2025年中国数据智能融合解决方案市场报告

2025年中国数据智能融合解决方案市场报告 Data+AI、向量原生、湖仓一体、数据治理、OneOps 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明出处者除外）。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。头豹研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。 头豹研究院弗若斯特沙利文咨询（中国） 2025年12月 ————报告说明 沙利文联合头豹研究院谨此发布中国数据管理系列报告之《2025年中国数据智能融合解决方案市场报告》。本报告旨在梳理数据智能融合解决方案市场动态，洞察市场核心诉求以及供应商推进市场发展的布局，并结合市场发展前景判断数据智能融合解决方案领域内各类竞争者所处地位。 沙利文联合头豹研究院对数据智能融合解决方案进行了下游用户体验调查。受访者主要来自金融、制造、互联网等行业。 本市场报告提供的数据智能融合解决方案的市场分析、技术分析亦反映出行业整体的动向。报告最终对数据智能融合解决方案供应商的竞争表现判断仅适用于本年度中国数据智能融合解决方案发展周期。 本报告所有图、表、文字中的数据均源自弗若斯特沙利文咨询（中国）及头豹研究院调查，数据均采用四舍五入，小数计一位。 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系弗若斯特沙利文及头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明出处者除外）。未经弗若斯特沙利文及头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，弗若斯特沙利文及头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。弗若斯特沙利文及头豹研究院开展的所有商业活动均使用“弗若斯特沙利文”、“沙利文”、“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，弗若斯特沙利文及头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构，也未授权或聘用其他任何第三方代表弗若斯特沙利文或头豹研究院开展商业活动。 观点摘要 ————01迈向一体化：数据与AI融合驱动市场范式变革 当下，数据与AI的深度融合已成为释放数据价值、驱动智能决策的关键路径。然而，传统数据架构在应对海量多模态数据与实时需求时局限较大，且数据管理与AI开发流程严重割裂，导致协作效率低下、治理合规风险凸显。为了应对这些挑战，市场正从采购分散的单点工具，加速向构建覆盖数据集成、治理、分析及AI开发全流程的一体化数据智能融合解决方案演进，旨在通过统一平台降低复杂度、提升协作效率，最终缩短AI价值落地周期。 ————02市场现状：价值明确、机遇与挑战并存的深化期 数据智能融合解决方案正成为企业扩张阶段提升数据与AI协同效率的关键路径，其核心价值体现为“Data for AI”与“AI for Data”的双向赋能：企业既需要将数据沉淀为可规模化复用的AI生产要素，也需要借助AI提升数据管理与用数效率并强化治理，以提升智能化落地的效率、稳定性与可控性。 市场应用层面，行业整体已从概念验证迈入场景规模化探索阶段，需求侧以可量化回报的核心场景加速试点并推动平台一体化收敛，供给侧竞争焦点则转向能否基于行业理解提供可复制的场景化交付能力。然而，数据智能融合解决方案的落地过程仍面临结构性约束，其核心瓶颈往往并非技术单点能力，而是企业在数据基础、工程化交付与组织协同间难以形成稳定闭环，导致应用在从试点迈向规模化时遭遇成效、成本与风险的多重挑战。 ————03关键技术趋势指向“可规模化、可运营、可交付” 数据智能融合解决方案的技术趋势正从单纯的多样功能覆盖转向规模化可运营的升级。资源优化决定平台在多场景扩展下的成本与弹性边界，可观测性为稳定运行与可追溯治理提供底座，AI Agent则推动从辅助分析走向流程执行，使平台具备更强的自动化交付与闭环运营能力。 目录 中国数据智能融合解决方案课题背景 •数据管理解决方案与人工智能深化发展----------7•数据智能融合解决方案定义范围----------9•数据智能融合解决方案架构解析----------10 中国数据智能融合解决方案市场分析 •数据智能融合解决方案价值与必要性----------12•数据智能融合解决方案市场落地机遇----------14•数据智能融合解决方案市场落地挑战----------16 中国数据智能融合解决方案技术趋势分析 •资源使用优化成为关键命题•可观测性能力成为规模化落地底座•Agent驱动开发范式革新 中国数据智能融合解决方案行业竞争分析 •中国数据智能融合解决方案竞争力评分维度•中国数据智能融合解决方案竞争表现•中国数据智能融合解决方案标杆企业 法律声明 图表目录 ----------7----------8----------10----------12----------13----------15----------19----------20----------21----------26----------28----------30----------32 •数据管理走向数智融合的关键行动 •数据智能解决方案架构示意图 •数据智能融合解决方案帮助企业面对挑战 •AI在数据管理全流程发挥的作用 •关键业务需求场景示例 •各组织对人工智能产出的监督情况 •可观测能力的三大支柱 •智能体（AI Agent）驱动与传统模式的对比 •腾讯云Data+AI产品全景图 •亚马逊云科技技术布局与关键创新 •阿里云Data+AI生态架构图 •华为云DataArts数智底座架构概述 章节一数据智能融合解决方案课题背景 数据管理解决方案与人工智能深化发展数据智能融合解决方案定义范围数据智能融合解决方案架构解析 1.1数据管理解决方案与人工智能深化发展 关键发现 AI与数据管理之间的融合在过去一年里显著增强，大数据系统和AI工具链等领域正从分散的工具向数据智能融合（DATA+AI）的一体化解决方案加速演进 助力企业释放价值的核心：将数据管理能力与AI技术深度结合 近年来，生成式AI和大语言模型技术的突破式进展，数据已经被视为数字经济时代的核心生产要素，而AI技术正深入改变生产力工具、协作模式和业务流程。