Data+AI、向量原生、湖倉一體、數(shù)據(jù)治理、OneOps報告提供的任何內容（包括但不限于數(shù)據(jù)、文字、圖表、圖像等）均系頭豹研究院獨有的高度機密性文件（在報告中另行標明出處者除外）。未經頭豹研究院事先書面許可，任何人不得以任何方式擅自復制、再造、傳播、出版、引用、改編、匯編本報告內容，若有違反上述約定的行為發(fā)生，頭豹研究院保留采取法律措施、追究相關人員責任的權利。頭豹研究院開展的所有商業(yè)活動均使用“

頭豹研究院

”或“

頭豹

”的商號、商標，頭豹研究院無任何前述名稱之外的其他分支機構，也未授權或聘用其他任何第三方代表頭豹研究院開展商業(yè)活動。2025年中國數(shù)據(jù)智能融合解決方案市場報告頭豹研究院弗若斯特沙利文咨詢（中國）頭豹2025年12月F

R

T

U————報告提供的任何內容（包括但不限于數(shù)據(jù)、文字、

圖表、

圖像等）均系弗若斯特沙利文及頭豹研究院獨有的高度機密性文件（在報告中另行標明出處者除外）

。未經弗若斯特沙利文及頭豹研究院事先書面許可，任何人不得以任何方式擅自復制、再造、傳播、

出版、

引用、改編、匯編本報告內容，若有違反上述約定的行為發(fā)生，弗若斯特沙利文及頭豹研究院保留采取法律措施、追究相關人員責任的權利。

弗若斯特沙利文及頭豹研究院開展的所有商業(yè)活動均使用“

弗若斯特沙利文

”、

“

沙利文

”、

“

頭豹研究院

”或“

頭豹

”的商號、商標，

弗若斯特沙利文及頭豹研究院無任何前述名稱之外的其他分支機構，也未授權或聘用其他任何第三方代表弗若斯特沙利文或頭豹研究院開展商業(yè)活動。沙利文聯(lián)合頭豹研究院對數(shù)據(jù)智能融合解決方案進行了下游用戶體驗調查。受訪者主要來自金融、制造、互聯(lián)網等行業(yè)。本市場報告提供的數(shù)據(jù)智能融合解決方案的市場分析、技術分析亦反映出行業(yè)整體的動向。報告最終對數(shù)據(jù)智能融合解決方案供應商的競爭表現(xiàn)判斷僅適用于本年度中國數(shù)據(jù)智能融合解決方案發(fā)展周期。本報告所有圖、表、文字中的數(shù)據(jù)均源自弗若斯特沙利文咨詢（中國）及頭豹研究院調查，數(shù)據(jù)均采用四舍五入，小數(shù)計一位。沙利文聯(lián)合頭豹研究院謹此發(fā)布中國數(shù)據(jù)管理系列報告之《2025年中國數(shù)據(jù)智能融合解決方案市場報告》。本報告旨在梳理數(shù)據(jù)智能融合解決方案市場動態(tài)，洞察市場核心訴求以及供應商推進市場發(fā)展的布局，并結合市場發(fā)展前景判斷數(shù)據(jù)智能融合解決方案領域內各類競爭者所處地位。

報告說明————

觀點摘要01

邁向一體化：數(shù)據(jù)與AI融合驅動市場范式變革————當下，數(shù)據(jù)與AI的深度融合已成為釋放數(shù)據(jù)價值、驅動智能決策的關鍵路徑。然

而，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)架構在應對海量多模態(tài)數(shù)據(jù)與實時需求時局限較大，且數(shù)據(jù)管理與AI開發(fā)流程嚴重割裂，導致協(xié)作效率低下、治理合規(guī)風險凸顯。為了應對這些挑

戰(zhàn)，市場正從采購分散的單點工具，加速向構建覆蓋數(shù)據(jù)集成、治理、分析及AI開發(fā)全流程的一體化數(shù)據(jù)智能融合解決方案演進，

旨在通過統(tǒng)一平臺降低復雜度、提升協(xié)作效率，最終縮短AI價值落地周期。02市場現(xiàn)狀：價值明確、機遇與挑戰(zhàn)并存的深化期————數(shù)據(jù)智能融合解決方案正成為企業(yè)擴張階段提升數(shù)據(jù)與AI協(xié)同效率的關鍵路徑，其核心價值體現(xiàn)為“Data

for

AI”

