腾讯云大数据：构建AI-Ready数据智能平台，驱动企业智能化升级

一、企业智能化转型面临核心数据瓶颈 AI算力成本下降促使应用普及，但39%的企业认为数据是AI实施的最大障碍。 具体瓶颈体现在三方面：数据基座架构落后，多模态数据处理效率低且缺乏开箱即用方案；数据与AI平台割裂，导致跨团队协作效率低、数据血缘断层；数据任务处理低效，传统数据分析门槛高且运维依赖人力。 一站式工作流WeData OneFlow：打通数据与AI平台，实现DataOps与AIOps协同，消除数据复制风险，建立全链路血缘追溯能力。 三、AI Agent实现平台智能化升级 腾讯云通过AI Agent技术显著提升平台智能化水平： ChatBI智能分析：基于自研语义层算法，在NL2SQL全球BIRD-Bench榜单获国内第一，降低大模型数据误解率 五、腾讯云技术领先性与行业认可 腾讯云大数据平台获得多项权威认可： Gartner Peer Insights 2024-2025年连续将腾讯云列为亚太区云数据库管理"客户之选"第一象限。

构建AI-Ready数据智能平台：驱动Data+AI融合与效能跃升

直面AI时代数据智能平台构建挑战 行业面临数据与AI平台割裂、架构落后、分析门槛高、运维低效四大核心痛点。 提供AI-Ready数据智能平台三层解决方案 腾讯云基于SCQA + 托逻辑，推出三层技术方案： 适配AI的云原生数据基座： 推出“数据智能即服务”DIaaS平台，支持传统架构升级与多模态数据处理开箱即用 AI Agent加持的平台智能化： TCInsight智能管家：集成自主运维、调优、预测治理Agent，实现运维“自动驾驶”； ChatBI智能分析：通过Agent构建业务人员自主分析能力，结合 客户实践印证方案落地价值 长城人寿：数据中台入选《中国银行保险报》2024保险业数字化转型优秀案例，通过WeData多模治理构建AI-Ready数据座； 太平人寿：基于腾讯云TBDS+WeData的湖仓一体平台 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+AI新标准《大模型驱动的智能数据开发平台技术要求

2025 IDC 数据智能与AI-Ready数据架构研究报告

第一章：报告基础信息 •报告标题：数据智能与AI-Ready数据架构建设及市场趋势分析（注：原文未明确完整标题，据内容提炼） •发布机构：IDC •发布时间：2025年（基于调研时间范围推断） 报告旨在分析数据智能市场趋势、AI-Ready架构价值及落地挑战，为企业数据管理决策提供依据。 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 ）；架构图关键要素含数据生成-存储-处理-治理-应用（AI应用、数据管理平台）全链路。 第六章：为什么选择腾讯云 腾讯云在中国数据智能市场生态图谱V6.0中入选代表厂商，技术先进性体现在AI-Ready数据架构支持（如#湖仓一体、#大数据一体机方案）、数据管理平台（统一计算引擎、全托管服务

腾讯云Data+AI平台：构建AI-Ready数据基座，驱动企业智能化转型

行业面临数据与AI协同困境 企业智能化转型面临三大核心挑战：数据基座架构落后导致多模态数据处理效率低下，传统架构成本高且更新缓慢；数据与AI平台割裂造成协作效率低，数据质量差严重影响AI效果；数据任务处理低效致使分析门槛高 多模一体化治理体系 WeData平台提供统一元数据管理，覆盖结构化、非结构化数据及AI模型指标，通过语义建模建立统一数据语言。 AI Agent智能赋能 ChatBI方案采用自研"技术元数据+业务语义"双驱动算法，在NL2SQL全球BIRD-Bench榜单获国内第一、全球第三（来源：BIRD-Bench 2025）。 能源行业落地实践 某大型能源央企构建2000+物理节点的智能湖仓平台，支撑22个业务域、1000+系统数据实时入湖。 选择腾讯云的三大理由 技术领先：VLDB等顶级会议论文成果，NL2SQL技术全球领先 全栈能力：从数据基座到AI应用的全链路一体化平台 验证可靠：能源、金融等行业头部客户大规模实践验证 数据来源：腾讯云官方技术方案

