2025年Data+AI:开启数据智能新时代报告

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报告共计:195页

2025年Data+AI:开启数据智能新时代报告》总结

在『数字化』转型加速的背景下,数据与人工智能(Data+AI)的深度融合已成为企业提升竞争力的核心路径。阿里云瑶池数据库发布的《2025年Data+AI:开启数据智能新时代报告》系统阐述了Data+AI的战略价值、技术实践及行业应用,为企业智能化转型提供了全面指南。

一、Data+AI的核心价值与挑战

报告指出,AI技术虽为企业带来决策效率提升和创新机遇,但落地过程中仍面临四大挑战:数据质量与治理、数据与AI的协同联动、技术门槛及成本压力。Data+AI通过整合数据管理与人工智能,构建端到端的智能工作流,有效解决了上述痛点。其核心价值体现在:统一数据治理框架提升数据质量,打破数据孤岛实现高效联动,降低技术门槛并优化资源投入,最终推动AI应用的规模化与高质量落地。

二、阿里云Data+AI技术体系

阿里云瑶池数据库推出的DMS+X平台(统一、开放、多模的Data+AI数据管理服务)是实现这一目标的关键。该平台通过OneMeta(统一元数据服务)和OneOps(一体化开发环境)两大创新,支持跨云、跨引擎的数据治理与开发,兼容40余种数据源,显著提升数据资产利用率。结合云原生数据库PolarDB、数据仓库AnalyticDB、多模数据库Lindorm等产品,DMS+X实现了多模数据管理、实时分析、AI模型训练与推理的无缝衔接,为企业提供“数据-智能”全链路支持。

三、行业实践与创新应用

报告通过多个行业案例展示了Data+AI的实际成效:

- 电商领域:通过DMS+AnalyticDB实现实时数据处理与智能问数,解决数据在线重刷、实时分析等难题,助力某头部电商提升决策效率。

- 游戏行业:利用DMS+AnalyticDB MySQL构建日志智能分析系统,支持全量日志存储、实时查询及AI预测,模型准确率提升30%。

- 智能营销:雅迪通过DMS+PolarDB for AI实现自然语言查询与RAG问答系统,销售人员查询准确率超90%,运营效率提升显著。

- 企业服务:钉钉AI助理借助AnalyticDB向量检索与DMS智能编排,构建安全可靠的智能问数服务,覆盖零售、物流等多行业场景。

四、技术突破与未来方向

在技术层面,阿里云持续推进创新:

- 云原生数据库:PolarDB实现“三层解耦、全栈池化”架构,支持多主多写与秒级弹性伸缩,性能达行业3倍。

- 多模数据处理:Lindorm整合宽表、时序、向量等多模数据,支撑车联网、AIGC等场景,开发效率提升2倍。

- AI与数据库融合:通过In-DB ML能力,PolarDB支持SQL驱动的模型训练与推理,降低AI开发门槛;GraphRAG结合知识图谱与大模型,增强复杂场景下的检索准确性。

五、产品生态与企业赋能

阿里云通过DMS+X平台构建开放生态,提供一站式Data+AI解决方案:

- DMS Copilot:基于大模型的数据智能助手,支持NL2SQL、SQL优化等功能,提升数据开发效率。

- 免费部署权益:限时免费试用Dify+『DeepSeek』,结合通义大模型与瑶池数据库,加速企业AI应用落地。

- 行业解决方案:覆盖智能客服、内容生成、个性化推荐等场景,帮助企业挖掘数据价值,实现降本增效。

结语

Data+AI正重塑企业运营模式,阿里云瑶池数据库通过技术创新与生态整合,为各行业提供了可落地的智能转型路径。未来,随着多模数据管理、实时分析及AI原生能力的深化,Data+AI将进一步推动决策自动化、体验个性化与创新驱动,助力企业在智能时代占据先机。

以下为报告节选内容

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