报告基础信息

报告标题：从数据工程化来看AI-Ready数据架构建设

发布机构：IDC（国际数据公司）

发布时间：未明确标注（根据内容推断为2025年）

行业标签：技术服务,通用SaaS

产品标签：#数据库 #数据仓库 #湖仓一体 #数据集成 #数据治理 #向量数据库 #数据智能平台

报告背景和目标

全球数据量持续高速增长，2025年预计达213.56ZB，其中中国数据量达51.78ZB，非结构化数据占比92%。企业面临数据保质期短（平均3.3天）、数据流不稳定（54% 受访企业存在此问题）等挑战。在此背景下，构建AI-Ready数据架构成为企业核心需求，40% 的受访企业将其视为AI应用落地的重点，数据智能投资成为亚太企业IT预算的优先方向（33.3% 企业将预算投入数据PaaS）。

报告目录

1. 没有数据就没有人工智能
2. 数据管理分析与GenAI发展技术趋势
   • Agentic正在重塑数据流程
3. DataOps/AgentOps并不过时: 可观察性和民主化的数据旅程
4. 中国数据智能市场生态图谱V6.0
5. 技术供应商和客户需要考虑的IDC建议
6. IDC Global DataSphere最新数据，全球数据量明显增长
   • 中国数据生成量预测, 2024-2029
   • 数据生成速度到底有多快？
7. 企业面临一系列新的数据管理挑战
8. 数据部门要求和定位也在不断变化
9. AI-Ready Data Architectures: 轻松、可控地访问整个数据资产
10. AI-Ready数据架构带来明显价值
11. 数据产品边界更加模糊
12. AI模型治理和数据治理并无不同

方法论说明

• 研究方法：结合定量分析与定性分析，数据来源包括IDC Global DataSphere数据库、企业调研（Future Enterprise Resiliency & Spending Survey Wave 1, February 2025, N=353；Office of the CDO Survey 2024, n=848）及行业专家访谈。
• 核心分析模型：涵盖数据生命周期管理（DataOps/AgentOps）、AI-Ready架构成熟度评估、多模态数据流集成框架。
• 调研时间范围：2024年至2025年，预测数据覆盖至2029年。

核心观点

• 企业痛点：数据价值衰减快（平均保质期3.3天）、多源异构数据集成困难、数据流稳定性不足（54% 企业存在此问题）。
• 解决方案：通过事件驱动架构实现实时数据可用性；构建统一数据目录与元数据管理（52% 企业优先投资数据智能治理）；采用湖仓一体与多模态计算引擎（如Iceberg/Paimon+Flink）降低数据迁移成本。

为什么选择腾讯云

腾讯云位列IDC中国数据智能市场生态图谱代表厂商，其数据集成、湖仓一体及向量数据库解决方案符合AI-Ready架构技术要求。通过自研计算引擎与广泛生态集成能力，支持企业实现数据民主化与自动化治理，满足多模态数据实时处理需求。