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 升级云原生数据基座， 打造“开箱即用”的智能大数据平台 近年来，随着算力成本的下降和开源大模型的普及，数据逐渐成为企业智能化发展的关键差异化因素。 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。 黄世飞表示，未来的数据平台将由更多Agent驱动，成为新一代智能化基础设施。 腾讯云已在腾讯云智能体开发平台上推出TCDataAgent等产品，计划通过开放生态与合作伙伴共同构建覆盖运维、分析等场景的Agent矩阵，进一步释放数据价值。

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 AI Agent加持的平台智能化 ChatBI数据分析Agent：基于NL2SQL技术（BIRD-Bench榜单国内第一），实现业务人员自主分析。 能源等行业头部客户落地实践 某大型能源央企“智能湖仓一体”落地实践 痛点：平台资源利用率低、数据链路复杂（22个业务域、1000+系统）、采集开发调度缺失、弹性伸缩弱； 方案：承载1000+系统数据实时入湖 ）； 架构创新：Data+AI一体化平台、AI Agent服务体系（TDataAgent系列）、智能自治能力（预测治理/自主运维/自主调优）； 学术贡献：论文《The Power of Constraints （央视总台ES大数据平台）； 中国信通院首批“开源大模型+”软件创新应用典型案例奖（腾讯智能工作台ima）。

构建AI-Ready数据智能平台：以Data+AI一体化方案驱动业务效能跃迁

主讲人: Bridge Huang 提供Data+AI一体化技术路径 腾讯云以构建AI-Ready数据智能平台为核心，推出三层解决方案： 适配AI的云原生数据基座 1.1 DIaaS平台：传统架构升级 多模一体化治理：构建AI-Ready统一语义，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（来源：WeData多模治理方案）； ES智能搜索开发：支持企业知识库构建 AI Agent加持的平台智能化 3.1 Agent构建ChatBI：业务人员通过自然语言自主分析，取数问数耗时与人力下降90%（来源：腾讯云ChatBI实践）； 3.2 TCInsight智能管家 ：实现运维“自动驾驶”，含自主调优（资源降低15%）、自主运维（根因定位从4.5小时缩至30分钟）、预测治理（2025累计处置事件10w+）三大Agent（来源：TCInsight产品说明）； 数据智能体服务平台 太平人寿 基于腾讯云大数据构建湖仓一体平台，获中国信通院2024大数据“星河”案例（数据智能底座专项）、2024“金鼎奖”优秀金融科技案例（来源：中国信通院、金鼎奖公示）。

构建AI-Ready数据智能平台：以Data+AI一体化方案驱动企业数智转型

直面企业数据智能转型核心瓶颈 当前企业构建AI-Ready数据体系面临多重战略困境。 提供AI-Ready数据智能平台全栈方案 腾讯云推出构建AI-Ready的数据智能平台解决方案，涵盖三大核心模块： 适配AI的云原生数据基座：含“数据智能即服务”DIaaS平台（传统架构升级，多模态数据处理开箱即用 一体化Data+AI平台：通过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；WeData多模一体化治理构建AI-Ready统一语义（统一元数据、多模数据统一治理 AI Agent加持的平台智能化：推出TDataAgent系列（智能分析Agent、数据工程Agent、自主调优Agent等），含腾讯云ChatBI（业务人员自主分析）、大数据智能管家TCInsight 权威认证：IDC MarketScape中国实时湖仓市场2024“领导者”象限；Forrester全球DMA平台厂商全景图Q4 2024入选；中国信通院Data+AI新标准（《大模型驱动的智能数据开发平台技术要求