與“AI

for

Data”的雙向賦能：企業(yè)既需要

將數(shù)據(jù)沉淀為可規(guī)?；瘡陀玫腁I生產要素，也需要借助AI提升數(shù)據(jù)管理與用數(shù)效

率并強化治理，

以提升智能化落地的效率、穩(wěn)定性與可控性。市場應用層面，行業(yè)整體已從概念驗證邁入場景規(guī)?；剿麟A段，需求側以可量

化回報的核心場景加速試點并推動平臺一體化收斂，供給側競爭焦點則轉向能否

基于行業(yè)理解提供可復制的場景化交付能力。然而，數(shù)據(jù)智能融合解決方案的落

地過程仍面臨結構性約束，其核心瓶頸往往并非技術單點能力，

而是企業(yè)在數(shù)據(jù)

基礎、工程化交付與組織協(xié)同間難以形成穩(wěn)定閉環(huán)，導致應用在從試點邁向規(guī)模

化時遭遇成效、成本與風險的多重挑戰(zhàn)。03

關鍵技術趨勢指向“可規(guī)?；?、可運營、可交付

”————數(shù)據(jù)智能融合解決方案的技術趨勢正從單純的多樣功能覆蓋轉向規(guī)模化可運營的

升級。資源優(yōu)化決定平臺在多場景擴展下的成本與彈性邊界，可觀測性為穩(wěn)定運行與可追溯治理提供底座，AI

Agent則推動從輔助分析走向流程執(zhí)行，使平臺具

備更強的自動化交付與閉環(huán)運營能力。F

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TLeadLeo

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V

Au中國數(shù)據(jù)智能融合解決方案課題背景?

數(shù)據(jù)管理解決方案與人工智能深化發(fā)展?

數(shù)據(jù)智能融合解決方案定義范圍?

數(shù)據(jù)智能融合解決方案架構解析u中國數(shù)據(jù)智能融合解決方案市場分析?

數(shù)據(jù)智能融合解決方案價值與必要性?

數(shù)據(jù)智能融合解決方案市場落地機遇?

數(shù)據(jù)智能融合解決方案市場落地挑戰(zhàn)u中國數(shù)據(jù)智能融合解決方案技術趨勢分析?資源使用優(yōu)化成為關鍵命題?可觀測性能力成為規(guī)?；涞氐鬃?

Agent驅動開發(fā)范式革新u中國數(shù)據(jù)智能融合解決方案行業(yè)競爭分析?中國數(shù)據(jù)智能融合解決方案競爭力評分維度?中國數(shù)據(jù)智能融合解決方案競爭表現(xiàn)?中國數(shù)據(jù)智能融合解決方案標桿企業(yè)u方法論u法律聲明----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------79101214161819212325263435FR

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文

400-072-5588目錄沙利文市場研讀頭豹LeadLeo4

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57l?

數(shù)據(jù)管理市場從分散工具向單一集成生態(tài)收斂?

數(shù)據(jù)管理走向數(shù)智融合的關鍵行動?

數(shù)據(jù)智能解決方案架構示意圖?

數(shù)據(jù)智能融合解決方案幫助企業(yè)面對挑戰(zhàn)?

AI在數(shù)據(jù)管理全流程發(fā)揮的作用?關鍵業(yè)務需求場景示例?

各組織對人工智能產出的監(jiān)督情況?可觀測能力的三大支柱?智能體（AI

Agent）驅動與傳統(tǒng)模式的對比?

騰訊云Data+AI產品全景圖?亞馬遜云科技技術布局與關鍵創(chuàng)新?阿里云Data+AI生態(tài)架構圖?華為云DataArts數(shù)智底座架構概述----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------781012131519202126283032圖表目錄沙利文市場研讀F

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N章節(jié)一數(shù)據(jù)智能融合解決方案課題背景o

