Data+AI下一代数智平台建设指南_33页_2mb

Data+AI平台建设指南总结

1. 关键挑战

✅ 生成式AI的新型数据需求：传统平台在非结构化数据处理、动态多模态数据支持、元数据提取等方面不足。
✅ 数据到智能的转化壁垒：数据管理与AI割裂，导致响应延迟、模型不稳定、重复开发成本高。
✅ 海量实时数据处理：传统架构难支撑流批一体化、秒级响应需求。
✅ 可信数据治理：缺乏统一标准、自动化治理机制，存在数据孤岛、安全隐私风险。
✅ 全员数据能力：需降低技术门槛，支持业务人员直接对话式数据消费。

2. 腾讯云解决方案

核心产品与能力：

• 🌐 数据湖服务：TCLake
• 📊 多模态处理：TBDS（文本/图像/视频/音频）
• 🤖 AI Agent：Data+AI双引擎驱动
• 📊 BI智能助手：ChatBI
• ⚙️ DataOps/MLOps：WeData平台

关键举措：

• 一体化平台：整合Data与AI全流程
• 自然语言交互：NL2SQL/Text-to-SemSQL
• 元数据驱动：统一语义层/Headless BI
• 领域专属优化：行业化引擎+AutoML
• 安全治理：AI-SPM防火墙+数据脱敏

3. 平台构建要求

六大核心能力：

1. ⚙️ 可组装性：模块化架构对接技术迭代
2. 🔄 全生命周期：Data→AI→服务闭环
3. 📚 多模态支持：文本/图像/视频等统一处理
4. 📊 统一治理：元数据驱动合规安全
5. 🤖 Agentic：自动化决策+主动分析
6. 🚀 弹性架构：云原生+跨云部署

4. 典型场景与趋势

重点行业应用：

• 🏦 金融：智能风控/AI客服
• ⚡ 制造业：预测性维护/供应链优化
• 🏥 医疗：影像分析/个性化治疗
• 🛒 零售：需求预测/个性化推荐

核心趋势预测（2028+）：

1. 现有平台扩展GenAI应用占比达80%
2. 本地数据主权需求提升（跨云集成）
3. Agentic Analytics普及推动自动化数据消费
4. 主动元数据驱动AI工具可信化

5. 总结

Data+AI平台是AI时代企业基础设施的核心，其成功构建依赖：

• 数据资产化：从“数据管理”到“Data+AI”生态建设
• 能力交叉：融合传统数据库技术与生成式AI创新
• 全员赋能：打破技术与业务的数据鸿沟

企业需把握“Data+AI双轮驱动”，实现智能化转型与业务创新。