Data+AI下一代数智平台建设指南

01 生成式AI时代的数据挑战：企业转型的核心瓶颈
传统数据平台在应对生成式AI新型数据需求时面临四大挑战：
1 元数据提取、智能分块、摘要生成和高效向量化存储能力不足，难以满足GenAI应用复杂要求；
2 数据与AI交互过程拉高数据读写和加工时效性，导致响应迟钝；
3 数据质量、合规性和安全保障成为核心难题；
4 传统低效的开发模式导致开发运维割裂，业务响应周期长。

腾讯云解决方案：
1 推出开放统一数据湖服务TCLake、混合搜索ES、AI数据湖仓TBDS、智能代理TCDataAgent
2 提供Oceanus流批增量一体化平台、DataOps+MLOps一体化CI/CD流水线
3 部署ChatBI，实现自然语言交互的数据分析
4 推出TCInsight大数据智能自治系统，实现AI驱动的系统自动检测、分析和调优

02 主动选择与被动应对
数据+AI平台建设分为主动选择与被动应对两种策略：
主动选择（头部企业）：

• 统一平台与数据基座降低“非必要成本”
• 构建数据和AI在统一平台高效联动提高快速应对业务复杂性能力
  被动应对（主流企业）：
• 提升数据治理的质量，保护已有数据资产
• 提升业务敏捷与控制创新浪费，降低总体成本

关键技术优势：
高可靠性与智能
多模态数据智能处理与增强、自动纠错功能、动态多轮交互能力
效率提升
代码生成、自动触发模型重新训练、智能故障定位与根因分析
集成性
FinOps技术优化资源使用、数据检索对接ES、工作流无缝编排
生态灵活
原生支持Python生态、适配主流ML框架、兼容表格计算

03 关键能力要求
1 端到端的Data+AI全生命周期开发与业务集成
2 多模态数据（结构化非结构化数据）的处理与增强
3 统一元数据驱动的治理与合规
4 自主代理分析（Agentic Analytics）

04 产品全景图
腾讯云Data+AI产品平台集：

• 数据层：对象存储COS、ES向量搜索、TCLake数据湖服务
• 引擎层：Oceanus流批一体化、Data Engine数据枢纽解决方案
• 平台层：WeData Agent、TCInsight、ChatBI、WeData DataOps
• 应用层：智能搜索、AI函数、行业化智能体解决方案

05 行业典型应用场景
金融：智能风控、精准营销、动态定价
制造业：数字化供应链管理、设备智能预测性维护
医疗：疾病预测分析、医学影像辅助诊断
零售：社交电商转化预测、商品推荐智能优化
教育：考试自动评阅、学习进度动态分析
交通：智能导航规划、突发交通事件响应

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