數(shù)據(jù)管理解決方案與人工智能深化發(fā)展o

數(shù)據(jù)智能融合解決方案定義范圍o

數(shù)據(jù)智能融合解決方案架構解析沙利文市場研讀

1.1數(shù)據(jù)管理解決方案與人工智能深化發(fā)展關鍵發(fā)現(xiàn)AI與數(shù)據(jù)管理之間的融合在過去一年里顯著增強，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和AI工具鏈等領域正從分散的工具向數(shù)據(jù)智能融合（DATA+AI）的一體化解決方案加速演進o助力企業(yè)釋放價值的核心：將數(shù)據(jù)管理能力與AI技術深度結合近年來，生成式AI和大語言模型技術的突破式進展，數(shù)據(jù)已經被視為數(shù)字經濟時代的核心生產要素，而AI技術正深入改變生產力工具、協(xié)作模式和業(yè)務流程。在這種趨勢下，將數(shù)據(jù)管理能力與

AI技術深度結合，被廣泛認為是釋放數(shù)據(jù)價值、驅動智能決策的關鍵路徑。當前的核心痛點在于，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)架構難以有效應對海量非結構化數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)處理需求以及高并發(fā)、多模態(tài)場景下的治理與安全挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)管理與AI開發(fā)嚴重割裂，數(shù)據(jù)團隊和算法團隊各自使用不同工具和平臺，導致AI項目落地周期漫長、協(xié)作斷層顯著；同時，數(shù)據(jù)質量、動態(tài)治理與合規(guī)性問題日益凸顯，成為制約AI潛能釋放的關鍵瓶頸。在此背景下，用戶越來越傾向于放棄孤立的點工具，轉而采用一體化的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)治理生態(tài)來降低復雜性。這意味著數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、AI工具鏈等領域正從分散的工具走向單一集成的生態(tài)系統(tǒng)，演化為一個整體的數(shù)據(jù)智能融合解決方案市場。這種收斂旨在降低系統(tǒng)復雜性，通過統(tǒng)一平臺覆蓋數(shù)據(jù)集成、治理、分析及AI開發(fā)全流程，以提升協(xié)作效率并縮短AI項目落地周期。數(shù)據(jù)管理市場從分散工具向單一集成生態(tài)收斂

沙利文洞察當前市場對數(shù)據(jù)智能融合解決方案的需求與供給尚未形成統(tǒng)一和成熟的共識：各類廠商從不同路徑切入，概念混雜且能力參差不齊；而企業(yè)選型缺乏清晰、可操作的評估框架。因此，本報告的研究目的在于從用戶需求洞察出發(fā)，明確界定數(shù)據(jù)智能融合解決方案的范圍與具體要求，為這一概念建立清晰框架。本報告致力于從用戶角度構建一套可衡量、可對比的指標體系，為廠商產品發(fā)展提供方向指引，并為用戶選型提供可參考的建議。來源：沙利文各類工具獨立采購和建設，數(shù)據(jù)和技術棧均不互通，導致上線慢、生產率低、

自助能力弱

治理/元數(shù)據(jù),'出現(xiàn)湖倉一體等架構以統(tǒng)一數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)管理；分析平臺開始內嵌基礎的AI功能，但AI開發(fā)流程仍未深度整合》 AI增強的語義層/元數(shù)據(jù)AI原生的一體化平臺，簡化架構，降低使用成本和運維難度分散工具棧單一集成生態(tài)平臺化收斂湖倉一體統(tǒng)一平臺底座傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫集成/ETL獨立數(shù)據(jù)湖AI工作負載治理/目錄……流處理

400-072-5588獨立BI工具統(tǒng)一運維與治理獨立ML平臺統(tǒng)一計算統(tǒng)一交互章節(jié)一

課題背景

融合分析平臺

7沙利文市場研讀

1.2數(shù)據(jù)智能融合解決方案定義范圍關鍵發(fā)現(xiàn)本報告將數(shù)據(jù)智能融合解決方案定義為在同一企業(yè)級平臺上，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)接入到智能應用交付的端到端閉環(huán)的一體化平臺與方法論集合o數(shù)據(jù)智能融合解決方案定義數(shù)據(jù)智能融合解決方案是指以統(tǒng)一語義與統(tǒng)一元數(shù)據(jù)為核心、以Lakehouse和向量檢索為底座、以Serverless與統(tǒng)一調度為資源層、以OneOps為開發(fā)與運維范式，并通過RAG與Agent將數(shù)據(jù)能力產品化為API或其他服務和應用，最終在同一平臺上完成從數(shù)據(jù)接入到智能應用交付的端到端閉環(huán)的企業(yè)級平臺與方法論集合。作為一種新的集成范式和架構藍圖，它以統(tǒng)一的數(shù)據(jù)語義和平臺化思維，將過去割裂的數(shù)據(jù)管理、分析和AI開發(fā)過程整合到一起，為企業(yè)提供少系統(tǒng)、快上線、可回溯的基礎平臺，幫助其更敏捷地構建智能應用、挖掘數(shù)據(jù)價值。

數(shù)據(jù)智能融合解決方案不包含哪些情形？若某方案無法在統(tǒng)一語義下完成一次授權跨引擎訪問、無法提供混合檢索的線上可觀測指標、或缺失OneOps的版本

化與回溯證據(jù)，則不屬于數(shù)據(jù)智能融合解決方案。?