在这种趋势下，将数据管理能力与AI技术深度结合，被广泛认为是释放数据价值、驱动智能决策的关键路径。 当前的核心痛点在于，传统数据架构难以有效应对海量非结构化数据、实时数据处理需求以及高并发、多模态场景下的治理与安全挑战。数据管理与AI开发严重割裂，数据团队和算法团队各自使用不同工具和平台，导致AI项目落地周期漫长、协作断层显著；同时，数据质量、动态治理与合规性问题日益凸显，成为制约AI潜能释放的关键瓶颈。 在此背景下，用户越来越倾向于放弃孤立的点工具，转而采用一体化的数据和数据治理生态来降低复杂性。这意味着数据仓库、数据湖、AI工具链等领域正从分散的工具走向单一集成的生态系统，演化为一个整体的数据智能融合解决方案市场。这种收敛旨在降低系统复杂性，通过统一平台覆盖数据集成、治理、分析及AI开发全流程，以提升协作效率并缩短AI项目落地周期。 沙利文洞察 当前市场对数据智能融合解决方案的需求与供给尚未形成统一和成熟的共识：各类厂商从不同路径切入，概念混杂且能力参差不齐；而企业选型缺乏清晰、可操作的评估框架。 因此，本报告的研究目的在于从用户需求洞察出发，明确界定数据智能融合解决方案的范围与具体要求，为这一概念建立清晰框架。本报告致力于从用户角度构建一套可衡量、可对比的指标体系，为厂商产品发展提供方向指引，并为用户选型提供可参考的建议。 1.2数据智能融合解决方案定义范围 关键发现 本报告将数据智能融合解决方案定义为在同一企业级平台上，实现从数据接入到智能应用交付的端到端闭环的一体化平台与方法论集合 数据智能融合解决方案定义 数据智能融合解决方案是指以统一语义与统一元数据为核心、以Lakehouse和向量检索为底座、以Serverless与统一调度为资源层、以OneOps为开发与运维范式，并通过RAG与Agent将数据能力产品化为API或其他服务和应用，最终在同一平台上完成从数据接入到智能应用交付的端到端闭环的企业级平台与方法论集合。作为一种新的集成范式和架构蓝图，它以统一的数据语义和平台化思维，将过去割裂的数据管理、分析和AI开发过程整合到一起，为企业提供少系统、快上线、可回溯的基础平台，帮助其更敏捷地构建智能应用、挖掘数据价值。 若某方案无法在统一语义下完成一次授权跨引擎访问、无法提供混合检索的线上可观测指标、或缺失OneOps的版本化与回溯证据，则不属于数据智能融合解决方案。 数据智能融合解决方案不包含哪些情形？ •不等同于单点工具或孤立产品：仅具备局部能力（如独立的数据湖或AI平台），而缺乏端到端集成的产品•不局限于特定行业的智能化应用层方案：本报告聚焦于通用数据与AI解决方案能力，不仅限于平台输出层•不认可缺乏协同的产品堆叠：多个产品组件若无统一架构与流程打通，仅是名义集成则不被视为真正数据智能融合解决方案 数据智能融合解决方案定义与传统解决方案的关键差异 与传统“大数据解决方案+AI工具链”相比，数据智能融合解决方案不再是工具拼装，而是以语义和治理为平台大脑的端到端工程体系；相应评价重点从单点性能转移到整体融合效率与可治理性。 传统方案通常由松散的独立产品组合而成，存在割裂与重复的问题。数据智能融合解决方案则强调架构层级统一、组件深度协同，从底层资源到上层智能形成贯通，能够显著提升使用效率与可扩展性。 传统系统聚焦底层技术能力的堆积，难以形成面向业务的一致语言和治理体系。数据智能融合解决方案以统一语义和元数据为核心，将数据、模型与业务上下文打通，支持跨角色、跨系统的高效协同与复用。 以往解决方案偏重支撑研发流程，智能能力的释放高度依赖专业技术人员。数据智能融合解决方案则通过智能接口与对话式交互等手段，使数据与AI能力可直接嵌入业务场景，提升决策效率与响应速度，实现更广泛的业务赋能。 章节二数据智能融合解决方案市场分析 数据智能融合解决方案价值与必要性数据智能融合解决方案市场落地机遇数据智能融合解决方案市场落地挑战 2.1数据智能融合解决方案价值与必要性 关键发现 数据智能融合解决方案通过Data for AI和AI for Data双向赋能，帮助企业解决扩张所带来的数据和业务方面的挑战。一方面将企业数据打造为可规模化复用的AI生产要素；另一方面以AI提升数据管理与用数效率并强化治理，提升智能化落地的效率、稳定性与可控性 AI训练与推理规模化 在训练阶段针对算力、存储和资源调度提出了更高要求，资源管理与成本控制难度加大。而在模型推理阶段，企业需应对海量请求和毫秒级响应的业务需求，快速部署并监控AI模型，确保智能应用的稳定、高效运行 数据工程与AI工程融合贯穿数据采集、处理、建模、训练、部署、监控等多个环节。同时模型规模扩大、数据来源多样化以及业务对系统实时性、稳定性和可扩展性的更高要求，致使工程复杂度显著提高 面对多源异构数据的快速增长，企业需通过统一整合与治理，提升数据质量与资产可管理性，从而为分析、AI建模与价值释放打下基础 企业需要对海量、多源的数据进行快速采集、清洗、分析，满足实时或准实时的业务需求 数据智能融合解决方案 AI for DataData for AI Data for AI：把数据体系升级为可持续供给AI的生产能力 企业在AI落地中普遍采取引入外部模型能力和叠加内部数据的路径。当下，模型的可获