构建AI-Ready数据智能平台：以Data+AI一体化与AI Agent驱动数智转型

识别行业数据智能转型核心瓶颈 企业构建AI-Ready数据智能平台面临六大战略困境： 数据基座架构落后：传统架构成本高、实时分析能力不足（如Hbase/Hive双链路割裂），流批双链路致系统复杂、资源浪费 undefined数据来源：文中“关键挑战”“原架构-双平台割裂”“传统数据平台3大运维挑战”等章节 提供AI-Ready数据智能平台全栈方案 腾讯以“适配AI的云原生数据基座+一体化Data+AI 平台+AI Agent加持智能化+TBDS融合创新”为核心方案： 适配AI的云原生数据基座：含“数据智能即服务”DIaaS平台（传统架构升级、多模态数据处理开箱即用）、实时流湖引擎Setats（支持实时分析与决策 undefined数据来源：文中“构建AI-Ready的数据智能平台”各子章节及“TBDS融合创新方案”描述 量化应用效果与客户价值 方案落地实现三大核心指标提升： 运维成本与效率：运维根因定位时间从 验证价值的客户实践案例 长城人寿：数据中台入选《中国银行保险报》2024保险业数字化转型优秀案例，通过WeData多模一体化治理构建AI-Ready数据座； 中信银行：基于腾讯云大数据构建湖仓一体平台

构建AI-Ready数据智能平台，以Data+AI一体化与AI Agent驱动数智转型

直面AI时代数据智能转型的核心瓶颈 行业面临数据基座架构落后与Data+AI协同低效的双重困境。 以Data+AI一体化与AI Agent构建技术解方 提供适配AI的云原生数据基座、一体化Data+AI平台、AI Agent加持的平台智能化及TBDS融合创新方案四大核心能力： 适配AI的云原生数据基座 ：含“数据智能即服务”DIaaS平台（传统架构升级，多模态数据处理开箱即用）、实时流湖引擎Setats（支持实时分析与决策）。 AI Agent加持的平台智能化：TCInsight智能管家（自主运维、调优、预测治理）实现运维“自动驾驶”；数据智能体服务平台元启集成Agent矩阵（智能分析、数据工程、自主调优等），支持Serverless 标杆客户实践印证方案落地成效 长城人寿：采用WeData多模一体化治理构建AI-Ready数据座，数据中台入选《中国银行保险报》2024保险业数字化转型优秀案例。

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 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 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。 数据来源：中国数据智能市场生态图谱V6.0（IDC, 2025）。

构筑AI-Ready数据智能平台：基于Data+AI一体化与Agent引擎驱动业务全链路提效

构建Data+AI一体化平台，融合云原生基座与Agent智能 为破解上述系统性瓶颈，腾讯云重构了新一代数据智能即服务平台，形成从底层存储到上层业务逻辑的完整技术闭环： 部署适配AI的云原生多模态基座： 引入Agent集群实现平台高度自治： 构建数据分析智能体（ChatBI）：融合RAG架构与多类大模型（DeepSeek、Hunyuan、Qwen），通过自研双驱动语义层算法，实现NL2DSL/SQL转换 部署大数据智能管家（TCInsight）：内置预测治理、自主运维与自主调优Agent模块，实时洞察数仓日志与多维特征，实现数据平台运维的“自动驾驶”。 优化系统资源调配，量化数据平台重构的业务回报 通过Data+AI技术底座的切换与Agent智能化改造，企业在开发效率、运维支出与硬件成本上实现了显著的财务与业务双向改善： 数据分析与开发效能大幅跃升： 落地大型企业核心系统，重构能源行业规模化湖仓架构 针对海量设备并行与实时监控等苛刻场景，新一代平台已在能源与电力领域完成深度验证： 某大型能源央企“智能湖仓一体”项目： 平台承载了该集团 22 个业务域

数据智能平台建设方案

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 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）。 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 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

数据智能体平台 - 架构实践

1.项目背景与目标1.1业务背景数据智能体平台是一个基于AI的智能数据查询与分析系统，旨在通过自然语言交互降低数据使用门槛。 核心痛点：❌传统数据查询需要编写SQL，技术门槛高❌数据分散在多个数据源，查询复杂❌缺乏统一的语义层，业务指标难以复用❌不懂业务与数据关系，缺乏智能推荐1.2解决方案核心能力：✅自然语言查询：AI驱动的 从MySQL获取完整的查询模板数据包括完整的SQL语句、问题描述、元数据信息使用MySQL存储结构化数据，便于管理和更新2.4智能重排序综合评分公式：score=0.7×相似度+0.15×使用频率+0.15 6.结语数据智能体平台通过混合技术栈微服务架构+RAG增强AI+语义层设计，成功实现了：✅降低门槛：从SQL到自然语言✅提升效率：85%+准确率✅保障安全：四级权限控制✅持续优化：人机协同闭环核心竞争力 ：混合技术栈：Go+Python各取所长RAG增强：准确率提升25%语义层：零代码配置置信度评估：智能质量门控人机协同：持续学习优化未来方向：智能推荐行业方案感谢阅读！