不等同于單點工具或孤立產品：

僅具備局部能力（如獨立的數(shù)據(jù)湖或AI平臺）

，

而缺乏端到端集成的產品?

不局限于特定行業(yè)的智能化應用層方案：本報告聚焦于通用數(shù)據(jù)與AI解決方案能力，不僅限于平臺輸出層?

不認可缺乏協(xié)同的產品堆疊：多個產品組件若無統(tǒng)一架構與流程打通，僅是名義集成則不被視為真正數(shù)據(jù)智能融合解決方案傳統(tǒng)方案通常由松散的獨立產品組合而成，存在割裂與重復的問題。數(shù)據(jù)智能融合解決方案則強調架構層級統(tǒng)一、組件深度協(xié)同，從底層資源到上層智能形成貫通，能夠顯著提升使用效率與可擴展性。以往解決方案偏重支撐研發(fā)流程，智能能力的釋放高度依賴專業(yè)技術人員。數(shù)據(jù)智能

融合解決方案則通過智能接口與對話式交互等手段，使數(shù)據(jù)與AI能力可直接嵌入業(yè)務

場景，提升決策效率與響應速度，實現(xiàn)更廣泛的業(yè)務賦能。傳統(tǒng)系統(tǒng)聚焦底層技術能力的堆積，難以形成面向業(yè)務的一致語言和治理體系。數(shù)據(jù)

智能融合解決方案以統(tǒng)一語義和元數(shù)據(jù)為核心，將數(shù)據(jù)、模型與業(yè)務上下文打通，支

持跨角色、跨系統(tǒng)的高效協(xié)同與復用。o數(shù)據(jù)智能融合解決方案定義與傳統(tǒng)解決方案的關鍵差異與傳統(tǒng)“大數(shù)據(jù)解決方案+AI工具鏈

”相比，數(shù)據(jù)智能融合解決方案不再是工具拼裝，而是以語義

和治理為平臺大腦的端到端工程體系；相應評價重點從單點性能轉移到整體融合效率與可治理性。語義驅動智能賦能

400-072-5588章節(jié)一

課題背景平臺一體來源：沙利文8章節(jié)二數(shù)據(jù)智能融合解決方案市場分析o

數(shù)據(jù)智能融合解決方案價值與必要性o

數(shù)據(jù)智能融合解決方案市場落地機遇o

數(shù)據(jù)智能融合解決方案市場落地挑戰(zhàn)o

DataforAI：把數(shù)據(jù)體系升級為可持續(xù)供給AI的生產能力企業(yè)在AI落地中普遍采取引入外部模型能力和疊加內部數(shù)據(jù)的路徑。當下，模型的可獲得性已經大幅度提升，決定差異化與規(guī)?；涞匦实暮诵霓D向數(shù)據(jù)側：數(shù)據(jù)是否能夠被快速匯聚、穩(wěn)定供給、合規(guī)使用，并在不同團隊與不同場景中持續(xù)復用。數(shù)據(jù)智能融合解決方案的價值在于把數(shù)據(jù)從分散的資源轉化為可交付于的AI輸入端，從而顯著提高從試點到生產的轉化率與迭代速度。?縮短數(shù)據(jù)到應用的路徑：通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)組織與加工鏈路，減少多系統(tǒng)之間的搬運與重復建設，讓業(yè)務數(shù)據(jù)更快轉化為可被AI調用的材料?提升可用性與一致性：在平臺層面固化口徑、權限、質量與追溯機制，避免出現(xiàn)同一指標多種解釋、同一數(shù)據(jù)多種版本的問題，使AI調用建立在穩(wěn)定一致的基礎之上?讓非結構化資產可用：把文檔、知識內容等納入可檢索、可管理的體系，保證AI在調用企業(yè)知識時具備更高的準確性與可控性，減少“找不到、用不準、不可解釋

