नासुनी की द स्टेट ऑफ एंटरप्राइज फाइल डेटा एनुअल रिपोर्ट 2026: एंटरप्राइज AI अपनाने में डेटा तैयारी से आगे निकल गया है

नासुनी की हाल ही में जारी द स्टेट ऑफ एंटरप्राइज फाइल डेटा एनुअल रिपोर्ट 2026 एक ऐसी तस्वीर पेश करती है जिसमें एंटरप्राइज वर्ल्ड AI अपनाने की दिशा में तेजी से बढ़ रहा है, जबकि साथ ही यह भी पता चलता है कि अधिकांश मौजूदा डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर को आधुनिक AI सिस्टम की मांगों के अनुसार डिज़ाइन नहीं किया गया है।

रिपोर्ट, जो 1,000 एंटरप्राइज खरीद निर्णय लेने वालों के सर्वेक्षण पर आधारित है, जिसमें संयुक्त राज्य अमेरिका, यूनाइटेड किंगडम, फ्रांस, जर्मनी, ऑस्ट्रिया और स्विट्जरलैंड शामिल हैं, सुझाव देती है कि एंटरप्राइज AI प्रतिस्पर्धा का अगला चरण मॉडल एक्सेस से ज्यादा डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर पर निर्भर कर सकता है।

AI अपनाना एंटरप्राइज तैयारी से आगे निकल गया है

परिणामों से पता चलता है कि AI 2026 में एंटरप्राइज के लिए शीर्ष IT निवेश प्राथमिकता बन गया है। 59% उत्तरदाताओं ने AI पहलों को अपने प्रमुख निवेश क्षेत्र के रूप में पहचाना, जो पिछले वर्ष से एक उल्लेखनीय वृद्धि है।

साथ ही, एंटरप्राइज यह पहचान रहे हैं कि AI तैनाती को व्यापक डेटा प्रबंधन आधुनिकीकरण प्रयासों से अलग नहीं किया जा सकता है। क्लाउड डेटा प्रबंधन, डेटा इंटेलिजेंस, विश्लेषण, और अनस्ट्रक्चर्ड डेटा प्रबंधन सभी प्रमुख निवेश प्राथमिकताओं के रूप में उभरे। 77% उत्तरदाताओं ने कहा कि वे डेटा इंटेलिजेंस और विश्लेषण क्षमताओं में निवेश बढ़ाने की योजना बना रहे हैं, जबकि 60% ने कहा कि वे अगले 18 महीनों में अनस्ट्रक्चर्ड डेटा प्रबंधन पर खर्च बढ़ाने की उम्मीद करते हैं।

रिपोर्ट सुझाव देती है कि कई संगठनों ने यह अनुमान लगाया था कि AI सिस्टम कितने साफ, सुलभ, और शासित एंटरप्राइज डेटा पर निर्भर होंगे। लगभग आधे संगठनों ने कहा कि AI पहलों ने पहले से ही डेटा गुणवत्ता या शासन में अंतराल को उजागर किया है। जैसे ही एक कंपनी का AI तैनाती अधिक उन्नत होता गया, यह और अधिक संभावना थी कि यह गंभीर डेटा मुद्दों का सामना करेगा।

नासुनी के शोध से यह भी पता चलता है कि एंटरप्राइज अभी भी बड़े पैमाने पर एंजेंटिक AI तैनाती की आवश्यकताओं को समझने के शुरुआती चरण में हो सकते हैं। हालांकि 97% संगठनों ने AI एजेंट तैनाती या परीक्षण के कुछ स्तर की सूचना दी, लेकिन केवल 18% ने एंटरप्राइज-व्यापी AI एजेंट तैनाती हासिल की है।

अनस्ट्रक्चर्ड डेटा एक प्रमुख एंटरप्राइज बोतलनेक बन गया है

रिपोर्ट में एक स्पष्ट विषय यह है कि अनस्ट्रक्चर्ड डेटा का बढ़ता महत्व। दस्तावेज़, ईमेल, छवियों, रिकॉर्डिंग, डिज़ाइन फ़ाइलें, इंजीनियरिंग डेटा, और सहयोग संपत्ति अब संगठनात्मक डेटा का 90% से अधिक हिस्सा हैं।

