在生成式AI技术蓬勃发展的当下，企业正面临着一系列数据管理与智能化转型的新挑战。腾讯云携手全球知名咨询机构Gartner，共同发布了一份深度报告，聚焦于这一时代背景下的企业需求，并创新性地提出了Data+AI一体化平台的建设框架。
报告首先揭示了企业在生成式AI时代所遇到的数据难题。非结构化数据占据了企业数据总量的绝大部分，但传统工具在处理这类数据时显得力不从心，尤其是在元数据提取和向量化存储方面。腾讯云通过其TCLake和TBDS多模态数据湖仓服务，为企业提供了有效的解决方案。数据到智能的转化壁垒也是企业面临的一大挑战，传统模式下数据管理与AI开发相互割裂，导致项目落地周期长且模型效果不稳定。为此，腾讯云推出了DLC+WeData DataOps+MLOps一体化方案，成功地将大数据与AI功能集成在一起。
报告还指出，海量实时数据处理压力和数据治理与安全体系的构建是企业必须面对的两大难题。生成式AI的兴起使得实时数据需求激增，传统架构已难以满足秒级响应的需求。腾讯云Oceanus通过深度融合流处理与AI技术，确保了业务的实时性。而在数据治理与安全方面，企业平均需要管理数百个异构数据源，这不仅导致了数据孤岛现象，还带来了合规风险。腾讯云利用WeData Unity Semantics和DataOps技术，实现了数据的动态治理与隐私保护。
在驱动企业构建Data+AI平台的核心要素方面，报告强调了主动选择与被动应对的重要性。主动选择意味着企业可以降低非必要成本，通过统一技术栈和可视化低代码工具，提升协作效率。而被动应对则要求企业强化数据治理，平衡业务敏捷与成本，并通过自动化数据流程减少人工干预。
企业构建Data+AI平台的关键能力包括技术可组装性、全生命周期开发与业务集成、多模态数据处理、统一元数据驱动治理以及自主代理分析。这些能力共同构成了企业实现数智化转型的基础。
腾讯云在Data+AI产品方案及优势方面也有着显著的表现。其智能体与数据分析工具，如WeData Agent、TCDataAgent和ChatBI，支持了从数据开发到治理、分析的全方位需求。在数据处理与存储架构方面，Oceanus、数据湖计算DLC以及向量数据库等产品，为企业提供了高效、灵活的数据处理能力。而在安全与治理方案上，天御大模型安全网关和WeData Unity Semantics则确保了数据的安全性和合规性。
报告还列举了Data+AI在典型行业中的应用场景，如制造业、医疗行业和零售行业。在制造业中，生产线传感器数据的实时分析优化了生产瓶颈，供应链AI则规划了更高效的运输路线。在医疗领域，多模态数据辅助诊断提高了诊断的准确性，智能穿戴设备则提供了生理数据的实时预警。而在零售行业，AI+BI技术的结合提升了需求预测的准确度，生成式AI则驱动了个性化推荐的营销策略。
在报告的最后部分，虽然未直接展望未来，但腾讯云通过其智能体、数据湖仓、安全治理等产品矩阵的展示，无疑为企业破解非结构化数据处理、实时计算、安全合规等挑战提供了有力支持，推动了企业从“数据存储”向“数据驱动”的转型。