”的問題?支持持續(xù)迭代：形成可復用的流程與標準化交付方式，使數(shù)據(jù)供給能夠隨業(yè)務變化持續(xù)更新章節(jié)二

市場分析沙利文市場研讀 2.1數(shù)據(jù)智能融合解決方案價值與必要性關鍵發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能融合解決方案通過Datafor

AI和AIforData雙向賦能，幫助企業(yè)解決擴張所帶來的數(shù)據(jù)和業(yè)務方面的挑戰(zhàn)。一方面將企業(yè)數(shù)據(jù)打造為可規(guī)?；瘡陀玫腁I生產要素；另一方面以AI提升數(shù)據(jù)管理與用數(shù)效率并強化治理，提升智能化落地的效率、穩(wěn)定性與可控性數(shù)據(jù)智能融合解決方案幫助企業(yè)面對挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)工程與AI工程融合貫

穿數(shù)據(jù)采集

、

處理

、

建模

、訓練

、

部署

、

監(jiān)控等多個環(huán)節(jié)

。

同時模型規(guī)模擴大

、數(shù)據(jù)來源多樣化以及業(yè)務對系統(tǒng)實時性

、

穩(wěn)定性和可擴展性的更高要求

，

致使工程復雜度顯著提高在訓練階段針對算力、存

儲和資源調度提出了更高要求，資源管理與成本控制難度加大。

而在模型推理階段，企業(yè)需應對海量請求和毫秒級響應的業(yè)務需求，快速部署并監(jiān)控AI模型，確保智能應用的穩(wěn)

定、

高效運行企業(yè)需要對海量、

多源的數(shù)據(jù)進行快

速采集、清洗、分

析，滿足實時或準

實時的業(yè)務需求數(shù)據(jù)治理重要度面對多源異構數(shù)據(jù)的快速增長，企業(yè)需通過統(tǒng)一整合與治理，提升數(shù)據(jù)質量與資產可管理性，從而為分析、AI建模與價值釋放打下基礎數(shù)據(jù)智能融合解決方案DataforAIAIforDataAI訓練與推理規(guī)?；?/p>

400-072-5588實時分析要求工程復雜度來源：沙利文10o

AIforData：用AI提升數(shù)據(jù)管理效率與使用效率，并推動價值釋放更貼近業(yè)務決策從管理視角看，數(shù)據(jù)工作的主要成本并不在計算能力，而在于理解、協(xié)作、治理與運維的長期投入。當企業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模擴大、合規(guī)要求趨嚴時，單純依靠人工與割裂工具已難以支撐穩(wěn)定運行與持續(xù)優(yōu)化。數(shù)據(jù)智能融合解決方案通過引入AI能力，一方面降低業(yè)務人員使用數(shù)據(jù)的門檻，另一方面提高數(shù)

據(jù)管理環(huán)節(jié)的自動化程度，使數(shù)據(jù)平臺從提供數(shù)據(jù)升級為提升用數(shù)效率與治理效率。?降低使用門檻：讓業(yè)務人員以更接近業(yè)務語言的方式獲取信息，減少取數(shù)溝通成本與等待時間，提高自助分析比例?提高治理執(zhí)行效率：在質量檢查、規(guī)則維護、問題定位等環(huán)節(jié)減少人工依賴，縮短發(fā)現(xiàn)問題到修復問題的周期，降低運維負擔?從“生成結果

”走向“輔助決策

”：在基礎查詢與內容生成之外，更重要的方向是將洞察與建議嵌入業(yè)務流程，幫助業(yè)務更快識別異常、評估影響并采取行動?強化可信與可控：將AI輸出與權限、審計、口徑規(guī)則聯(lián)動，確保關鍵場景下的結果可解釋、可追溯，降低誤用與合規(guī)風險AI在數(shù)據(jù)管理全流程發(fā)揮的作用數(shù)據(jù)治理章節(jié)二

市場分析沙利文市場研讀決策場景?

敏感數(shù)據(jù)識別、分類與脫敏?

安全策略實時監(jiān)控?

數(shù)據(jù)資產價值評估來源：沙利文生成場景?

自動生成業(yè)務術語表、目錄與血緣

智能生成與推薦數(shù)據(jù)質量校驗規(guī)則?

