2026年非结构化数据管理五大预测

各行业的企业正在存储比以往更多的数据。超过5拍字节（PB）已成为新常态，超过10 PB也越来越普遍。2026年非结构化数据管理的主题是"更多"：更多数据、更多投资、更多痛点以及更多AI安全和风险担忧。非结构化数据的增长源于AI采用的加速、数字排放的激增以及富媒体和传感器数据的大量增加。然而，更多的数据也意味着更多潜在机遇，前提是企业能够高效地识别、过滤和分类数据以用于正确的应用场景，同时降低AI带来的风险。明年，我们预测随着AI推理应用的增长，组织将认识到非结构化数据管理在AI投资回报率中所扮演的关键角色。

以下是我们预见的未来一年五大主要趋势：

失控的数据增长为巨变创造完美风暴

今年，企业中的非结构化数据增长已达到临界点。根据Komprise 2026年非结构化数据管理状况报告，大多数企业存储超过5 PB的数据，40%的企业存储超过10 PB。使用5到10年前的方法管理这些数据已不再可行，因为管理和保护数据的成本高昂，而且AI数据准备、管理和审计的新需求不断涌现且难以预测。能够让IT基础设施和运营团队在存储和备份孤岛之间查看、理解、清理、过滤、分类和移动数据的能力，将成为管理风险、提高各部门数据可见性和访问性的关键。

IT预算在艰难的一年中幸存并将支持AI的新技术和人员配置

尽管全球经济动荡不定，IT领导者仍看好对未来的投资。随着AI技术从试点转向生产，高管们对AI对利润影响的期望很高。金融和技术分析师预测，2026年IT预算将增长4%至10%。这些资金不会全面分散使用，而是集中在优化的关键领域，包括数据、AI和基础设施，如存储、安全和数据管理。根据Komprise调查，64%的IT领导者表示，许多IT组织需要升级数据存储和数据管理平台。除技术之外，IT和业务高管还将寻求具有AI基础设施专业知识的IT领导者，以及能够设计、实施和管理智能体和数据工作流的技术人员。根据我们的研究，近一半的IT团队将增加员工，55%将进行重组和AI技能培训。

IT领导者将采用非结构化数据分类以提高数据安全性和AI投资回报率

非结构化数据是当今组织中最有价值的资产之一，但由于其增长过快且分散在众多系统和存储边界中，大部分仍处于未知状态。如果没有系统的方法来分类和过滤非结构化数据，例如识别过时版本、基于内容和相对价值进行搜索，IT部门将无法保护数据，也无法向利益相关者提供精确的AI数据集。然而，通过使用自动化文件扫描和标记工具丰富文件元数据，IT团队可以将敏感、无关和过时的数据排除在AI工作流之外。这也使员工更容易搜索项目所需的准确数据。为AI准备和分类数据将成为2026年数据管理的首要任务，仅次于存储成本优化。

生成式AI风险成为领导者的终极平衡艺术

消费者和员工已经跳上AI的快车，发现将这些新工具集成到日常任务中可以大幅节省时间。然而，高级IT和领导者不会容忍敏感数据泄露或勒索软件风险增加。与此同时，目前存在一些限制。Komprise调查发现，只有14%的组织在员工队伍中限制使用AI。同时，我们的研究和无数其他研究表明，敏感数据泄露、幻觉和数据来源不明确是IT和业务领导者最关心的问题。IT高管需要在提供尖端技术访问和鼓励员工试验之间取得适当平衡，同时警惕保护企业和客户数据。审计进出工具的数据并密切监控应用使用风险的能力，将成为IT、法律和安全团队共同开发的日益增长的最佳实践。

IT基础设施优先事项转向AI就绪的数据管理

随着AI从消费者原型成熟为现实世界的企业计划，IT运营团队感受到构建高性能基础设施的压力，包括支持GPU的存储。这对于处理AI的海量数据至关重要，但企业AI主要使用现有的组织数据。性能虽然重要，但不如制定正确的非结构化数据管理策略以提供良好的治理、数据清洁和AI数据分类来得关键。AI的数据管理需要超越存储优化，为不同受众提供全面管理的数据服务。这些服务包括数据使用和支出报告与分析、经济高效的归档和迁移、精细的数据搜索和分类、AI数据工作流和摄入服务，以及网络安全，如勒索软件保护和敏感数据管理。

Q&A

Q1：为什么非结构化数据增长在2026年会成为企业面临的重大挑战？

A：根据Komprise 2026年调查，大多数企业现在存储超过5 PB数据，40%的企业存储超过10 PB。使用传统方法管理这些数据已不可行，因为管理和保护成本高昂，同时AI数据准备、管理和审计的新需求不断涌现。企业需要能够跨存储和备份系统查看、理解、清理、过滤、分类和移动数据的新能力来管理风险。

Q2：企业在2026年的IT预算会如何分配？

A：尽管全球经济动荡，IT预算预计将增长4%至10%。这些资金将集中在关键优化领域，包括数据、AI和基础设施（如存储、安全和数据管理）。64%的IT领导者表示需要升级数据存储和管理平台。此外，近一半的IT团队将增加人员，55%将进行重组和AI技能培训，特别是招聘具有AI基础设施专业知识的人才。

Q3：非结构化数据分类对AI应用有什么作用？

A：通过自动化文件扫描和标记工具丰富文件元数据，IT团队可以将敏感、无关和过时的数据排除在AI工作流之外，这样能提高数据安全性并确保AI获得精确的数据集。同时也让员工更容易搜索到项目所需的准确数据。为AI准备和分类数据将成为2026年仅次于存储成本优化的首要数据管理任务。