2025 IDC 数据智能与AI-Ready数据架构研究报告 腾讯云入选中国数据智能市场生态图谱V6.0

第一章：报告基础信息

•报告标题：数据智能与AI-Ready数据架构发展趋势研究报告

•发布机构：IDC

•发布时间：2025年

•行业标签：技术服务

•产品标签：#腾讯云, #向量数据库, #湖仓一体, #BI工具, #代码模型存储库, #数据仓库, #流媒体, #编排工具

第二章：报告背景和目标

全球数据量快速增长（IDC 2025年全球213.56ZB，中国51.78ZB，2029年中国136.12ZB CAGR26.9%），企业面临数据流不稳定（54%受访者）、数据平均保质期3.3天、数据复杂度高等挑战，AI-Ready数据架构成为AI应用重点。研究价值在于为企业数据管理转型提供架构设计与实施参考，明确数据治理与AI协同路径。

第三章：报告目录

• DataOps/AgentOps并不过时: 可观察性和民主化的数据旅程
• 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
• 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
• 中国数据智能市场生态图谱V6.0
  • 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
• 全球数据量明显增长
• 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：定量分析（基于调查数据统计）、定性分析（技术趋势与案例归纳）。

•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：企业首席数据官（CDO）、IT决策者、数据部门负责人。

•核心分析模型：数据生命周期与MLOps/LLMOps、DevOps关联模型（含数据工程师、数据科学家等角色任务矩阵）。

•数据库来源：IDC Global DataSphere、Office of the CDO Survey 2024（IDC, August 2024）、Future Enterprise Resiliency & Spending Survey Wave 1（February 2025）。

•调研时间范围：2024年8月至2025年2月。

第五章：核心观点

• 全球数据量持续增长：IDC 2025年全球213.56ZB（非结构化占92%），中国51.78ZB；2029年中国136.12ZB（CAGR26.9%）。

• 企业数据管理痛点：54%受访者数据流不稳定，数据平均保质期3.3天；数据复杂度高（多源、多模态、脏数据），AI模型依赖高质量数据（不准确则无效）。

• 解决方案：建设AI-Ready数据架构（轻松可控访问数据资产），支持事件驱动架构确保实时数据可用；强化数据治理（质量、目录、血缘、元数据、主数据）；培养数据产品经理，集成#向量数据库、#湖仓一体等技术。

• 价值体现：AI-Ready架构可提升营收1.2x、运营效率1.5x、利润1.6x、客户留存1.6x（KPI数据）。

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，作为代表厂商获市场认可。其技术先进性体现在支持AI-Ready数据架构建设，提供#腾讯云向量数据库、#腾讯云湖仓一体等产品，助力企业实现数据统一管理、实时集成与智能分析。通过广泛集成能力（对接BI工具、代码/模型存储库等），满足数据民主化需求，在数据智能领域展现强劲表现，为企业数据治理与AI应用提供可靠支撑。数据来源：中国数据智能市场生态图谱V6.0（IDC, 2025）。