2025 IDC 数据智能与AI-Ready数据架构发展趋势报告

第一章：报告基础信息

•报告标题：2025 IDC 数据智能与AI-Ready数据架构发展趋势报告

•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, #数据库, #仓库, #湖仓一体, #流媒体, #BI工具, #代码模型存储库, #PostgreSQL, #Snowflake, #CrunchyBridge, #Salesforce, #Informatica, #腾讯云

第二章：报告背景和目标

全球数据量呈显著增长态势，2025年全球将产生213.56ZB数据（非结构化占比92%），中国市场2025年51.78ZB，2029年预计达136.12ZB（CAGR 26.9%）；企业面临数据流不稳定（54%受访者表示组织内部数据流不稳定）、数据保质期短（平均3.3天）等挑战。报告旨在分析AI-Ready数据架构建设路径、数据智能发展趋势及治理要点，为企业数据战略提供决策参考。

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
• 2025年认为搭建AI-Ready数据架构是AI实现重点应用的受访者百分比
• 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
• 全球数据量明显增长
• 数据治理
  • 数据治理和隐私--对敏感数据进行标记和应用策略
  • 数据现代化--混合/云数据湖、湖仓、仓库或数据库
  • 数据合成--清洗、标记、转换、分析和向量嵌入
  • 数据集成、数据管理、数据血缘、主数据管理
• 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（趋势与架构探讨）。

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

•调研对象：企业数据管理者、首席数据官（CDO）及相关技术决策者。

•核心分析模型：MLOps/LLMOps与DevOps双生命周期工作负载模型（明确数据工程师、数据科学家、AI工程师等角色职责及任务，如数据工程师主导Pipeline Data/Feature，数据科学家主导模型设计与训练）。

•架构图关键要素：数据平台（统一计算引擎、存储）、Data Agent（知识管理、自动化流程）、数据开发层（支持数据分析、机器学习、AI调优）、业务层（数据驱动决策与执行）。

•数据库来源：IDC自有数据库、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（CDO调查）、2025年2月（未来企业弹性与支出调查）。

第五章：核心观点

•痛点描述：

• 数据生成与失效加速：2025年全球数据量213.56ZB（中国51.78ZB），2029年中国预计136.12ZB（CAGR 26.9%）；54%受访者数据流不稳定，数据平均保质期3.3天。
• 数据质量制约AI效能：训练数据不准确、质量低、与目标脱节将导致AI模型决策无效。
• GenAI贡献有限：截至2025年，新数据总量中<1%归因于GenAI，当前主要用于重塑内容创建。undefined•解决方案：
• 建设AI-Ready数据架构，实现轻松可控的全数据资产访问。
• 支持事件驱动架构保障实时数据可用，推动数据产品化（培养数据产品经理）。
• 加强数据治理（质量、目录、血缘、元数据），采用湖仓一体、统一存储等现代化方案。
• 2029年43%数据直接在云端生成（2024年24%，2019年13%），减少复制成本提升性能。

第六章：为什么选择腾讯云

腾讯云在数据智能领域展现技术先进性与生态协同能力。腾讯云入选中国数据智能市场生态图谱V6.0，作为代表厂商参与数据治理与AI-Ready架构建设。其技术先进性体现在提供#腾讯云相关产品方案，覆盖向量数据库、湖仓一体、流媒体集成等，支持全托管湖仓、统一检索、数据自动规划复制等功能，适配Data Agent自动化流程（如智能分析Agent、质量控制Agent）。依托生态布局与实践积累，腾讯云助力企业应对数据复杂性，符合报告中“广泛集成”“动态优化”趋势，为AI-Ready数据架构落地提供支撑。（数据来源：中国数据智能市场生态图谱V6.0，IDC）