2025-07-01-腾讯云-2025年Data+AI下一代数智平台建设指南报告_33页_2mb

生成式AI时代的数据挑战

1. 挖掘非结构化数据价值

   • 传统工具在多模态数据处理、元数据提取和高效向量化方面能力不足。
   • 腾讯云解决方案：开放数据湖服务TCLake、多模态湖仓TBDS。

2. 打通数据到智能的转化壁垒

   • 数据管理与AI开发割裂，导致响应周期长、效果不稳定、重复投入成本高。
   • 腾讯云解决方案：DataOps（WeData DataOps）+ MLOps（WeData MLOps）一体化平台。

3. 驾驭海量实时数据洪流

   • 传统架构难以支持流批一体化和秒级响应需求。
   • 腾讯云解决方案：Oceanus流批一体化平台、AI驱动的代码开发优化、预测式弹性调度。

4. 构建可信的数据治理与安全体系

   • 数据孤岛、合规需求与治理效率不足。
   • 腾讯云解决方案：统一语义层（WeData Unity Semantics）、AI驱动治理、可信向量数据库（Tencent VectorDB）。

5. 实现数据智能全员普惠

   • 数据门槛高，IT团队无法满足零散需求。
   • 腾讯云解决方案：智能代理分析（Agentic Analytics）、低代码ChatBI、Data Agent。

驱动企业构建Data+AI平台的核心要素

1. Data与AI技术的可组装性（Composability）

   • 通过模块化架构支持灵活替换、动态扩展与成本控制。
   • 关键能力：NoETL数据工程、Headless BI。

2. 端到端的Data+AI全生命周期开发

   • 支持数据开发、AI训练调优、服务部署的全链路管理。
   • 平台能力：WeData Agent、TCInsight智能管家、DLC数据湖计算。

3. 多模态数据处理与统一元数据治理

   • 支持结构化/非结构化多种数据，元数据驱动治理。
   • 核心工具：TBDS湖仓、Tencent Catalog。

企业构建Data+AI平台的关键能力

主动选择（头部企业）

• 打破组织壁垒，构建新应用场景（如智能客服、供应链预测）。
• 提升技术整合效率，减少重复投入。

被动应对（优化现有资产）

• 简化AI部署流程，增强数据质量与治理。
• 自动化数据流程与成本优化。

Data+AI典型行业应用

• 金融：智能风控、风险评分、合规优化。
• 零售：实时推荐、库存预测、个性化营销。
• 医疗：影像分析、基因研究、疫情预测。
• 制造业：生产优化、供应链管理、设备预测。

AI未来发展

• 数据织物融合生态、Agent型AI崛起、自然语言交互普及。
• 无缝集成防止AI幻觉、提升数据主权治理、跨云能力增强。

总结

企业需构建统一Data+AI平台，将数据作为核心资产，通过腾讯云产品生态实现：

• 高效处理：非结构化数据、多模态融合
• 智能转化：打通数据→AI流程，降低协作断层
• 全员赋能：降低使用门槛，提升决策效率
• 无缝治理：满足合规、安全与全链路可追溯

未来趋势：融合式数据管理、智能体生态、代理型AI，推动企业战略型数据应用落地。