हालांकि, इस डेटा के महत्व के बावजूद, 94% सर्वेक्षण वाले संगठनों ने अनस्ट्रक्चर्ड डेटा को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में संघर्ष की सूचना दी। सुरक्षा चिंताएं सबसे बड़ी चुनौती के रूप में उभरी, जिसके बाद आपदा पुनर्प्राप्ति कठिनाइयों, सहयोग समस्याएं, खंडित वातावरण, और अनुपालन जटिलता थीं।

रिपोर्ट में बार-बार खंडितता को एक केंद्रीय संचालन समस्या के रूप में उजागर किया गया है। संगठन वर्तमान में भंडारण, बैकअप, और आपदा पुनर्प्राप्ति के लिए चार अलग-अलग प्रणालियों पर निर्भर हैं, जबकि 22% ने एक ही समय में छह से अधिक विक्रेताओं का उपयोग करने की सूचना दी।

परिणामों के अनुसार, कई अलग-अलग प्रणालियों का उपयोग करने वाले व्यवसायों ने लंबे समय तक पुनर्प्राप्ति समय, अधिक संचालन दबाव, और AI पहलों को स्केल करने में अधिक कठिनाई का अनुभव किया।

नासुनी ने यह भी पाया कि केवल 21% एंटरप्राइज वर्तमान में एक केंद्रीय रूप से प्रबंधित फ़ाइल वातावरण संचालित करते हैं जो स्थानों में सुसंगत प्रदर्शन प्रदान कर सकता है। शेष संगठन खंडित प्रणालियों, मैनुअल ट्रांसफर, ईमेल-आधारित साझाकरण, या असुसंगत केंद्रीय बुनियादी ढांचे के विभिन्न संयोजनों पर निर्भर हैं।

यह असुसंगतता का सीधा उत्पादकता परिणाम है। एक तिहाई से अधिक व्यवसायों ने कहा कि धीमी या असुसंगत फ़ाइल एक्सेस कर्मचारी उत्पादकता को महत्वपूर्ण रूप से नुकसान पहुंचाता है।

AI इन्फ्रास्ट्रक्चर लागतें IT खर्च को फिर से आकार दे रही हैं

रिपोर्ट AI विस्तार से जुड़ी तेजी से बढ़ती इन्फ्रास्ट्रक्चर लागतों के दौरान भी आती है। 42% संगठनों को अगले वर्ष में AI टूलिंग और जनरेटिव AI प्लेटफ़ॉर्म पर खर्च में महत्वपूर्ण वृद्धि की उम्मीद है।

नासुनी नोट करती है कि हार्डवेयर की कीमतें भी तेजी से बढ़ रही हैं, विशेष रूप से मेमोरी और स्टोरेज घटक। रिपोर्ट में यह अनुमान लगाया गया है कि संयुक्त डीआरएएम और एसएसडी मूल्य 2026 के अंत तक 130% तक बढ़ सकता है।

यह एंटरप्राइज IT बजट के भीतर तनाव पैदा कर रहा है। 46% उत्तरदाताओं ने कहा कि बढ़ती डेटा वृद्धि स्टोरेज इन्फ्रास्ट्रक्चर खर्च को बढ़ाने के लिए मजबूर कर रही है, जबकि 43% ने सीधे बजट व्यापार-बंद के बीच स्टोरेज इन्फ्रास्ट्रक्चर और AI पहलों की सूचना दी।

परिणाम सुझाव देते हैं कि कई एंटरप्राइज यह महसूस करने लगे हैं कि AI विस्तार केवल एक सॉफ़्टवेयर समस्या नहीं है। बड़े पैमाने पर AI तैनाती स्टोरेज प्रदर्शन, शासन, सुरक्षा, बैकअप, आपदा पुनर्प्राप्ति, और क्रॉस-लोकेशन डेटा एक्सेस से संबंधित महत्वपूर्ण संचालन मांगें पेश करती है।

