对于许多企业技术领袖而言，过去十年的数据战略往往是一场“加法游戏”：为了解决一个问题，引入一个新的工具；为了填补一个漏洞，增加一层中间件。结果如何？我们得到了一个脆弱、昂贵且难以治理的“弗兰肯斯坦”式技术栈。【注：“弗兰肯斯坦”式技术栈（Frankenstack，或称“弗兰肯堆栈”）是一个近年来在技术圈广泛使用的比喻性术语，用来形容那些由大量异构、不兼容、临时拼凑的组件强行组合而成的复杂技术架构】
Daniel Avancini 的最新洞察指出，2026年将是这一趋势的转折点。驱动力并非来自数据团队内部，而是来自外部那股不可阻挡的力量——AI。
一、AI 不接受“差不多”的数据
AI 平台（尤其是生成式 AI）对数据的一致性、连贯性和可信度有着近乎苛刻的要求。一个依靠手写 ETL 脚本、碎片化目录和静态仪表盘支撑的架构，在 AI 时代不仅效率低下，更是风险的源头。
基于2026年的数据管理趋势，CIO 和 CDO 应当关注以下三个战略重心：
治理的“原生化”与“自动化”
过去，治理往往是事后的“补丁”。现在，治理必须融入基础设施的血液中（如 Unity Catalog, Snowflake Horizon）。“In”的趋势是自动化执行——让机器以人类无法企及的速度进行质量检查和异常监测；而人类的角色应升维至定义策略和问责。如果你的治理还在依赖人工被动审查，那么你已经掉队了。
架构的“统一化”：湖仓一体与向量原生
数据孤岛是 AI 的天敌。Databricks、Snowflake 和 Microsoft 正在推动的平台整合证明，“湖仓一体（Lakehouse）”已成为架构的北极星。企业需要一个中央操作环境，能同时处理结构化数据、非结构化数据以及 AI 训练所需的向量数据（Vector Search）。这不仅是为了减少移动数据的摩擦，更是为了让 RAG（检索增强生成）等 AI 应用能无缝获取“燃料”。
体验的“对话化”：告别静态仪表盘
业务用户已经厌倦了在几十个过滤器中寻找答案。生成式 BI 和对话式分析正在取代静态仪表盘。未来的分析是按需合成的——用户提问，AI 代理像分析师一样生成答案、解释上下文并制作可视化。
结语
2026 年的数据管理法则很简单：奖励简单性，惩罚复杂性。
对于 CIO 而言，现在的任务是做“减法”：砍掉维护成本高昂的本地 Hadoop 集群，废弃脆弱的手写 ETL 脚本，停止购买功能重叠的碎片化工具。拥抱统一平台和原生治理，不仅是为了降本增效，更是为了在这场 AI 变革中，为企业打造一个坚实、敏捷的数据底座。
原文：2026年数据管理新风向：什么正流行（IN），什么已过时（OUT）？
摘要：碎片化的技术栈、手写的 ETL 和静态仪表盘已经过时；AI 正迫使数据管理在 2026 年终于走向成熟。
作者： Daniel Avancini
图源： Susan Q Yin / Unsplash
数据版图的变化速度已远超大多数企业的跟踪能力。这场变革由两股终于正面碰撞并产生化学反应的力量驱动：一是日渐成熟的企业数据管理实践，二是要求数据更具一致性、连贯性和可信赖度的 AI 平台。
因此，2026 年正成为“企业不再小修小补，而是直击核心”的转折年。所浮现的是对数据管理的明确需求，这反映了市场对碎片化工具、手动监督和无法提供真正洞察的仪表盘感到厌倦。
以下便是 2026 年数据管理的“in & out（流行 & 过时）”榜单：
原生治理：自动化执行，却仍保留人工流程
数据治理不再是事后补丁。Unity Catalog、Snowflake Horizon、AWS Glue Catalog 等平台正在将治理融入到基础结构本身。这种转变是因为意识到外部治理层会增加摩擦，并且很少能提供可靠的端到端覆盖。
新模式：原生自动化。数据质量检查、异常警报和使用监控在后台连续运行，并以人类无法企及的速度洞察环境。
