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騰訊云聯(lián)合Gartner權威發(fā)布《Data+AI下一代數(shù)智平臺建設指南》

時間:2025-07-02來源:騰訊云 作者:

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6月27日,騰訊云與Gartner聯(lián)合發(fā)布《Data+AI 下一代數(shù)智平臺建設指南》,深度剖析生成式AI時代企業(yè)數(shù)據(jù)管理痛點,明確構建下一代數(shù)據(jù)智能平臺需重點發(fā)展的六大關鍵能力方向,并全景展示騰訊云Data+AI產品矩陣,為企業(yè)提供應對挑戰(zhàn)的一體化解決方案。


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報告指出,AI時代企業(yè)競爭焦點正從“模型競爭”轉向“高價值數(shù)據(jù)資產競爭”——數(shù)據(jù)質量已成為 AI發(fā)展的核心瓶頸,企業(yè)亟需構建系統(tǒng)性數(shù)據(jù)工程能力,通過持續(xù)迭代優(yōu)化數(shù)據(jù)而非頻繁調整模型來釋放AI潛能。


報告認為,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺在應對生成式AI需求時面臨顯著挑戰(zhàn):大量非結構化數(shù)據(jù)沉睡、數(shù)據(jù)與AI開發(fā)割裂導致落地周期長、批處理難以滿足實時場景需求、跨部門數(shù)據(jù)標準不一引發(fā)治理困境與合規(guī)風險,以及業(yè)務人員獲取數(shù)據(jù)高度依賴IT導致響應遲緩。


Gartner研究表明,為其生成式人工智能(GenAI)應用程序部署檢索增強生成(RAG)管道的組織需要訪問非結構化數(shù)據(jù),而非結構化數(shù)據(jù)占當今組織數(shù)據(jù)的70%到90%。預測到2027年,專注于多結構化數(shù)據(jù)管理的IT支出將占數(shù)據(jù)管理技術和服務總IT支出的40%。


為此,報告提出企業(yè)需構建Data+AI雙輪驅動的一體化平臺,其關鍵能力包括Data與AI技術的可組裝性、端到端全生命周期開發(fā)與業(yè)務集成、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與增強、統(tǒng)一元數(shù)據(jù)驅動的治理與合規(guī)等。


其中,數(shù)據(jù)與AI技術的可組裝性成為核心能力。面對大模型每3-5個月的迭代周期及向量檢索、湖倉一體等技術的快速演進,企業(yè)需構建“可插拔”架構。


同時,端到端全生命周期管理成為標配,開發(fā)需覆蓋數(shù)據(jù)處理、模型構建到業(yè)務集成全流程,如金融行業(yè)通過實時數(shù)據(jù)管道整合多源數(shù)據(jù),實現(xiàn)風險模型快速迭代,將合規(guī)響應時間從月級壓縮至小時級。


多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力則決定價值上限,AI應用需融合結構化與非結構化數(shù)據(jù),將文本、圖像、視頻等轉化為“智能燃料”,零售企業(yè)通過整合線上線下多模態(tài)數(shù)據(jù)構建360度客戶畫像,推動精準營銷效率提升30%以上。


此外,引入Agentic Analytics可實現(xiàn)智能自動化決策,例如通過AI代理識別并修復臟數(shù)據(jù)、動態(tài)追蹤數(shù)據(jù)血緣。


騰訊云致力于通過Data+AI技術深度融合,為企業(yè)構建高效智能的企業(yè)級基礎設施。其Data+AI能力以數(shù)據(jù)管理為核心,整合AI算力、數(shù)據(jù)存儲分析、數(shù)據(jù)治理、安全管理及AI模型訓練與實時決策等產品服務,提供從數(shù)據(jù)接入到智能應用的端到端解決方案。


根據(jù)2024年Gartner數(shù)據(jù)和分析治理調查,近一半的受訪者認為“難以在不同部門/業(yè)務單位之間標準化數(shù)據(jù)”是其組織面臨的最大D&A治理相關挑戰(zhàn)之一。


在具體實踐中,依托WeData一站式智能數(shù)據(jù)平臺,企業(yè)可無縫貫通數(shù)據(jù)到AI的全鏈路管理:數(shù)據(jù)側通過DataOps實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)實時接入與自動化管道構建,內置智能質量監(jiān)控攔截異常數(shù)據(jù),結合統(tǒng)一語義層沉淀企業(yè)級指標與數(shù)據(jù)模型;AI側通過MLOps對接主流機器學習框架,支撐特征工程、模型訓練到在線推理的自動化流水線。


在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)開發(fā)體驗之上,騰訊云打造的ChatBI與數(shù)據(jù)分析Agent還能大幅降低數(shù)據(jù)應用門檻。業(yè)務人員通過簡單對話可自動生成可視化報表,需求響應速度提升10倍;WeData Agent基于大模型主動執(zhí)行任務,如自動修復異常數(shù)據(jù)管道、預測存儲瓶頸并提前擴容,展現(xiàn)代理型分析的落地價值。


未來, Data+AI平臺將向自然語言交互、AI自動化優(yōu)化、生成式AI深度整合演進,Gartner預測,到2028年,80%的GenAI商業(yè)應用將在組織現(xiàn)有的數(shù)據(jù)管理平臺上開發(fā),從而將實施復雜性和交付時間降低50%。




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