一起部署。这仍然是充满活力和不断变化的市场，企业将对其合作伙伴非常信任，使供应商的思想领导力变得至关重要。

这种对信任的强调不是减缓创新，而是有助于将实验与生产分开。早期投资于数据质量、治理和可解释性的企业将能够自信地向前迈进。其他人会花更多时间，不是因为AI缺乏价值，而是因为他们的基础需要加强。

2026年的决定性转变

2026年不会由单一的突破或架构变化来定义。它将由心态的转变来定义。数据管理不再被视为支持基础设施，而是开始被公认为实现智能本身的系统。

在AI功能可以广泛使用的环境中，差异化来自于企业如何有效地管理意义、信任和执行。成功的公司不会是那些追求新奇的公司，而是那些建立持久、连贯的基础，使智能化能够负责任地扩展的公司。