人的价值：自动化并没有取代人工判断。工具诊断问题，但人类仍然决定如何定义严重性、哪些 SLA 是重要的以及升级路径如何运作。行业正步入一种平衡：工具检测，人类赋予意义与问责。
平台整合与“后数仓”的崛起
拼凑在一起的十几种专业数据工具的时代即将结束，复杂性已经赶上并超过了分散的心态。
统一环境：Databricks、Snowflake、Microsoft 正在将其平台扩展到统一环境，Lakehouse（湖仓一体）已成为架构的北极星。它为组织提供了一个单一平台，用于结构化和非结构化数据、分析、机器学习和 AI 培训。
驱动力：企业需要一个中央操作环境，以减少摩擦、简化安全性和加速 AI 开发。整合不再是为了实现供应商锁定，而是在数据量爆炸、AI 要求高度一致的当下求生的唯一出路。
端到端管道管理，“零 ETL”成为新理想
手写 ETL 进入终章。Python 脚本和自定义 SQL 虽然灵活，但太容易出错且维护成本高。
管理管道工具：Databricks Lakeflow、Snowflake Openflow、AWS Glue 等新一代编排工具，覆盖从抽取到监控、自愈的全链路。
零 ETL：企业想要“自维护”管道。部分组织甚至直接绕过管道，采用“零 ETL”模式把运营系统数据实时复制到分析环境，消除了夜间批处理作业带来的脆弱性，成为实时可见与可靠 AI 训练数据的新标杆。
对话式分析与自主 BI
仪表盘在企业中的影响力正在下降，混乱情况不断加剧。业务用户要的是答案，而不是在静态图表中寻找见解。
生成型 BI：对话式分析正挺身而出。系统允许用户描述他们想要的仪表板或直接询问代理来解释数据。
AI 智能体：新一轮技术聚焦于“按需合成洞察、生成可视化”，AI 智能体更像懂数据又懂业务的分析师，而非单纯的查询引擎。
向量原生存储与开放表格式
AI 正在重塑存储需求。RAG（检索增强生成）依赖于向量嵌入，这意味着数据库必须将向量作为一等对象存储。
向量支持：供应商们正在竞相将向量支持直接嵌入到他们的引擎中。
开放标准：ApacheIceberg成为开放表格式的新标准，允许每个计算引擎在相同的数据上工作而无需复制或转换。它终结了互操作性的痛苦，让企业获得“生态再变，也无需重写全部”的未来防护盾。
OUT：单体数仓与过度分散的工具栈
单体数仓：无法大规模处理非结构化数据，也无法提供 AI 所需的实时能力。
过度分散：另一极端的“现代数据堆栈”同样失败，将责任分散到许多小工具上造成了治理混乱。即使是“数据网格”的严格实施也因过于关注组织理论而非 AI 集成而失去动力。
OUT：手写 ETL 与自定义连接器
每晚的批处理脚本默默崩溃，导致延迟并占用工程带宽。随着复制工具和管理管道的普及，手动配置正在让位于始终开启并始终监控的编排系统。
OUT：人工管理与被动式目录
人类手动审查数据的想法已经不再现实。被动的清理成本过高，收获甚少。充当维基用的被动目录日渐式微，持续监控数据的主动元数据系统才是刚需。
OUT：静态仪表盘与单向报告
无法回答后续问题的仪表盘让用户体验糟糕。企业需要能够与他们一起思考的分析工具，静态报告在 AI 助手塑造的商业期望下已不堪重负。
OUT：本地 Hadoop 集群
维护本地 Hadoop 变得越来越难以辩护。对象存储结合无服务器计算提供了弹性、简单性和更低的成本。Hadoop 那套庞杂的“动物园”式服务，早已不适合现代数据版图。
2026 年的数据管理关键词是“清晰”。
市场正在拒绝碎片化、人工干预和无法有效沟通的分析。未来属于统一平台、原生治理、向量存储、对话式分析以及极少人工干预的管道。AI 并非取代数据管理，而是以“奖励简单性、开放性和集成设计”的方式重新制定规则。
作者：Daniel Avancini（丹尼尔·阿万奇尼）
译者：木青 编审：@lex
