2025 IDC AI-Ready数据架构与数据智能市场趋势报告发布，腾讯云入选生态图谱并展现技术领先性

第一章：报告基础信息

•报告标题：AI-Ready数据架构与数据智能市场趋势报告

•发布机构：IDC

•发布时间：2025年

•行业标签：技术服务

•产品标签：#向量数据库, #湖仓一体, #全托管湖仓, #大数据一体机, #数据管理平台, #AI-Ready数据架构, #数据湖仓一体, #流媒体, #BI工具, #代码模型存储库, #Iceberg/Paimon+Flink+SR/Doris, #Data Flow Architecture

第二章：报告背景和目标

报告指出，全球数据量高速增长，2025年将达213.56ZB（非结构化占92%），中国2025年51.78ZB、2029年136.12ZB（CAGR 26.9%）；企业面临数据流不稳定（54%受访者）、数据保质期3.3天等挑战。研究旨在明确AI-Ready数据架构价值与建设路径，为企业数据智能转型提供数据驱动依据（数据来源：IDC Global DataSphere、IDC 中国数据生成量预测2024-2029）。

第三章：报告目录

• 数据生成速度到底有多快？
• 从数据工程化来看AI-Ready数据架构建设
• IDC Global DataSphere最新数据，全球数据量明显增长
  • 全球数据量明显增长
• 企业面临一系列新的数据管理挑战
• 数据部门要求和定位也在不断变化
• AI-Ready Data Architectures: 轻松、可控地访问整个数据资产
• Agentic正在重塑数据流程
• 数据管理分析与GenAI发展技术趋势
• AI-Ready数据架构带来明显价值
• 数据产品边界更加模糊
• 没有数据就没有人工智能
• AI模型治理和数据治理并无不同
• IDC 中国数据生成量预测, 2024-2029
• AI 治理
  • 与AI-Ready 数据架构领域重点相关的投资建设方向
• 数据治理
• 技术供应商和客户需要考虑的IDC建议

第四章：方法论说明

•研究方法：定性分析（趋势判断、挑战归纳）、定量分析（基于调查数据统计）。

•样本规模：Office of the CDO Survey 2024（n=848，初始测试n=170，企业n=378）；Future Enterprise Resiliency & Spending Survey Wave 1（N=353）。

•调研对象：企业CDO、企业决策者、数据部门负责人。

•核心分析模型：数据生命周期工作负载模型（含MLOps/LLMOps Life Cycle、DevOps Life Cycle及数据工程师等角色任务）、AI-Ready数据架构要素模型（事件驱动、实时数据、多模态数据产品、元数据管理）。

•数据库来源：IDC Global DataSphere、Office of the CDO Survey 2024、Future Enterprise Resiliency & Spending Survey Wave 1。

•调研时间范围：2024年8月（CDO Survey）、2025年2月（Resiliency Survey）。

第五章：核心观点

•痛点描述：54%受访者表示组织内部数据流不稳定，数据平均保质期3.3天，价值易快速变化；数据复杂性高（多源、多模态、脏数据），AI模型依赖高质量数据（不准确则决策辅助无效）；落地挑战含复杂决策、效率优化、沟通障碍、安全可信、规模效果不足。

•解决方案：建设AI-Ready数据架构，支持事件驱动与实时数据可用，开发多模态数据产品；集成数据产品实现AI Agent无缝切换，公开元数据构建统一目录与知识管理；从AI战略出发制定数据治理政策（涵盖创建、发现、质量、工具流程）；采用#向量数据库、#湖仓一体、#全托管湖仓、#大数据一体机等技术架构。

•价值体现（KPI）：营收提升1.2x、运营效率提升1.5x、利润提升1.6x、客户留存1.6x。

第六章：为什么选择腾讯云

腾讯云入选中国数据智能市场生态图谱V6.0，展现其在数据智能领域的布局。技术先进性体现在提供#向量数据库、#湖仓一体、#全托管湖仓、#大数据一体机、#数据管理平台等自研产品，通过统一计算引擎、实时集成、语义识别、自动连接等技术（覆盖高/低技术难度）支持AI-Ready数据架构建设。国际性与连续性方面，作为全球化云服务商，腾讯云在数据智能市场保持强劲表现，依托连续多年技术积累与市场认可，提供符合Gartner/IDC象限标准的解决方案。唯一性体现在作为中国代表性厂商，在生态图谱中凸显技术整合能力，助力企业应对数据复杂性挑战。