自動生成數(shù)據(jù)合規(guī)與審計報告生成場景?

非結構化數(shù)據(jù)智能解析?

多源數(shù)據(jù)自動映射?

測試數(shù)據(jù)生成決策場景?

數(shù)據(jù)質量智能評估?

數(shù)據(jù)攝入智能調度決策?

異常數(shù)據(jù)流實時檢測生成場景?管道代碼自動生成?

數(shù)據(jù)清洗規(guī)則推薦?元數(shù)據(jù)自動標注決策場景?

自動分層存儲、

成本優(yōu)化?異常根因定位?資源彈性伸縮生成場景?

自然語言轉碼?

報告圖表生成?

交互分析對話決策場景?關聯(lián)自動發(fā)現(xiàn)?

預測性洞察與未

來情景模擬?關鍵業(yè)務問題歸

因分析生成場景?

個性化報告?營銷文案生成?

智能問答與知識

檢索（RAG）決策場景?

實時個性化推薦

動態(tài)風險評估?業(yè)務流程自動化

（智能體）數(shù)據(jù)應用數(shù)據(jù)處理與存儲數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)分析

400-072-558811 2.2數(shù)據(jù)智能融合解決方案市場落地機遇關鍵發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能融合解決方案市場正從概念驗證進入場景規(guī)?；剿麟A段。需求側以可量化回報的核心場景加速試點并推動平臺一體化收斂，供給側競爭焦點則落在能否以行業(yè)理解為基礎提供可復制的場景化交付，從而實現(xiàn)規(guī)?；涞豲從不同參與者的視角看市場機遇企業(yè)的投入意愿持續(xù)增強，但應用方式更趨理性，普遍從價值清晰、風險可控且易于量化回報的場景切入，并在試點驗證后推動數(shù)據(jù)平臺、治理與交付方式向一體化收斂；供給側廠商則以統(tǒng)一體驗、統(tǒng)一治理與統(tǒng)一運營作為重點，幫助客戶降低多系統(tǒng)集成與運維復雜度，提升落地確定性。?

企業(yè)用戶的市場情緒呈現(xiàn)“強需求、強審慎”的特征：

企業(yè)愿意為效率提升付費，

但更關注輸出可信度、合規(guī)邊界、上線穩(wěn)定性與持續(xù)迭代成本，

并傾向于用可量化

指標評估數(shù)據(jù)智能融合解決方案的實踐價值?因此，企業(yè)在應用策略上普遍采取“先輕后重”的推進方式：先在不改變核心系統(tǒng)

交易鏈路的前提下上線助手型應用以驗證效果，再逐步把能力嵌入數(shù)據(jù)生產與運營

流程中，

例如將問題定位、數(shù)據(jù)質量巡檢、權限審批與審計取證等任務納入自動化

鏈路，以提高可持續(xù)運行能力?

云廠商與平臺型廠商正在把數(shù)據(jù)、分析與AI能力放到同一平臺體驗中進行交付，并

以減少工具切換、減少數(shù)據(jù)搬運、減少手工集成為主要價值敘事，以數(shù)據(jù)智能融合

解決方案為客戶提供在多產品拼裝模式下難以獲得的穩(wěn)定工程質量與成本可控性?供給側的產品策略正在從功能堆疊轉向交付確定性：廠商更愿意提供可復用的參考

架構、標準化的場景模板與可運營的工程流程，以降低客戶從試點到規(guī)?；倪w移

摩擦。同時，廠商會強調可觀測性與成本管理能力，以幫助客戶在多團隊并行使用

時實現(xiàn)資源消耗可計量、預算可分攤、異?？啥ㄎ?數(shù)據(jù)治理與安全相關參與者在融合項目中更多作為關鍵能力補齊者：

生成式AI引入后，數(shù)據(jù)使用邊界、權限控制、敏感信息保護與審計追溯往往成為項目能否上線的前置條件，而不是上線后的優(yōu)化項，

尤其在合規(guī)、權限、審計要求高的行業(yè)?

