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“GenAI+”已對(duì)各行各業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，數(shù)據(jù)分析也不例外，IDC中國(guó)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，在落地GenAI應(yīng)用時(shí)，68%的企業(yè)認(rèn)為需要梳理內(nèi)部數(shù)據(jù)資產(chǎn)，66%的企業(yè)希望搭建數(shù)據(jù)湖等數(shù)據(jù)底座，同時(shí)有62%的受訪者認(rèn)為需要搭建知識(shí)庫(kù)/知識(shí)管理體系、清洗標(biāo)注數(shù)據(jù)。IDC于近日發(fā)布了《GenAI+Data市場(chǎng)趨勢(shì)分析及最佳實(shí)踐案例》（Doc# CHC52204825，2024年12月），總結(jié)了當(dāng)前主要市場(chǎng)特點(diǎn)和數(shù)據(jù)變化影響，并給出技術(shù)布局建議，以供市場(chǎng)參考。

生成式AI+大數(shù)據(jù)主要趨勢(shì)和市場(chǎng)觀點(diǎn)：

• 出于數(shù)據(jù)安全保護(hù)和成本控制的考慮，企業(yè)將進(jìn)一步壓縮數(shù)據(jù)管理成本，技術(shù)供應(yīng)商有可能在2025年宣布新一輪降價(jià)，采用AI和大數(shù)據(jù)一體化建設(shè)、私有化部署等方式加強(qiáng)對(duì)核心數(shù)據(jù)的保護(hù)，主要集中在互聯(lián)網(wǎng)、汽車(chē)、金融等行業(yè)；
• 向量檢索引擎成為數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)組件，不僅是原生向量數(shù)據(jù)庫(kù)，多種數(shù)據(jù)庫(kù)均已搭配向量檢索能力，且在檢索準(zhǔn)確率上可通過(guò)RAG框架進(jìn)行調(diào)優(yōu)，且成本方面具備優(yōu)勢(shì)，2025年將有更多廠商推出開(kāi)源或商業(yè)化RAG框架或服務(wù)；
• GBI、SQL生成、元數(shù)據(jù)補(bǔ)齊、數(shù)據(jù)治理等方面仍在實(shí)驗(yàn)階段，企業(yè)對(duì)于AI賦能的工具組件認(rèn)可度較高但缺少充足預(yù)算和明確動(dòng)力，單一工具的升級(jí)無(wú)法說(shuō)服企業(yè)高管進(jìn)行采購(gòu)，技術(shù)供應(yīng)商應(yīng)該更關(guān)注如何通過(guò)數(shù)據(jù)底座升級(jí)或一體化DataOps+LLMOps平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn)AI能力的部署，亦或是通過(guò)Agent方式讓更多的用戶(hù)以更直接、可調(diào)用的方式來(lái)使用其AI服務(wù)；
• Data for AI方面，技術(shù)供應(yīng)商主要通過(guò)兩種路徑為AI應(yīng)用實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理，一是Data Fabric、AI數(shù)據(jù)統(tǒng)一檢索的理念來(lái)實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的對(duì)齊和統(tǒng)一目錄，二是面向AI模型訓(xùn)練和推理集成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)供給、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)治理等服務(wù)，未來(lái)這兩種方式將長(zhǎng)期并存；
• 企業(yè)對(duì)于實(shí)時(shí)分析的需求將持續(xù)增強(qiáng)，從用戶(hù)分析需求和數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集占比的提高，企業(yè)用戶(hù)更希望在數(shù)小時(shí)、分鐘級(jí)或秒級(jí)得到加工處理后的結(jié)果，并通過(guò)智能決策、BI可視化面板的方式對(duì)業(yè)務(wù)決策提供建議，對(duì)此基于StarRocks和Doris解決方案的需求將繼續(xù)增強(qiáng)。

同時(shí)，IDC繪制了GenAI+Data發(fā)展趨勢(shì)圖，從市場(chǎng)需求、未來(lái)發(fā)展?jié)摿σ约俺墒於确矫媪谐隽酥饕夹g(shù)點(diǎn)以及代表廠商，為市場(chǎng)選型提供參考。

報(bào)告還收錄了中國(guó)市場(chǎng)代表廠商，包括阿里云、Aloudata、滴普科技、漢得信息、華為云、瀾碼科技、騰訊云、星環(huán)科技、中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)電信（按公司拼音首字母排序），分析其主要產(chǎn)品并挑選代表案例。

IDC中國(guó)新興科技研究組高級(jí)分析師李浩然表示，絕大部分企業(yè)在初次應(yīng)用上線GenAI后，都會(huì)意識(shí)到已有基礎(chǔ)設(shè)施的不足，轉(zhuǎn)而投入更多資源來(lái)進(jìn)行底層數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，這種投入不僅包括數(shù)據(jù)資產(chǎn)的梳理、數(shù)據(jù)一體化管理、湖倉(cāng)一體建設(shè)以及商業(yè)分析平臺(tái)和工具應(yīng)用，還包括通過(guò)GenAI來(lái)實(shí)現(xiàn)NL2SQL、元數(shù)據(jù)補(bǔ)齊、AI數(shù)據(jù)檢索、需求流程自動(dòng)化等。但整體來(lái)看市場(chǎng)還在小規(guī)模探索，尚未有AI+Data標(biāo)桿案例落地，企業(yè)可通過(guò)Agent方式競(jìng)爭(zhēng)存量市場(chǎng)。

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