01 人工智能正在实现数据分类自动化如今，企业生成的元数据数量远超团队手动标注的能力。新型数据目录工具能够自动扫描数据、标记敏感信息、追踪数据来源，并帮助员工更快地找到所需的数据集。这减少了人工操作，使团队能够专注于需要人工判断的任务，例如解决所有权问题或理解业务背景。2026 年 5 月，Informatica 推出了新的数据管理工具，包括自主代理和代理与上下文相结合的目录，为人工智能系统提供可信数据。
01 数据存储位置越多，维护信任就越困难。随着企业将数据存储在越来越多的云账户、数据库和应用程序中，追踪数据的存在、所有权以及准确性变得越来越困难。如今，人工智能工具的良好运行依赖于可靠的数据，这使得这个问题更加突出。因此，越来越多的组织将数据目录视为数据战略的必要组成部分，而非可有可无的附加功能。
01 连接一切需要时间和精力大多数公司将数据存储在多个数据库、软件工具和旧系统中，而这些系统当初设计时并未考虑协同工作。要为所有这些数据建立一个目录，需要自定义连接、数据提取和分类规则。随着数据源的增加，这项工作量也会随之增加。团队间命名不一致以及熟练人员短缺也会拖慢这一进程，对于使用多个云服务提供商的公司而言尤其如此。
01 现在更多人可以使用数据目录新工具让非技术员工无需数据团队的帮助，即可使用通俗易懂的语言搜索数据。这意味着公司内更多员工，而不仅仅是数据专家，都可以使用目录。供应商也在拓展相关领域，例如数据质量检查和数据管理，从而将目录转变为更广泛的平台。