行業(yè)解決方案參與者更傾向于把融合能力與行業(yè)規(guī)則和業(yè)務流程結合交付：

企業(yè)客戶在決策類場景中不僅關心“答案是什么”，更關心“依據(jù)是什么、是否可解釋、是否符合業(yè)務口徑與合規(guī)邊界”章節(jié)二

市場分析沙利文市場研讀數(shù)據(jù)治理、安全/行業(yè)解決方案參與者：從工具交付轉向治理與智能協(xié)同企業(yè)用戶：從試點擴散到可規(guī)?；穆窂教剿髟茝S商與平臺型廠商：

以一體化交付降低復雜度，

強化交付確定性數(shù)據(jù)治理/安全/行業(yè)解決方案參與者云廠商/

平臺型廠商

400-072-5588企業(yè)用戶來源：沙利文12章節(jié)三數(shù)據(jù)智能融合解決方案技術趨勢分析o

資源使用優(yōu)化成為關鍵命題o

可觀測性能力成為規(guī)?；涞氐鬃鵲

Agent驅動開發(fā)范式革新章節(jié)三

技術趨勢分析沙利文市場研讀

3.2

可觀測性能力成為規(guī)?；涞氐鬃P鍵發(fā)現(xiàn)在數(shù)據(jù)智能融合解決方案引入強大的可觀測性能力已成為重要的技術趨勢，被視為提升系

統(tǒng)穩(wěn)定性、優(yōu)化資源使用、降低工程復雜度的關鍵。未來，可觀測能力將成為評判數(shù)據(jù)智能融合解決方案成熟度的重要標準o

可觀測性從傳統(tǒng)運維工具升級為平臺級的治理與運營能力在數(shù)據(jù)與人工智能深度耦合的復雜系統(tǒng)中，傳統(tǒng)的監(jiān)控手段已難以應對挑戰(zhàn)。因此，在數(shù)據(jù)智能融合解決方案中，引入強大的可觀測性（Observability）能力正成為重要趨勢。這不僅僅是傳統(tǒng)意義上的系統(tǒng)監(jiān)控，更涵蓋對數(shù)據(jù)質量、數(shù)據(jù)流程以及AI模型的監(jiān)測，其角色從傳統(tǒng)運維工具逐漸升級為平臺級的治理與運營能力。在數(shù)據(jù)智能融合解決方案中，可觀測性能力的核心價值在于把復雜系統(tǒng)的不確定性轉化為可度量、

可定位、可回溯的證據(jù)鏈，使團隊在跨場景、跨數(shù)據(jù)域、跨角色協(xié)作時仍能快速識別偏差來源并完成閉環(huán)修復，從而降低工程協(xié)同成本與上線風險。隨著生成式人工智能與智能體逐步進入關鍵流程，

企業(yè)對可解釋、可審計、可追責的要求同步提升，可觀測性也隨之成為平臺實現(xiàn)穩(wěn)定運行、成本可控與合規(guī)可證的基礎能力，并將進一步演化為數(shù)據(jù)智能融合解決方案的重要競爭力。各組織對人工智能產出的監(jiān)督情況<15%<15%<15%<10%各組織在監(jiān)督AI生成內容的程各異且存在較大缺口，

僅有約25%會在內容投入前進行全面審核注：百分比代表受訪者選擇相應回答的占比，所有類型合計為100%。調研樣本為已使用生成式人工智能的企業(yè)，總樣本量為120家來源：沙利文50403020100

400-072-5588近全面審核（81-99%）部分審核（41-60%）重點審核（61-80%）基礎審核（21-40%）極有限審核（<20%）全面審核（100%）<30%>30%14章節(jié)三

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3.3

AIAgent驅動開發(fā)范式革新關鍵發(fā)現(xiàn)AIAgent正重塑數(shù)據(jù)開發(fā)的全生命周期。Agent在數(shù)據(jù)智能融合解決方案中的應用正推動從輔助決策走向流程執(zhí)行的轉變，數(shù)據(jù)平臺升級為閉環(huán)運營的執(zhí)行底座o智能體應用推動從輔助決策走向流程執(zhí)行智能體（AI

Agent）已成為人工智能領域增長期望潛力最大的重要技術趨勢之一，這一趨勢徹底改變了數(shù)據(jù)與AI應用的構建方式。AI將從被動工具，轉變?yōu)槟茏灾饕?guī)劃、執(zhí)行復雜任務的協(xié)作伙伴。企業(yè)級生成式人工智能正在從對話式輔助進入任務型執(zhí)行的新階段，智能體開始承擔跨系統(tǒng)、多步驟、可回溯的業(yè)務任務交付職責。與傳統(tǒng)助手（Copilot）主要解決信息獲取與內容生成不同，智能

