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

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。