智能体分析和人工智能驱动决策是2026年首要任务

根据Dremio《2026年数据湖屋和人工智能状况报告》称，企业正在从人工智能实验转向基于可信数据的系统。

根据独立第三方研究公司AlphaSights对101位数据领导者进行的一项全球调查，智能体分析和人工智能驱动的决策是他们议程上的首要任务，超过五分之三（65%）的人将其列为2026年的主要目标。在优先事项方面，一半（51%）的人表示，采用人工智能的主要原因是实现更高的生产率和更快的创新。

就采用率而言，数据基础仍然阻碍了大多数人实现其人工智能目标，因为大多数人（70%）表示，孤立的数据和薄弱的治理是最大限度地发挥人工智能优势的主要障碍。近一半的人指出缺乏统一的、人工智能就绪的数据，而40%的人强调数据质量差和缺少语义定义。这些差距是人工智能采用停滞不前的关键原因，超过了其他障碍。

语义一致性也成为运营人工智能的关键要求。随着组织部署必须理解基本业务概念的智能体，他们需要一个治理下的语义层来提供清晰、共享的定义。受访者认为语义上下文缺失是主要障碍（40%），强调了集成人工智能语义层的必要性，以确保智能体从一致、可信的数据中工作。

该研究还揭示了企业数据战略的决定性转变，因为组织迅速将分析和人工智能工作负载整合到数据湖屋（Data Lakehouse）。几乎所有组织（92%）都计划在明年将大部分分析和人工智能工作转移到Data Lakehouse。到2027年，87%的人预计Data Lakehouse将成为他们的主要数据架构。

受访者认为统一数据对运营AI至关重要，因为78%的人计划直接在Data Lakehouse上运行AI/ML工作负载，81%的人认为消除冗余数据副本是2026年的首要任务。这些发现表明，企业正在为智能体进行设计，这不是炒作，而是基于成本、治理和数据质量等现实世界约束的架构要求。几乎所有受访者都报告了数据重复、定义不一致和计算成本上升的挑战。通过在Data Lakehouse上进行整合，组织希望减少冗余，改善治理，并加快AI就绪数据的交付。

Dremio的首席营销官Read Maloney表示：“我们调查的数据领导者正在优先考虑将人工智能掌握在企业手中。生产力和战略敏捷性的好处是显而易见的。然而，数据挑战阻碍了他们，数据显示，开放式Data Lakehouse架构正在成为在整个企业中实现人工智能的基础。”

2026年数据湖屋和人工智能状况报告概述了未来的实用路线图，详细介绍了领先企业如何实现架构现代化，为自主智能体做准备，并将投资转向开放、可互操作的技术，以避免受限于供应商。

Dremio是一个为智能体构建、由智能体管理的数据平台。组织需要以前所未有的速度将想法转化为行动——Dremio通过其AI语义层为AI智能体提供联合数据访问、非结构化数据处理和丰富的业务上下文，从而提供了这种敏捷性。

在智能体时代，数据工程团队无法为每秒提出不可预测问题的数千名用户和智能体手动调整性能。Dremio的Agentic Lakehouse自主管理，消除了无差别的管理任务，使工程师能够专注于推动业务成果的举措。