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构建AI-Ready数据智能平台：驱动Data+AI融合与效能跃升
一体化Data+AI平台： WeData OneFlow一站式工作流：打通“大数据开发编排-模型训练-模型应用”全流程，实现DataOps+AIOps协同； 多模一体化治理：构建覆盖全流程的多模数据资产与统一业务语义 ，通过“Data+AI统一元数据”“多模数据统一治理”“统一语义建模”消除数据歧义； 统一语义层：基于“技术元数据+业务语义”双驱动算法，降低大模型数据误解率。 腾讯云大数据差异化优势解析 技术领先性 自研引擎：多模态智能数据湖TCLake（兼容Iceberg/Lance生态）、高性能融合计算引擎Meson、计算感知加速引擎TCQA（智能分层加速），实现极致Lakehouse 社区全球第三（累计提交204个PR，150个合并），Apache Doris社区国内第一（累计贡献超110个PR含向量化读取核心功能），Apache Iceberg核心贡献者； 标准参编：核心参编中国信通院Data
10710编辑于 2026-04-22Data+AI融合计算：下一代企业智能化的核心引擎
摘要 本文深入探讨Data+AI融合计算的技术路径与实现方式，重点分析腾讯云数据湖计算DLC如何通过云原生架构实现数据与AI的高效协同，为企业提供一体化智能数据解决方案。 在这一趋势下，腾讯云数据湖计算DLC作为唯一入选Gartner2025年全球市场指南的中国产品，正引领着Data+AI融合计算的新范式。 正文 一、Data+AI融合计算的技术演进 Data+AI融合计算本质上是通过统一的数据基础架构，实现数据工程与人工智能工作流的无缝衔接。 这一案例充分证明了Data+AI融合计算在实际业务中的价值。 随着AI技术的持续演进，Data+AI的深度融合将成为企业智能化升级的必然选择，而腾讯云DLC在这一领域的创新实践，为中国企业提供了可靠的技术支撑。
74110编辑于 2025-10-27- 来自专栏QQ大数据团队的专栏
腾讯云程彬：构建下一代数智平台，加速Data+AI融合落地
在2025年6月27日举办的AICon全球人工智能开发与应用大会上，腾讯云大数据基础产品总经理程彬分享了腾讯云大数据在Data+AI领域的最新实践与思考，并就相关问题接受了媒体群访，以下是专访内容： 腾讯云大数据基础产品总经理 程彬 聚焦Data+AI融合，助力企业智能化转型 记者：随着AI技术的快速发展，大数据与AI的融合日益紧密。 您认为未来大数据技术在与AI融合方面会有哪些新的突破和应用场景？腾讯云在推动大数据与AI融合方面有哪些具体的规划和实践？ 程彬：未来大数据与AI融合将带来诸多突破与应用场景。 例如，腾讯云的统一数据湖TCLake兼容开源格式iceberg，使得社区软件能够直接处理腾讯云上的数据，降低企业从传统数据平台向DATA+AI平台升级的门槛。 解决AI代理幻觉风险，普惠化数据智能应用 记者：一直提到智能体的问题，腾讯云提出“自主代理分析”是下一代Data+AI核心能力，这种智能体如何解决AI代理在金融、医疗等严谨场景中的“幻觉风险”？
81310编辑于 2025-07-12 腾讯云WeData OneOps平台：Data+AI融合驱动金融业务自动化审核效率提升
WeData OneOps一体化平台 腾讯云推出WeData OneOps一体化平台，以“One Environment + One Workflow + One Data +AI工作负载”为核心，实现Data +AI融合的工程化落地。
300编辑于 2026-04-27腾讯云大数据2025年度技术实践：以Data+AI融合驱动企业数智化转型
