2025年中国数据智能融合解决方案市场报告-

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。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“DataforAI”与“AIforData”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，AIAgent则推动从辅助分析走向流程执行，使平台具79u方法论u法律声明Jl文头豹LeadLeo4LeadLeom400-072-5588头豹LeadLeo4LeadLeom7878章节一课题背景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o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。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。 ,'AI工作负载 AI功能，但AI开发流程仍未深度整合 AI ,'AI工作负载 AI功能，但AI开发流程仍未深度整合 AI增强的语义层/元数据AI原生的一体化平台，简化架集成集成/ETL独立独立BI工具独立独立ML平台400072-55887当前市场对数据智能融合解决方案的需求与供给路径切入，概念混杂且能力参差不齐；而企业选型缺乏清晰、可操作的因此，本报告的研究目的在于从用户需求洞察具体要求，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来源：沙利文章节一课题背景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o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数据智能融合解决方案不包含哪些情形？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。•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o数据智能融合解决方案定义与传统解决方案的关键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，能够平台一体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，支语义驱动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。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智能赋能来源：沙利文8400-072-55888章节二市场分析数据智能融合解决方案通过DataforAI和AIfor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A企业需要对海量、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工程与数据工程与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AIforData在训练阶段针对算力、存AIforData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、高效运行面对多源异构数据的快速增长，企业需通过统一整合与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，模型的可获得性已经大幅度提升，决定差异化与规模化落地效率的核心转向数据侧：数据是否能够被快给、合规使用，并在不同团队与不同场景中持续复用。数据智能融合解决方案的价分散的资源转化为可交付于的AI输入端，从而显著提高从试点到生产的转化率与迭代•缩短数据到应用的路径：通过统一的数据组织与加工链路，减少多系统之间的搬运与重复建设，•提升可用性与一致性：在平台层面固化口径、权限、质量与追溯机制，避免出现同一指标多种解释、同一数据多种版本的问题，使AI调用建立在稳定一致的基•让非结构化资产可用：把文档、知识内容等纳入可检索、可管理的体系，保证AI在调用企业知•支持持续迭代：形成可复用的流程与标准化交付方式，使数据供给能够随业务变化持续来源：沙利文400-072-5588章节二市场分析从管理视角看，数据工作的主要成本并不在计算能力，而在于理解、协作、治理与运维的长期数据智能融合解决方案通过引入AI能力，一方面降低业务人员使用数据的门槛，另一方面提高数据管理环节的自动化程度，使数据平台从提供数据升级为提升用数效•降低使用门槛：让业务人员以更接近业务语言的方式获取信息，减少取数沟通成本与等待时间，•提高治理执行效率：在质量检查、规则维护、问题定位等环节减少人工依赖，缩短发现问题到•从“生成结果”走向“辅助决策”：在基础查询与内容生成之外，更重要的方向是将洞察与建•强化可信与可控：将AI输出与权限、