साइबर सुरक्षा और पुनर्प्राप्ति कमजोरियां महत्वपूर्ण बनी हुई हैं

साइबर सुरक्षा और संचालन लचीलापन एक अन्य प्रमुख चिंता के रूप में उभरा।

71% संगठनों ने पिछले वर्ष में साइबर हमले की सूचना दी, जो पिछले सर्वेक्षण में 69% से अधिक है। हालांकि, केवल 26% ने कहा कि वे इन हमलों का आसानी से पता लगा सकते हैं, उन्हें कम कर सकते हैं, और पुनर्प्राप्त कर सकते हैं।

पुनर्प्राप्ति समय विशेष रूप से चिंताजनक थे। परिणामों के अनुसार, 70% संगठनों को एक साइबर हमले से पूरी तरह से पुनर्प्राप्त होने में एक सप्ताह से अधिक का समय लगा, जबकि औसत पुनर्प्राप्ति अवधि लगभग चार सप्ताह तक फैली हुई थी।

रिपोर्ट में यह भी पाया गया कि 62% संगठन अभी भी मुख्य रूप से पारंपरिक बैकअप-आधारित पुनर्प्राप्ति प्रणालियों पर निर्भर हैं, न कि निरंतर संरक्षित या अमूर्त डेटा वातावरण पर। नासुनी तर्क देती है कि इन पुराने दृष्टिकोणों को बढ़ते डेटा-गहन AI वातावरण के लिए खराब तरीके से अनुकूलित किया जा सकता है, जहां डाउनटाइम और संचालन व्यवधान अधिक महंगा हो सकता है।

दिलचस्प बात यह है कि केंद्रीकृत डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर वाले संगठनों ने साइबर हमलों से तेजी से पुनर्प्राप्ति की। केंद्रीकृत या निरंतर संरक्षित डेटा प्रणालियों का उपयोग करने वाली कंपनियां तेजी से पुनर्प्राप्ति की सूचना देने की अधिक संभावना थी और उन्होंने AI तैनाती परिपक्वता में भी उन्नति की सूचना दी।

रिपोर्ट यह भी उजागर करती है कि वास्तुकला, इंजीनियरिंग, और निर्माण कंपनियां सबसे अधिक प्रभावित क्षेत्रों में से हैं, जिनमें से 82% एईसी संगठनों ने पिछले वर्ष में साइबर हमलों की सूचना दी। विनिर्माण और ऑटोमोटिव कंपनियों ने भी बढ़े हुए हमले दरों की सूचना दी, जो संचालन उद्योगों में मूल्यवान बौद्धिक संपदा और महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे के साथ साइबर अपराधियों के लिए आकर्षक लक्ष्य बनते जा रहे हैं।

साथ ही, परिणाम यह सुझाव देते हैं कि कई एंटरप्राइज अपनी पुनर्प्राप्ति क्षमताओं को अधिक आंकते हैं। जबकि केवल 38% संगठनों ने केंद्रीय रूप से प्रबंधित, अमूर्त, या निरंतर संरक्षित डेटा प्रणालियों की सूचना दी, जो तेजी से पुनर्प्राप्ति के लिए डिज़ाइन की गई हैं, दो-तिहाई उत्तरदाताओं ने एक बड़े घटना के बाद महत्वपूर्ण अनस्ट्रक्चर्ड डेटा को पुनर्प्राप्त करने में अपनी क्षमता पर विश्वास व्यक्त किया।

AI शासन बोर्डरूम मुद्दा बन रहा है

रिपोर्ट में पहचाने गए संगठनात्मक परिवर्तनों में से एक AI पहलों के आसपास निर्णय लेने की अधिकारिता शामिल है।

सबसे पहले, सी-सूट ने AI रणनीति के लिए प्राथमिक निर्णय लेने वाले के रूप में आईटी विभागों को पीछे छोड़ दिया है। 52% संगठनों ने कहा कि AI निर्णय अब मुख्य कार्यकारी अधिकारियों, सीटीओ, सीडीओ, और सीएआईओ जैसे कार्यकारियों द्वारा निर्देशित हैं, जबकि केवल 26% आईटी विभागों द्वारा निर्देशित हैं।