第一章 洞察行业痛点：传统大数据架构的效能瓶颈与转型诉求 当前企业数智化转型中，传统大数据架构面临稳定性、性能、成本、治理、AI融合五大核心冲突： 性能瓶颈：电商大促（如618）瞬时流量达日常数十倍 AI融合困难：大模型推理成本高、幻觉问题突出，企业私域数据与AI应用脱节（腾讯云TBDS实践）；DataOps与MLOps割裂，AI应用落地周期长（金融、医疗行业案例）。 第二章 构建Data+AI解决方案：腾讯云全栈产品与技术架构 腾讯云以“轻快、易用、智能”为核心，推出覆盖数据全生命周期的产品矩阵与技术范式： 核心产品矩阵 基础引擎：弹性MapReduce（EMR Data+AI一体化： TBDS多模态统一元数据服务，自动提取非结构化数据特征，构建企业级数据资产图谱； Modular RAG嵌入数据流程，结合MCP协议实现AI应用与数据平台安全交互（腾讯云 未来展望 腾讯云将持续深耕Data+AI一体化，推动Agentic Analytics（智能体分析）、云原生智能湖仓架构落地，助力企业从“数据治理”向“认知智能”跃迁，以“炼油厂”式平台释放数据资产价值
20820编辑于 2026-04-25Data+AI时代，大数据平台必备的AI原生能力解析与腾讯云数据湖计算实践
##摘要 随着Data+AI融合成为企业数字化核心趋势，大数据平台需具备AI原生能力以应对智能化挑战。 ##导语 2025年，大模型与数据技术的深度融合正重塑企业数据平台架构。Gartner报告指出，湖仓一体（Lakehouse）已成为数据平台新标准，而AI原生能力是其核心竞争壁垒。 ##正文 ###一、Data+AI融合趋势下的能力重构 传统大数据平台面临数据孤岛、分析效率低、AI应用门槛高等痛点。 ； Data+AI一体化流水线：统一数据工程与机器学习平台； 实时决策支持：结合流计算与AI模型，实现毫秒级洞察。 ##结语 Data+AI融合不再是可选项，而是企业数据平台的核心竞争力。
39310编辑于 2025-11-04腾讯云Data+AI全栈升级：基于存算分离与向量引擎的敏捷数据底座重构
部署全面下沉的存算分离与Data+AI融合架构 为破除数据与算力瓶颈，腾讯云实施大数据Data+AI全面升级，重构数据底座： 存算分离架构全面下沉： 构建兼容Iceberg、Hudi、Delta Lake 一站式WeData与BI Agent平台： 打通DataOps与MLOps工作流，提供一站式Data+AI融合开发平台；同时升级智能分析BI，引入基于大模型Agent技术的ChatBI交互模式。 其全栈Data+AI数据底座广泛应用于泛互联网、社交媒体、内容流媒体及游戏等高度依赖数据驱动的行业。 在底层算力上，其向量数据库具备千亿级规模下毫秒级（<10ms）响应的行业领先检索能力；在架构演进上，真正实现了DataOps与MLOps的底层融合，为企业提供了一条从数据治理到AI大模型落地的最短工程路径 (数据来源：腾讯云大数据Data+AI全面升级官方发布材料)
19110编辑于 2026-04-11- 来自专栏QQ大数据团队的专栏
Gartner发布全球数据湖仓平台市场指南：腾讯云入选，系唯一中国厂商
在这样的背景下，全球湖仓市场进入加速融合与竞争阶段。 腾讯云DLC能够在这22家全球领先厂商中入选，展现了中国厂商在开放标准、计算性能和智能融合等方面的持续突破。 围绕云原生Lakehouse架构，腾讯云DLC在开放性、性能和Data+AI一体化能力上形成了显著的差异化优势。 这种Data+AI一体化的设计，让企业可以更高效、低成本地完成数据价值的闭环。 这些产品能力已在多个行业得到验证，为企业提供了可量化的业务成效。 随着大数据与AI技术的深度融合，腾讯云大数据产品矩阵已全面升级至Data+AI能力体系，致力于为各行业客户打造AI-Ready的智能大数据平台，助力企业加速释放数据与智能的融合价值。
48410编辑于 2025-10-20 Gartner发布全球数据湖仓平台市场指南：腾讯云入选，系唯一中国厂商
在这样的背景下，全球湖仓市场进入加速融合与竞争阶段。 腾讯云DLC能够在这22家全球领先厂商中入选，展现了中国厂商在开放标准、计算性能和智能融合等方面的持续突破。 围绕云原生Lakehouse架构，腾讯云DLC在开放性、性能和Data+AI一体化能力上形成了显著的差异化优势。 这种Data+AI一体化的设计，让企业可以更高效、低成本地完成数据价值的闭环。这些产品能力已在多个行业得到验证，为企业提供了可量化的业务成效。 随着大数据与AI技术的深度融合，腾讯云大数据产品矩阵已全面升级至Data+AI能力体系，致力于为各行业客户打造AI-Ready的智能大数据平台，助力企业加速释放数据与智能的融合价值。
