很多客户问我们，数据治理还没做，能不能用AI分析？我们认为，尽管AI看起来无所不能，但数据质量与安全仍是AI数据分析的根基。
我们在跟客户推进数据智能体落地时发现，很多企业都栽在了数据的基础关。Salesforce 调研也发现，近半数 CIO 都深受数据质量问题困扰，直接阻碍了 AI 规划的进一步落地。
当 Data Agent 深入到广大业务用户的日常工作，统一的指标口径、可追溯的数据血缘、精准到行列的权限控制、全程可审计的操作行为，这四点是让用户用得放心的底线保障。在拥抱AI的过程中，企业不可避免要持续投入数据基建，构建统一数据平台，一边提升数据质量与服务能力，一边筑牢安全防线。
结合一线实战经验，2026 年守住这个根基，核心是三个行动方向。
第一，筑牢数据治理框架。数据是 Agent 的命脉，必须坚实可靠。要打通各部门数据孤岛，明确统一的指标口径、数据标准，让每一份数据都血缘可追溯、质量可校验，避免 “垃圾数据喂出垃圾结果”。
第二，盘活 “暗数据” 价值。我们见过很多企业的传统 BI 系统里，藏着大量没被充分利用的 “暗数据” 。把这些沉淀的数据挖掘出来，经过治理后转化为 Agent 可用的高质量数据，既不浪费资源，又能提升 AI 分析的深度。
第三，安全必须 “先行一步”。数据安全绝不能事后补救，要从设计之初就把安全措施嵌入系统，把风险挡在源头。
其实 Data Agent 的价值越高，对数据基础的要求就越严。2026 年，谁能把数据质量做扎实、把安全防线筑牢固，谁的 Agent 应用才能走得稳、走得远，真正为企业创造长期价值。
结合过去几年我们对前沿趋势的关注，以及从服务客户的一线获取的一手信息，我们展望了2026年数据分析的十大趋势。
