Gartner近日发布了《2026年数据与分析治理平台魔力象限》报告，报告指出，生成式AI的爆发式应用正以前所未有的力量重塑数据治理市场。传统的、以人工操作为主的治理模式难以为继，市场正迅速转向由AI智能体和主动元数据驱动的智能、自动化治理。

趋势一/非结构化数据治理成为差异化竞争关键

核心洞察：到2027年，60%的数据治理团队将优先治理非结构化数据，以交付GenAI应用并提升决策质量。

深度解读：传统的治理平台专注于数据库中的结构化数据。但GenAI所学习和利用的绝大部分是文档、邮件、图像、音视频等非结构化数据。报告发现，各大平台厂商正在快速增强其连接、解析、分类、向量化非结构化数据的能力。能否有效治理这些“暗数据”，并将其转化为可信的AI燃料，已成为平台的核心竞争力。

趋势二/横向市场整合，统一治理成主流

核心洞察：分散的、针对特定领域（如安全、隐私、质量）的治理解决方案正通过开发、收购或合作，被整合进统一的治理平台中。

深度解读：企业疲于在不同工具间切换。为支持统一的AI治理，市场正加速整合。平台厂商致力于提供“一站式”解决方案，覆盖从数据安全、隐私合规到数据质量、AI模型治理的多种策略类型。这种整合旨在打破组织内孤立的治理模式，用一个平台管理和执行多元化的策略。

趋势三/平台“消费者化”进入2.0时代

核心洞察：治理平台正从面向技术人员的专业工具，转变为业务人员也能轻松使用的“消费级”产品。

深度解读：平台的用户体验正在发生质的飞跃。通过引入自然语言交互、AI辅助策略创建、直观的交互界面等，平台极大地降低了业务人员参与治理的门槛。更重要的是，平台开始与业务应用中的AI智能体连接，使治理能力能够无缝嵌入到日常业务工作流中，实现“治理于无形”。

趋势四/信任模型从“静态标签”走向“动态评估”

核心洞察：信任模型正在演变，从传统的基于敏感度和访问控制的静态标签，转向更全面的动态评估方法。

深度解读：未来的信任评估不再仅仅看数据是否被标记为“机密”。平台开始利用数据血缘、管理活动、业务元数据等动态信息，构建更透明、社区驱动和以用户为中心的信任模型。这不仅能更准确地反映数据的可信度，还能通过可视化方式帮助组织将治理资源集中在最需要的地方。

趋势五/智能体驱动的治理执行初露锋芒

核心洞察：AI智能体开始被用于治理工作流，将“增强”的治理推向了“自动化”治理。

深度解读：这是最具前瞻性的趋势。平台正尝试引入AI智能体来自动化治理工作流。例如，智能体可以主动监控数据质量，在发现问题时自动触发修复流程，或根据上下文动态调整访问控制策略。这标志着从“人找问题”到“系统自动解决问题”的根本性转变，尽管真正的AI智能体治理仍处于发展初期。

趋势六/AI治理成为平台的天然延伸和核心战场

核心洞察：数据治理平台在AI治理市场中具有先天优势，正迅速将AI治理能力纳入其核心价值。

深度解读：Gartner调查显示，74%的组织使用数据治理工具来操作AI治理，这一比例远高于专用AI治理工具。平台厂商们正在快速增加对AI模型审批、文档化管理、风险偏见持续评估等功能的原生支持。由于数据治理是AI治理的基石，数据治理平台自然成为企业构建全面AI治理体系的首选基础。

Gartner报告的这些趋势描绘出一个清晰的未来：数据治理不再是一个独立的、后置的合规项目，而是深度嵌入到数据和分析生命周期的智能、自动化、价值驱动的核心能力。

报告强调，投资前提是治理运营体系的成熟度。平台只能扩展和简化现有的治理决策和工作流。企业应优先考虑那些架构开放、愿景清晰、能够伴随其AI治理旅程同步进化的解决方案，而非仅仅关注当前的功能清单。