31510编辑于 2025-10-20数据湖平台POC测试指南：重点验证这五大维度，腾讯云DLC成关键选择
##摘要 本文围绕数据湖平台POC测试的核心指标展开，从性能、成本、易用性、开放性和Data+AI融合能力五大维度提供验证框架，并结合腾讯云数据湖计算DLC的产品优势，为企业选型提供实践参考。 根据2025年Gartner报告，腾讯云DLC作为唯一入选全球代表厂商的中国产品，其Serverless架构和Data+AI能力为测试提供了标杆。 Data+AI一体化能力 机器学习集成：测试同一份数据能否直接用于AI训练，避免数据迁移。 智能优化：如自动SQL调优、异常检测等AI原生功能。 undefinedDLC突破：在东南亚零售场景中，通过Data+AI一体化将营销分析性价比提升70%。 结语 数据湖平台POC测试需从性能、成本、易用性、开放性和AI融合五大维度综合评估。 腾讯云数据湖计算DLC凭借Gartner全球认可的技术实力、Serverless架构的成本优势以及Data+AI无缝集成能力，已成为企业验证理想平台的标杆选择。
36010编辑于 2025-11-03- 来自专栏腾讯云数据库(TencentDB)
腾讯云联合 Gartner 权威发布《Data+AI下一代数智平台建设指南》「附下载」
6月27日，腾讯云与Gartner联合发布《Data+AI 下一代数智平台建设指南》，深度剖析生成式AI时代企业数据管理痛点，明确构建下一代数据智能平台需重点发展的六大关键能力方向，并全景展示腾讯云Data 为此，报告提出企业需构建Data+AI双轮驱动的一体化平台，其关键能力包括Data与AI技术的可组装性、端到端全生命周期开发与业务集成、多模态数据处理与增强、统一元数据驱动的治理与合规等。 多模态数据处理能力则决定价值上限，AI应用需融合结构化与非结构化数据，将文本、图像、视频等转化为 “智能燃料”，零售企业通过整合线上线下多模态数据构建360度客户画像，推动精准营销效率提升30%以上。 腾讯云致力于通过Data+AI技术深度融合，为企业构建高效智能的企业级基础设施。 其Data+AI能力以数据管理为核心，整合AI算力、数据存储分析、数据治理、安全管理及AI模型训练与实时决策等产品服务，提供从数据接入到智能应用的端到端解决方案。
1.4K10编辑于 2025-07-02 - 来自专栏QQ大数据团队的专栏
IDC MarketScape：腾讯云位居国内生成式AI数据基础设施“领导者”象限
在这一背景下，未来厂商竞争的核心分水岭，将在于能否实现数据与AI的深度融合。作为报告中的领导者，腾讯云已在“Data+AI”一体化方向完成系统布局。 进一步来看，腾讯云统一元数据管理平台TC-Catalog打通大数据与AI引擎，支持结构化、非结构化数据及AI模型的统一管理和权限管控，同时实现跨引擎融合计算，从而加速企业Data+AI应用落地。 在此基础上，腾讯云大数据平台TBDS构建了统一的数据智能底座，以Lakehouse架构支撑多模态数据的融合与分析。 通过TDBS中Spark与Flink引擎的融合计算，企业能够以SQL直接完成复杂混合分析，并支持自然语言交互式洞察，整体分析链路成本降低超过 50%。 IDC在报告中强调，未来技术供应商需要加速Data+AI融合平台落地，提升计算引擎性能并加强垂直行业适配。
52010编辑于 2025-09-11 - 来自专栏QQ大数据团队的专栏
腾讯云大数据升级Data+AI能力体系，构建AI-Ready的智能大数据平台