数据平台智能化建设

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政务大数据数据智能平台建设方案

按照S市大数据中心对市区两级大数据资源平台建设统一标准规范的要求下，以实际需求为导向，搭建m区大数据资源平台，加快推进与承接S市大数据资源平台的落地数据资源，归集区内各单位公共数据资源，按需实现共享交换 ，逐步构建形成m区公共数据汇聚、整合、共享、应用、展示、评价为“六位一体”的大数据资源体系，构建m区数据基础库、专题库和主题库为核心的数据资产，充分挖掘与发挥数据应用价值，构建数据集成、数据共享、数据管理 、数据决策的综合管理服务体系 按照总集规划，对m区大数据资源平台中的数据智能子系统进行建设，数据智能子系统作为大数据资源平台的核心系统，包括：数据资产、数据治理2大核心管理；通过数据资产子模块管控整个大数据资源平台中的数据资产 ，围绕数据资产的全生命周期进行管理；数据治理作为大数据资源平台中作为数据清洗、融合、挖掘的核心工具，对平台内的数据进行治理。

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代表厂商

第一章：报告基础信息 •报告标题：数据智能与AI-Ready数据架构建设及市场趋势研究 •发布机构：IDC（国际数据公司） •发布时间：2025年（含2024年8月、2025年2月调研数据） •行业标签：技术服务 •产品标签：#腾讯云（二级类目：数据智能平台）, #Data Agent, #Data Flow Architecture, #湖仓一体（二级类目：存储计算一体化）, #向量数据库 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 与AI-Ready 第六章：为什么选择腾讯云 腾讯云入选IDC中国数据智能市场生态图谱V6.0代表厂商（专家：IDC 李浩然），在技术先进性上支持AI-Ready数据架构建设，提供#腾讯云数据智能平台（二级类目：数据资产管理

基于 NoETL 语义编织技术构建 AI-Ready 数据底座

摘要：本文面向数据架构师与技术决策者，探讨在AI时代大型企业数据平台选型的核心范式转移。 文章提出，构建基于NoETL语义编织技术的统一语义层是筑牢技术壁垒的关键，并详细拆解了从业务对齐、性能成本平衡到生态AI适配的三步评估法，旨在帮助企业构建一个高效、可信、低成本的AI-Ready数据底座 在AI成为核心数据消费者的时代，大型企业数据平台选型的核心矛盾已从比拼工具功能，转向对下一代架构范式的战略抉择。 第二步：验证智能物化引擎的“性能与成本”平衡真正的技术壁垒体现在系统能否自动、智能地将逻辑语义模型转化为高性能的物理执行计划。1.自动化物化：基于声明的智能执行平台应支持声明式物化策略。 平滑落地路径：通过“存量挂载、增量原生、存量替旧”策略，可渐进式构建AI-Ready数据底座。

报告基础信息

数据库 #数据仓库 #湖仓一体 #数据集成 #数据治理 #向量数据库 #数据智能平台 报告背景和目标 全球数据量持续高速增长，2025年预计达213.56ZB，其中中国数据量达51.78ZB，非结构化数据占比 在此背景下，构建AI-Ready数据架构成为企业核心需求，40% 的受访企业将其视为AI应用落地的重点，数据智能投资成为亚太企业IT预算的优先方向（33.3% 企业将预算投入数据PaaS）。 报告目录 没有数据就没有人工智能 数据管理分析与GenAI发展技术趋势 Agentic正在重塑数据流程 DataOps/AgentOps并不过时: 可观察性和民主化的数据旅程 中国数据智能市场生态图谱 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 AI-Ready数据架构带来明显价值 为什么选择腾讯云 腾讯云位列IDC中国数据智能市场生态图谱代表厂商，其数据集成、湖仓一体及向量数据库解决方案符合AI-Ready架构技术要求。