नासुनी सुझाव देती है कि यह AI के बढ़ते रणनीतिक महत्व को दर्शाता है क्योंकि संगठन प्रयोग से परे चले जाते हैं और संचालन तैनाती में आगे बढ़ते हैं। AI अब व्यापक व्यवसाय परिवर्तन प्रयासों से जुड़ा हुआ है, जिसमें कार्यबल संरचना, संचालन कार्य प्रवाह, उत्पाद रणनीति, और दीर्घकालिक प्रतिस्पर्धा शामिल है।

हालांकि, रिपोर्ट यह भी इंगित करती है कि कार्यकारी स्तर पर AI की महत्वाकांक्षाओं और आईटी टीमों द्वारा सामना की जाने वाली अंतर्निहित इन्फ्रास्ट्रक्चर वास्तविकताओं के बीच एक बढ़ती असंगति है। जबकि 70% उत्तरदाताओं का मानना है कि उनका फ़ाइल डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर AI स्केलिंग का समर्थन कर सकता है, रिपोर्ट में खंडित भंडारण, शासन अंतराल, असुसंगत एक्सेस, और कमजोर पुनर्प्राप्ति प्रणालियों से संबंधित लंबे समय से चली आ रही समस्याओं को बार-बार उजागर किया गया है।

यह असंगति तब और अधिक दिखाई दे सकती है जब एंटरप्राइज लाइटवेट जनरेटिव AI टूल्स से अधिक स्वायत्त AI एजेंटों की ओर बढ़ते हैं जो एंटरप्राइज सिस्टम में संचालन कार्यों को निष्पादित करने में सक्षम हैं।

अगली AI दौड़ डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर के बारे में हो सकती है

हालांकि सार्वजनिक AI चर्चा अभी भी फाउंडेशन मॉडल, बेंचमार्क, और चैटबॉट क्षमताओं पर केंद्रित है, नासुनी के निष्कर्ष एक और महत्वपूर्ण बदलाव की ओर इशारा करते हैं जो एंटरप्राइज तकनीकी स्टैक के भीतर हो रहा है।

रिपोर्ट सुझाव देती है कि भविष्य की AI सफलता मॉडल एक्सेस के बजाय ऑपरेशनल फ़ाइल इन्फ्रास्ट्रक्चर पर अधिक निर्भर हो सकती है। खंडित भंडारण प्रणालियों, असुसंगत सहयोग वातावरण, कमजोर शासन, और पुरानी पुनर्प्राप्ति रणनीतियों वाले संगठनों को AI को विश्वसनीय रूप से एंटरप्राइज स्तर पर तैनात करने में संघर्ष हो सकता है, भले ही उन्हें नवीनतम मॉडल तक पहुंच प्राप्त हो।

रिपोर्ट यह भी इंगित करती है कि एंटरप्राइज अपने स्वामित्व वाले डेटा के बारे में कैसे सोचते हैं, यह एक व्यापक परिवर्तन की ओर इशारा करती है। ऑपरेशनल फ़ाइल डेटा, जिसमें इंजीनियरिंग फ़ाइलें, आंतरिक दस्तावेज़, सहयोग रिकॉर्ड, छवियों, रिकॉर्डिंग, और कार्य प्रवाह कलाकृतियों शामिल हैं, को एक रणनीतिक संपत्ति के रूप में माना जा रहा है जो कंपनी-विशिष्ट संदर्भ और संस्थागत ज्ञान के साथ AI सिस्टम को सशक्त बना सकती है।

साथ ही, रिपोर्ट चेतावनी देती है कि विश्वसनीय, केंद्रीकृत, और शासित डेटा वातावरण के बिना AI को स्केल करने से सुरक्षा जोखिम, संचालन अक्षमता, और संगठनात्मक जटिलता बढ़ सकती है।

नासुनी की द स्टेट ऑफ एंटरप्राइज फाइल डेटा एनुअल रिपोर्ट 2026 अंततः एंटरप्राइज AI अपनाने को एक स्टैंडअलोन सॉफ़्टवेयर क्रांति के बजाय एक गहरी इन्फ्रास्ट्रक्चर परिवर्तन के रूप में प्रस्तुत करती है, जिसके लिए संगठनों को अपने डेटा को संग्रहीत, शासित, सुरक्षित, और संचालित करने के तरीके को मूल रूप से पुनः सोचने की आवश्यकता हो सकती है।