本文共计1179字 预计阅读时长4分钟 9月17日，在腾讯全球数字生态大会上，腾讯云宣布大数据产品矩阵全面升级Data+AI能力体系，覆盖底层架构、数据平台、数据应用等全流程，帮助企业应对数据治理、多模态融合与智能化应用等挑战 腾讯云副总裁黄世飞发表主题演讲 腾讯云副总裁黄世飞表示，腾讯云致力于融合Data+AI一体化能力，并引入AI Agent赋能，旨在解决传统数据平台在多模态处理和智能化上的不足，推动企业形成差异化AI竞争力 对此，腾讯云提出构建“AI-Ready”智能大数据平台，通过云原生架构、Data+AI一体化和Agent增强，为企业提供面向未来的数据底座。 DataOps到AIOps的融合。 在本次大会上，面向融合创新场景，腾讯云大数据平台TBDS也升级亮相，凭借核心引擎的优化，整体性能提升65%。
97310编辑于 2025-09-29 - 来自专栏深度学习与python
腾讯云与 Gartner 联合发布“Data+AI”白皮书，各行业领军企业分享最佳实践
；中国则聚焦于将先进技术与产业超大规模的丰富场景深度融合。 面对 GenAl 时代的数据挑战，腾讯云给出的答案是深度融合、全面打通，打造了一个 为 AI 时代而生的原生一体化 Data+AI 平台 DIaaS（Data Intelligence as a Service Oceanus 流批增量一体化通过 AI 驱动的代码开发与智能运维管理，结合流处理与实时 AI 深度融合，能够帮助企业解决开发效率低下、运维成本高企、实时 AI 能力缺失等痛点。 程彬在接受采访时指出，Data 与 AI 的融合价值正在持续放大，在下一代数据智能平台的跃迁背后，一方面是大语言模型技术的成熟为数据发展开辟了新路径，另一方面在于用户需求的升级。 特别是围绕数据管理生态的融合、自然语言交互的应用，以及数据质量与治理的强化等六个方面的技术升级尤为关键，以此更好地应对未来挑战并抓住技术红利。
1.5K10编辑于 2025-07-08 - 来自专栏QQ大数据团队的专栏
腾讯云WeData：中国数据治理市场份额增长第一
然而，市场需求从传统规范转向要求垂直场景经验和数据价值判断能力，具备Data+AI端到端能力的厂商将抢占传统大数据厂商的市场空间。 作为Data+AI领域的领导者，腾讯云在“Data+AI”一体化方向有深厚的技术沉淀。 腾讯云WeData全新升级“Data+AI”一体化数据智能平台，基于全链路DataOps与全流程AIOps双引擎驱动，覆盖从数据集成、开发、治理到模型训练、精调、推理的全生命周期能力。 通过融合数据建模、质量管控、安全合规、统一语义等核心模块，构建企业级数据资产运营体系，帮助企业在数据构建和应用的过程中实现降本增效，数据价值最大化。 多源异构数据融合能力：统一元数据集成，整合跨系统、跨源、异构元数据，形成企业全域数据资产视图；支持异构数据建模，实现指标、维度跨源融合查询。
92810编辑于 2025-09-29 2025 腾讯云金融AI前沿实践及洞察
+AI，数智结合 4.1 Data+AI核心趋势（智能化管理、一体化、创造高价值） 4.2 腾讯金融云Data+AI解决方案架构 价值为先，跨越从AI试点到规模化应用的鸿沟（吴悦宁 | 腾讯云泛金融技术总监 ） 6.4 底座能力层（流批融合引擎Setats、智能湖仓一体架构、多模态数据融合） 金融行业大模型场景落地挑战与实践（全成 | 腾讯金融云首席AI技术专家） 7.1 挑战（高精度、强监管、 第五章：核心观点 AI规模化应用困境：金融机构AI项目多停留在试点（麦肯锡：12%规模化应用），面临算法准确率不足（IDC：迁移后准确率降40%）、工程系统融合复杂、组织流程阻力（跨部门认知分歧、人力结构冲突 大模型金融场景落地路径： 原子能力建设：文档解析（多模态融合、动态分割）、文本结构化（实体关系三元组抽取）、多模态处理（图像文本化、音视频结构化）、工程插件（数据质量监测、合规过滤）。 Data+AI融合趋势：从单点突破迈向产业重构，需构建智能体应用生态（Data Agent）、一体化开发平台（Wedata 3.0）、AI原生数据底座（Setats流批引擎、智能湖仓）。
26120编辑于 2026-04-22- 来自专栏深度学习与python
数据基建：云厂商的“新阳谋”
