GartnerGartner洞察2026年数据分析和人工智能规划指南Sumit Agarwal、.GeorgiaO'Callaghan、Christopher Long、Wilco van Ginkel MaryamHassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raul ArrabalesGartner.2026年数据分析和人工智能规划指南2025年10月13日-IDG00837539-阅读全文约需30分钟作者：Sumit Agarwal、.Georgia C'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、.MaryamHassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raul Arrabales主题：面向技术专业人员的数据分析和人工智能：数据和分析解决方案的架构、实施及扩展：生成式AI资源中心2026年，企业必须在加速推进AI和数据分析落地的同时最大化业务价值。为实现这一目标，数据和分析技术专业人员需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。概述主要观点◆数据分析技术与A!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。尽管这种方法具有变革意义，但其效果取决于A智能体、大语言模型(LLM)技术及语义架构的成熟度，以确保能够得出可靠的分析结果。越来越多的企业已将生成式A!用例投入生产环境。大多数实施方案侧重于提高生产率，同时却面临着用户接受度低、投资回报难以量化等挑战。围绕生成式A的风险认知增强以及监管审查升级，加剧了企业的担忧，导致审批与落地进程延缓。风险源于该技术的“黑箱”特性，以及对安全性、数据隐私和可靠性的担忧。企业在利用数据提升竞争优势和优化决策方面承受着越来越大的压力。同时，随着技术与产品的快速迭代，组织在技能、方案落地及风险意识方面的不足愈发凸显。Gartner,Inc.G00837539第1页，共28页