审计、口径规则联动，确保关键场景下的结果可解释、可生成场景•自然语言转码生成场景•自然语言转码•报告图表生成•交互分析对话生成场景•管道代码自动生成•数据清洗规则推荐•元数据自动标注生成场景•非结构化数据智能解析•多源数据自动映射•测试数据生成生成场景•个性化报告•营销文案生成•智能问答与知识检索（RAG）决策场景决策场景成本优化•异常根因定位•资源弹性伸缩决策场景•关联自动发现•预测性洞察与未来情景模拟•关键业务问题归决策场景•数据质量智能评估•数据摄入智能调度决策•异常数据流实时检测决策场景•实时个性化推荐动态风险评估•业务流程自动化（智能体）决策场景•决策场景•敏感数据识别、分类与脱敏•安全策略实时监控•数据资产价值评估生成场景•自动生成业务术语表、目录与血缘智能生成与推荐数据质量校验规则•自动生成数据合规与审计报告来源：沙利文400-072-5588章节二市场分析数据智能融合解决方案市场正从概念验证进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，供给侧竞争焦点则落在能否以行业理解为基o从不同参与者的视角看市场机遇企业的投入意愿持续增强，但应用方式更趋理性，普遍从价值清晰、风险可控且易于量化回报的场景切入，并在试点验证后推动数据平台、治理与交付方式向一体化收敛；供给侧厂商则以统一体验、统一治理与统一运营作为重点，帮助客户降低多系统集成与运维复杂企业用户：从试点扩散到可规模化的路径探索企业用户：从试点扩散到可规模化的路径探索企业用户•企业用户的市场情绪呈现“强需求、强审慎”的特征：企业用户•企业用户的市场情绪呈现“强需求、强审慎”的特征：企业愿意为效率提升付费，但更关注输出可信度、合规边界、上线稳定性与持续迭代成本，并倾向于用可量化指标评估数据智能融合解决方案的实践价值•因此，企业在应用策略上普遍采取“先轻后重”的推进方式：先在不改变核心系统交易链路的前提下上线助手型应用以验证效果，再逐步把能力嵌入数据生产与运营流程中，例如将问题定位、数据质量巡检、权限审批与审计取证等任务纳入自动化链路，以提高可持续运行能力云厂商与平台型厂商：云厂商与平台型厂商：以一体化交付降低复杂度，强化交付确定性云厂商/平台型厂商•云厂商/平台型厂商•云厂商与平台型厂商正在把数据、分析与AI能力放到同一平台体验中进行交付，并以减少工具切换、减少数据搬运、减少手工集成为主要价值叙事，以数据智能融合解决方案为客户提供在多产品拼装模式下难以获得的稳定工程质量与成本可控性•供给侧的产品策略正在从功能堆叠转向交付确定性：厂商更愿意提供可复用的参考架构、标准化的场景模板与可运营的工程流程，以降低客户从试点到规模化的迁移摩擦。同时，厂商会强调可观测性与成本管理能力，以帮助客户在多团队并行使用时实现资源消耗可计量、预算可分摊、异常可定位数据治理、安全/行业解决方案参与者：从工具交付转向治理与智能协同数据治理、安全/行业解决方案参与者：从工具交付转向治理与智能协同数据治理/安全/行业解决方案参与者•数据治理与安全相关参与者在融合项目中更多作为关键能力补齐者：生成式AI引入后，数据使用边界、权限控制、敏感信息保护与审计追溯往往成为数据治理/安全/行业解决方案参与者•行业解决方案参与者更倾向于把融合能力与行业规则和业务流程结合交付：企业客户在决策类场景中不仅关心“答案是什么”，更关心“依据是什么、是否可解释、是否符合业务口径与合规边界”来源：沙利文400-072-5588章节三技术趋势分析在数据智能融合解决方案引入强大的可观测性能力已成为重要的技术趋势，被视为提升系统稳定性、优化资源使用、降低工程复杂度的关键。未来，可观测能力将成为评判数据智在数据与人工智能深度耦合的复杂系统中，传统的监控手段已难以应对挑战。因此，在数据智能融合解决方案中，引入强大的可观测性（Observability）能力正成为重要趋势。这不仅仅是传统意义上的系统监控，更涵盖对数据质量、数据流程以及AI模型的监测，其角色从传统运维工具逐渐升级为在数据智能融合解决方案中，可观测性能力的核心价值在于把复杂系统的不确定性转化为可度量、可定位、可回溯的证据链，使团队在跨场景、跨数据域、跨角色协作时仍能快速识别偏差来源并完成闭环修复，从而降低工程协同成本与上线风险。随着生成式人工智能与智能体逐步进入关键流程，企业对可解释、可审计、可追责的要求同步提升，可观测性也随之成为平台实现稳定运行、成本可控与合规可证的基础能力，并将进一步演化为数据智能融合解决方案的各组织对人工智能产出的监督情况504030<15%<15%<15%0各组织在监督各组织在监督AI生成内容的程各异且存在较大缺口，仅有约25%会在内容投入前进行全面审核>30%>30%注：百分比代表受访者选择相应回答的占比，所有类型合计为100%。调研样本为已使用生成式人工智能的企业，总样本量为120家来源：沙利文400-072-5588章节三技术趋势分析AIAgent正重塑数据开发的全生命周期。Agent在数据智能融合解决方案中的应用正推动从辅助决策走向流程执行的转变，数据平台升级为o智能体应用推动从辅助决策走向流程执行智能体（AIAgent）已成为人工智能领域增长期望潜力最大的重要技术趋势之一，这一趋势彻底改变了数据与