首先，是多模态数据的融合挑战。GenAI 应用需要同时理解和处理文本、图像、音视频等多种非结构化数据。 这要求数据平台不仅能存储这些异构数据，更要能进行高效的跨模态对齐、融合与处理，而这恰恰是传统以结构化数据为核心的数仓或单一工具的短板。 其次，是数据处理与 AI 模型训练的无缝衔接。 AI 不再是数据处理流程下游的“消费者”，而是和数据存储、计算、治理环节相互融合，最大程度消除数据在 AI 全链路流通中的割裂感和延迟感。 这种设计思路，恰恰符合 AI 时代数据基础设施的底层逻辑。 何时抵达 Data+AI 终局？ 今天的“Data+AI”仍然处在概念层面，要真正让 ODPS 这样的“数据基础设施”变成企业标配，仍然困难重重。 但 Data+AI 并非只是云厂商的独角戏。
28210编辑于 2025-07-24 - 来自专栏QQ大数据团队的专栏
腾讯云联合 Gartner 权威发布《Data+AI下一代数智平台建设指南》「附下载」
，并全景展示腾讯云Data+AI产品矩阵，为企业提供应对挑战的一体化解决方案。 为此，报告提出企业需构建Data+AI双轮驱动的一体化平台，其关键能力包括Data与AI技术的可组装性、端到端全生命周期开发与业务集成、多模态数据处理与增强、统一元数据驱动的治理与合规等。 多模态数据处理能力则决定价值上限，AI应用需融合结构化与非结构化数据，将文本、图像、视频等转化为 “智能燃料”，零售企业通过整合线上线下多模态数据构建360度客户画像，推动精准营销效率提升30%以上。 腾讯云致力于通过Data+AI技术深度融合，为企业构建高效智能的企业级基础设施。 其Data+AI能力以数据管理为核心，整合AI算力、数据存储分析、数据治理、安全管理及AI模型训练与实时决策等产品服务，提供从数据接入到智能应用的端到端解决方案。
72910编辑于 2025-06-28 腾讯云AI-Ready数据智能平台：Data+AI一体化方案驱动企业智能决策
构建AI-Ready数据智能平台四大技术支柱 腾讯云提供“适配AI的云原生数据基座+一体化Data+AI平台+AI Agent加持的平台智能化+TBDS融合创新方案”技术体系： 适配AI的云原生数据基座 一体化Data+AI平台 WeData多模一体化治理：构建覆盖全流程的多模数据资产与统一业务语义，通过“Data+AI”统一元数据、多模数据统一治理（安全管控、标准规范、血缘分析）、统一语义建模，消除业务与技术数据理解鸿沟 TBDS融合创新方案 全栈可控：硬件（鲲鹏/海光服务器）、大数据平台、应用全面适配国产芯片（X86/ARM混合部署）； 性能平均提升65%，迁移工具覆盖版本全面； 安全合规：支持百万级权限策略， 量化验证Data+AI方案业务价值 核心指标体现ROI（数据来源：腾讯云分享材料）： 开发效率：省级电网企业DataOps体系使开发效率从按月响应提升到按周响应； 入湖效率：某能源央企Inlong 其他客户案例 上汽集团（SAIC MOTOR）：应用ChatBI提升数据分析效率； 中信银行（CHINA CITIC BANK）：采用TBDS融合创新方案实现全栈可控与性能提升； 长城人寿（GREATWALL
33510编辑于 2026-04-06- 来自专栏QQ大数据团队的专栏
大模型驱动数据分析范式重构，腾讯云Data+AI实践亮相2025数据智能大会
在6月18日中国通信标准化协会主办的2025数据智能大会上，腾讯云大数据TBDS产品中心总经理徐晓敏发表主题演讲，系统阐释了大模型（LLM）对数据分析范式的深刻变革，并分享了腾讯云在Data+AI融合方向的最新实践 他表示，大模型正重塑数据处理架构、分析方法、治理需求与运维模式，腾讯云已构建起覆盖底层存储到上层应用的完整Data+AI技术体系。 进入LLM时代，数据处理和分析正加速演进。 Wedata开发平台融合DataOps与MLOps，支持结构化与非结构化数据资产的统一开发、编排与治理。 为降低使用门槛，腾讯云推出了自然语言驱动的ChatBI。 腾讯云将持续推动Data+AI融合，为行业释放更大数据智能价值。 腾讯云大数据始终致力于为各行业客户提供轻快、易用，智能的大数据平台。
50710编辑于 2025-06-21
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