體的核心價值在于把數(shù)據(jù)、規(guī)則與業(yè)務系統(tǒng)連接成可持續(xù)運行的執(zhí)行鏈路，推動業(yè)務流程從人驅動的編排走向機器驅動的協(xié)同。因此，智能體的普及將數(shù)據(jù)智能融合解決方案從數(shù)據(jù)與人工智能的能力集合推向支撐業(yè)務閉環(huán)運營的基礎設施轉變，平臺能力的競爭重點也隨之從功能覆蓋轉向可控執(zhí)行、可觀測運營與可復制交付。智能體（AI

Agent）驅動與傳統(tǒng)模式的對比?

人設定目標，

AI

自主執(zhí)行：用戶用自然語言提出目標，AI智能體自主拆解任務、編寫代碼、執(zhí)行測試并優(yōu)化?

端到端智能流程：基于大模型構建統(tǒng)一、連貫的智能

處理流水線?

沉淀與復用集體智慧

：AI能持續(xù)學習，將最佳實踐固

化到流程中需求端?

AI智能體已成為行業(yè)共識的重要趨勢，企業(yè)落地探索需求不斷增長?未來幾年，智能體將成為企業(yè)技術棧的核心?

人主導，

AI輔助：工程師手動完成數(shù)據(jù)探查、代碼編寫、測試部署?

煙囪式工具鏈：不同工具處理不同環(huán)節(jié)，集成復雜?高度依賴專家經驗企業(yè)預計規(guī)?；茝V智能體落地企業(yè)已開始在內部實驗智能體應用Agent驅動的新范式20252030來源：沙利文傳統(tǒng)開發(fā)模式智能體（AIAgent）應用推廣情況

400-072-558815章節(jié)四數(shù)據(jù)智能融合解決方案行業(yè)競爭分析o

中國數(shù)據(jù)智能融合解決方案競爭力評分維度o

中國數(shù)據(jù)智能融合解決方案競爭表現(xiàn)o

中國數(shù)據(jù)智能融合解決方案標桿企業(yè)評分維度評分指標要點體驗優(yōu)化業(yè)務語義理解業(yè)務語義模型、智能元數(shù)據(jù)應用平臺一體化體驗開發(fā)流程一體化、運維治理一體化、業(yè)務支撐一體化、產品融合度安全落地合規(guī)保障水平審計、溯源與合規(guī)、AI倫理與監(jiān)管對齊智能應用支撐能力RAG支持、智能Agent集成、實時智能決策、能力開放與集成、AI自然語言分析體驗市場生態(tài)賦能行業(yè)影響力生態(tài)協(xié)同與集成網絡、市場教育與影響力商業(yè)化落地能力商業(yè)落地廣度與深度、商業(yè)模式靈活性、全球化業(yè)務

覆蓋客戶關系建設能力客戶服務響應、社區(qū)指標、故障支持復盤評分維度評分指標要點數(shù)據(jù)就緒度

（Data-Ready）數(shù)據(jù)能力完整性數(shù)據(jù)源與類型覆蓋、存儲與計算多模支持、處理與分

析能力、數(shù)據(jù)治理與質量語義與元數(shù)據(jù)管理元數(shù)據(jù)統(tǒng)一視圖、血緣與影響分析AI架構就緒度

（AI-Ready）AI原生融合能力向量化與混合檢索、機器學習工具集成、大模型服務

與LLMOps、數(shù)據(jù)庫內AI計算平臺架構與調度統(tǒng)一性統(tǒng)一任務調度、跨引擎協(xié)同、資源池化與彈性、多云

與混合環(huán)境支持可信治理能力數(shù)據(jù)安全與隱私數(shù)據(jù)安全與隱私保護、加密與密鑰管理、動態(tài)脫敏、

隔離域控制權限與訪問控制權限模型、跨引擎授權、即時訪問、向量權限章節(jié)四

競爭分析沙利文市場研讀

評估指標AI架構就緒度、可信治理能力三大維度指標；客戶價值下設體驗優(yōu)化、安全落地、市場生態(tài)賦能三大維度指標。技術引領評估指標客戶價值評估指標技術引領下設數(shù)據(jù)就緒度、