市场的方向是积极的，并正在逐步填补现有空白，这主要得益于AI带来的对数据治理计划关注度的提高。谁能率先拥抱这些趋势，谁就能在AI时代赢得数据信任的主动权。

Datablau数据治理平台管理核心能力评分

基于Gartner报告中的强制性功能，我们对Datablau数据治理平台管理核心能力做了评分

1. 策略制定解决方案

• 评分：8.5/10

• 依据：Datablau全平台提供可视化的信息策略表示能力，可建模、存储和管理治理策略。具备灵活的组织和角色模型，能够将具体人员与数据资产、任务和工作流关联。平台内置的工作流管理功能支持业务流程建模、数据流文档化，并能通过KPIs监控治理工作的业务影响，符合Gartner对政策制定自动化的要求。

2. 策略执行解决方案

• 评分：8.0/10

• 依据：

• 业务术语表：Datablau DAM和DDC平台提供强大的业务术语表和数据目录功能，支持语义映射和数据产品编目。

• 数据血缘和影响分析：Datablau SQLink支持从数据源到AI模型的端到端列级血缘追踪和影响分析。

• 编排/自动化：Datablau AIC利用主动元数据和AI/ML技术自动化数据质量、目录管理等关键功能，支持“增强型”治理。

• 管理界面：设计考虑了业务数据管理员和分析师等非技术用户的使用体验。

• 任务管理：提供看板和工作列表，用于分配和监控治理任务。

• 规则管理和连接性：支持自动化业务规则执行，并拥有广泛的连接器库，实现与第三方工具的元数据双向流动。

3. AI/ML增强功能

• 评分：8.0/10

• 依据：报告强调需通过AI/ML、知识图谱和主动元数据的自动化功能。Datablau平台在数据发现、分类、血缘分析、质量检查和推荐策略等方面应用了AI技术，符合市场对自动化治理的要求。

市场趋势契合度评分

1. 非结构化数据治理

• 评分：7.5/10

• 依据：Datablau平台正在增强对非结构化数据的连接、解析和分类能力。这是Gartner强调的关键差异化竞争点，也是Datablau产品路线图的重要部分，也在持续提升中。

2. 横向市场整合与统一治理

• 评分：8.5/10

• 依据：Datablau的全平台可以全部覆盖数据目录、质量、血缘、策略管理的一站式解决方案，符合市场从孤立工具向统一平台整合的趋势，有助于客户降低复杂性和总拥有成本。

3. 平台“消费者化”2.0

• 评分：8.0/10

• 依据：Datablau DDC平台界面设计注重业务用户的易用性，并支持自然语言交互。持续提升用户体验，以降低业务人员参与治理的门槛，符合“消费者化2.0”趋势。

4. 信任模型演进

• 评分：8.0/10

• 依据：Datablau SQLink平台不仅支持基于敏感度的静态标签，还利用血缘、管理活动等动态元数据构建更透明、社区驱动的信任模型，符合Gartner描述的从静态标签向动态评估的演变趋势。

5. 智能体驱动的治理执行

• 评分：8.0/10

• 依据：这是报告中最前沿的趋势。Datablau平台已应用AI智能体在数据治理的各环节中，例如自动化的数据质量监测和修复建议。以及智能数据资产盘点、智能数据模型设计等。

6. AI治理成为核心战场

• 评分：8.5/10

• 依据：作为数据治理平台，Datablau的产品是AI治理的天然基础。平台正在快速集成AI模型审批、文档化和风险评估等原生AI治理能力，这与Gartner调查中“74%的组织使用数据治理工具来操作AI治理”的发现高度契合。

综合评分与战略定位

• 总体得分：~8.0/10

• 优势总结：

• 核心功能扎实：在策略制定、业务术语表、数据血缘等强制性功能上表现成熟。

• 平台化战略：符合市场整合趋势，提供统一治理体验。

• AI治理前瞻性：积极将数据治理能力延伸至AI治理领域，把握住了核心市场动向。

• 本土化优势：深刻理解中国市场的合规要求和企业治理模式，能提供更贴切的落地服务。

基于Gartner 2026年报告的评估框架，Datablau的产品体系展现出强大的市场竞争力，尤其在核心治理能力和拥抱AI治理趋势方面得分较高。平台战略与Gartner指明的市场发展方向高度一致。未来聚焦于非结构化数据治理和AI智能体等前沿领域，巩固和提升在市场中的领导地位。