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2026年非結構化數據管理五大預測

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2026年非結構化數據管理五大預測

各行業的企業正在存儲比以往更多的數據 。 超過5拍字節（PB）已成為新常態 ， 超過10 PB也越來越普遍 。 2026年非結構化數據管理的主題是\"更多\"：更多數據、更多投資、更多痛點以及更多AI安全和風險擔憂 。 非結構化數據的增長源于AI采用的加速、數字排放的激增以及富媒體和傳感器數據的大量增加 。 然而 ， 更多的數據也意味著更多潛在機遇 ， 前提是企業能夠高效地識別、過濾和分類數據以用于正確的應用場景 ， 同時降低AI帶來的風險 。 明年 ， 我們預測隨著AI推理應用的增長 ， 組織將認識到非結構化數據管理在AI投資回報率中所扮演的關鍵角色 。
以下是我們預見的未來一年五大主要趨勢：
失控的數據增長為巨變創造完美風暴
今年 ， 企業中的非結構化數據增長已達到臨界點 。 根據Komprise 2026年非結構化數據管理狀況報告 ， 大多數企業存儲超過5 PB的數據 ， 40%的企業存儲超過10 PB 。 使用5到10年前的方法管理這些數據已不再可行 ， 因為管理和保護數據的成本高昂 ， 而且AI數據準備、管理和審計的新需求不斷涌現且難以預測 。 能夠讓IT基礎設施和運營團隊在存儲和備份孤島之間查看、理解、清理、過濾、分類和移動數據的能力 ， 將成為管理風險、提高各部門數據可見性和訪問性的關鍵 。
IT預算在艱難的一年中幸存并將支持AI的新技術和人員配置
盡管全球經濟動蕩不定 ， IT領導者仍看好對未來的投資 。 隨著AI技術從試點轉向生產 ， 高管們對AI對利潤影響的期望很高 。 金融和技術分析師預測 ， 2026年IT預算將增長4%至10% 。 這些資金不會全面分散使用 ， 而是集中在優化的關鍵領域 ， 包括數據、AI和基礎設施 ， 如存儲、安全和數據管理 。 根據Komprise調查 ， 64%的IT領導者表示 ， 許多IT組織需要升級數據存儲和數據管理平臺 。 除技術之外 ， IT和業務高管還將尋求具有AI基礎設施專業知識的IT領導者 ， 以及能夠設計、實施和管理智能體和數據工作流的技術人員 。 根據我們的研究 ， 近一半的IT團隊將增加員工 ， 55%將進行重組和AI技能培訓 。
IT領導者將采用非結構化數據分類以提高數據安全性和AI投資回報率
非結構化數據是當今組織中最有價值的資產之一 ， 但由于其增長過快且分散在眾多系統和存儲邊界中 ， 大部分仍處于未知狀態 。 如果沒有系統的方法來分類和過濾非結構化數據 ， 例如識別過時版本、基于內容和相對價值進行搜索 ， IT部門將無法保護數據 ， 也無法向利益相關者提供精確的AI數據集 。 然而 ， 通過使用自動化文件掃描和標記工具豐富文件元數據 ， IT團隊可以將敏感、無關和過時的數據排除在AI工作流之外 。 這也使員工更容易搜索項目所需的準確數據 。 為AI準備和分類數據將成為2026年數據管理的首要任務 ， 僅次于存儲成本優化 。
生成式AI風險成為領導者的終極平衡藝術
消費者和員工已經跳上AI的快車 ， 發現將這些新工具集成到日常任務中可以大幅節省時間 。 然而 ， 高級IT和領導者不會容忍敏感數據泄露或勒索軟件風險增加 。 與此同時 ， 目前存在一些限制 。 Komprise調查發現 ， 只有14%的組織在員工隊伍中限制使用AI 。 同時 ， 我們的研究和無數其他研究表明 ， 敏感數據泄露、幻覺和數據來源不明確是IT和業務領導者最關心的問題 。 IT高管需要在提供尖端技術訪問和鼓勵員工試驗之間取得適當平衡 ， 同時警惕保護企業和客戶數據 。 審計進出工具的數據并密切監控應用使用風險的能力 ， 將成為IT、法律和安全團隊共同開發的日益增長的最佳實踐 。
IT基礎設施優先事項轉向AI就緒的數據管理
【2026年非結構化數據管理五大預測】隨著AI從消費者原型成熟為現實世界的企業計劃 ， IT運營團隊感受到構建高性能基礎設施的壓力 ， 包括支持GPU的存儲 。 這對于處理AI的海量數據至關重要 ， 但企業AI主要使用現有的組織數據 。 性能雖然重要 ， 但不如制定正確的非結構化數據管理策略以提供良好的治理、數據清潔和AI數據分類來得關鍵 。 AI的數據管理需要超越存儲優化 ， 為不同受眾提供全面管理的數據服務 。 這些服務包括數據使用和支出報告與分析、經濟高效的歸檔和遷移、精細的數據搜索和分類、AI數據工作流和攝入服務 ， 以及網絡安全 ， 如勒索軟件保護和敏感數據管理 。
Q&A
Q1：為什么非結構化數據增長在2026年會成為企業面臨的重大挑戰？
A：根據Komprise 2026年調查 ， 大多數企業現在存儲超過5 PB數據 ， 40%的企業存儲超過10 PB 。 使用傳統方法管理這些數據已不可行 ， 因為管理和保護成本高昂 ， 同時AI數據準備、管理和審計的新需求不斷涌現 。 企業需要能夠跨存儲和備份系統查看、理解、清理、過濾、分類和移動數據的新能力來管理風險 。
Q2：企業在2026年的IT預算會如何分配？
A：盡管全球經濟動蕩 ， IT預算預計將增長4%至10% 。 這些資金將集中在關鍵優化領域 ， 包括數據、AI和基礎設施（如存儲、安全和數據管理） 。 64%的IT領導者表示需要升級數據存儲和管理平臺 。 此外 ， 近一半的IT團隊將增加人員 ， 55%將進行重組和AI技能培訓 ， 特別是招聘具有AI基礎設施專業知識的人才 。
Q3：非結構化數據分類對AI應用有什么作用？
A：通過自動化文件掃描和標記工具豐富文件元數據 ， IT團隊可以將敏感、無關和過時的數據排除在AI工作流之外 ， 這樣能提高數據安全性并確保AI獲得精確的數據集 。 同時也讓員工更容易搜索到項目所需的準確數據 。 為AI準備和分類數據將成為2026年僅次于存儲成本優化的首要數據管理任務 。


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