Data+AI下一代数智平台建设指南

生成式AI时代的数据挑战：企业转型的核心瓶颈

• 数据挑战：企业面临四大核心挑战：
  • 非结构化数据处理：非结构化数据占比高达70%-90%，传统工具难以满足GenAI应用需求，需要升级工具链和方法论。
  • 数据到智能的转化壁垒：数据管理与AI开发割裂，导致响应迟钝，影响决策质量。
  • 海量实时数据处理：对系统的吞吐能力、实时性和横向扩展性提出挑战。
  • 可信的数据治理与安全体系：数据源激增、数据孤岛严重，需要动态、可追溯的数据治理体系，避免“幻觉输出”与隐私风险。
• 驱动企业构建Data+AI平台的核心要素：
  • 主动选择：头部企业突破现有能力范畴，构建新的AI应用场景。
  • 被动应对：
    • 通过AI赋能优化现有数据资产，解决现有问题。
    • 提升团队对数据资产的管理能力，降低整体成本。
    • 构建数据和AI在统一平台高效联动，形成相互促进的良性循环。
• 企业构建Data+AI平台需要具备的关键能力：
  • Data与AI技术的可组装性：模块化架构，支持快速更换组件、动态扩展和成本可控。
  • 端到端的Data+AI全生命周期开发与业务集成：涵盖数据处理、模型构建、大模型训练等环节，实现数据与AI的深度融合。
  • 多模态数据（结构化非结构化数据）的处理与增强：将多模态数据转化为机器可理解、业务可操作的“智能燃料”。
  • 统一元数据驱动的治理与合规：统一治理方案，实现数据和AI的全面管理。
  • 自主代理分析（Agentic Analytics）：智能化数据管理、自动化决策和主动式分析能力。
  • 云原生弹性架构与多云部署：解耦的云服务架构，优化资源使用，实现跨云数据合规与成本可控。

驱动企业构建Data+AI平台的核心要素

• 主动选择：头部企业构建面对AI赋能的大数据平台，突破现有能力范畴，构建新的AI应用场景。
• 被动应对：
  • 现有的数据资产通过AI赋能进行优化，以解决现有的问题。
  • 通过AI提升团队对数据资产的管理能力，降低整体成本。
  • 构建数据和AI在统一平台高效联动，提高快速应对业务复杂性的能力。
  • 提升业务敏捷与控制创新浪费。

Data+AI典型行业应用场景

• 金融：风险控制、场景金融、数据决策。
• 制造业：生产优化、供应链管理。
• 医疗：疾病预测与分析、智能穿戴设备、传染病传播模型。
• 零售：精准需求预测、AI驱动的商品推荐系统、智能辅助驾驶。

腾讯云Data+AI产品方案及优势

• WeData Agent：基于多智能体协作的超级智能体，具备数据开发、数据治理、数据分析等专家能力。
• 腾讯云数据分析智能体（TCDataAgent）（即将上线）：整合、检索和分析结构化&非结构化数据，帮助用户更直观的理解数据，并提取有价值的洞察。
• 腾讯云BI智能助手ChatBI：基于大语言模型能力/RAG/NL2DSL等技术，能准确理解客户的语义，执行数据分析并返回数据结论。
• WeData Notebook：开箱即用的交互式分析IDE，简化数据分析流程，实现数据处理、模型训练和分析流程的一体化。
• WeData DataOps：构建完整的数据全生命周期自动化管理体系，提升开发效率、智能质量管控和全链路可观测。
• WeData MLOps：实现Data和AI的一体化，解决模型全生命周期难管理、模型服务不可持续、跨团队协作困难等问题。
• WeData Unity Semantics：打破巴别塔困境，让财务、运营、技术等部门用同一种“语言”理解数据、分析数据。
• Oceanus流批增量一体化：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，解决开发效率低下、运维成本高企、实时AI能力缺失等问题。
• 数据湖计算DLC：提供一体化、更简便易用、高性价比的DataOps+MLOps解决方案。
• AI数据湖服务TCLake（即将上线）：提供覆盖结构化数据、非结构化数据、AI模型的多模态数据存储及管理。
• ES向量搜索：支持多模态和语义检索，助力RAG应用搭建。
• TBDS多模态数据湖仓：实现跨模态分析应用，支持统一元数据管理。
• 腾讯云数据库AI服务：通过智能自治释放数据价值。
• 腾讯云向量数据库：大模型访问企业数据的“必备方案”，企业落地AI应用的“最佳拍档”。
• TDSQL-C：海量洪峰数据流量下，提供高性能存储和智能优化能力。
• 腾讯云智能体开发平台TCADP：提供多种LLM+RAG、Multi-agent、Workflow等应用开发框架。
• 腾讯云TI平台：提供面向实战的大模型精调部署工具链。
• Data Platform数据平台解决方案：提供数据存储、训练加速、数据“智”理端到端的存储解决方案。
• Data Engine数据枢纽解决方案：提供一站式AI存储解决方案，解决自动驾驶、大模型训练、HPC等场景下海量数据的高性能存储需求。
• 数据万象MetaInsight：支持全媒体数据类型的向量与结构化标签的混合检索。
• 日志服务CLS：提供端到端MLOps能力，构建“数据智能中枢”。
• 腾讯云数据和智能安全：构建“数据+AI”一体化的安全能力体系，实现端到端的风险管控。

Data+AI未来发展

• Data+AI结合应用场景广泛：涵盖金融、制造、医疗、零售等多个行业。
• Data+AI平台一体化发展：数据与AI更紧密，推动企业AI建设实现飞跃。
• 未来技术升级方向：
  • 数据管理市场的融合。
  • 自然语言交互的普及。
  • 生成式AI在现有平台的深度整合。
  • 数据质量与治理的强化。
  • 代理型AI（Agentic AI）的崛起。
  • 数据基础设施的适应性与合规性提升。