北京，2025年6月3日——企业对于数据的重视程度在逐渐增加。IDC数据显示，有65.4%的企业认为，大数据平台对于促进数字创新重要，仅次于66.1%的AI/ML平台。国际数据公司（IDC）于近日发布了《数据管理分析与生成式AI发展趋势及最佳实践》（Doc# CHC52204625，2025年5月），总结了当前主要市场特点和数据变化影响，并给出技术布局建议，以供市场参考。
主要观点和市场趋势：
• 企业应该尽快转型搭建AI就绪数据架构（AI Ready Data Architecture）。2025年，有40%的受访者认为搭建AI-Ready的数据架构是重点投资方向，企业和技术供应商可以重点关注数据智能、数据治理和隐私、混合/云数据湖、数据合成。
• 数据分析+AI的价值还需要进一步市场教育。相比于传统的BI软件，AI的价值不仅体现在Copilot式的对话界面，更在于通过自动化的流程以及参数设置，保证有效且最有价值的数据可以被提取、流转、加工、分析。
• Data to Value数据驱动价值意向更加明显。企业用户希望缩短从数据存储到提供分析和决策价值之间的技术链路，这个过程中的数据ETL、多源数据提取、物化视图、数据指标建立、数据建模、数据汇总分析、AI数据查询和决策路径都可以通过自动化的方式实现，59%的企业表示希望在2025年投资基础设施自动化和基于AI的可观测性解决方案。
- 动态数据管理、多存储管理、数据质量、多模态是亟需解决的问题。在未来12–18个月，数据领导层面临着一系列新的挑战，一是管理动态数据，包括数据变化、数据移动、流数据；二是数据分布式管理，包括多领域和混合云环境，这往往会导致数据孤岛和不一致性；三是管理数据质量，确保数据的准确性和完整性，在数据量不断增加的情况下进行持续监控和清理以保持高标准，这对于获得可靠的见解至关重要。
- 企业尚没有管理多模态数据的有效办法。基于AI语义的数据统一检索尚未成型，其中的关系映射、内容识别仍在非常初期的阶段。IDC预计，未来12个月内会有厂商推出基于“AI语义+向量”的统一检索引擎，支持通用化解决方案，并在此基础上进行定制化调整。
当前企业在推动数据管理分析与生成式AI应用过程中，相关技术可分为四大类：数据分析（Data Analytics）、数据平台（Data Platform）、决策自动化（Decision Automation）以及数据流管理（Data Flow Agent）。IDC列出主要技术方向与代表供应商以供市场参考，并对部分代表厂商产品和实践进行详细描述。
IDC中国新兴科技研究组高级分析师李浩然表示，数据市场在2025年获得了更多关注，企业之间的技术迭代、生态合作竞争不断加剧，数据产品和服务之间不会有明确的界限，基于AI、分布式的一体化与端到端数据管理仍是主要方向。技术供应商也需要尽快确定自身在Data+AI市场的核心竞争力，以确保差异化优势。
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向量数据库市场份额报告，2024（即将发布）
面向AI的数据供给和多模态统一管理（即将发布）
如需进一步了解与此研究相关的信息或关注其他相关项目研究，请与IDC高级分析师李浩然（邮箱： leli @idc.com ）联系。
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