近日，AI智能企业Caylent发布的《2025年数据迁移报告》显示，企业数据迁移项目普遍面临效率低下与停机时间过长的双重困境。该报告基于对教育、金融、医疗、制造等六大行业300余名管理者的调研，揭示了当前数据迁移实践中存在的系统性挑战。
数据显示，仅有6%的受访企业能按时完成高难度迁移项目，且实现零停机的企业比例同样为6%。跨云迁移、本地到云端迁移及数据库版本升级被列为最具挑战性的三类场景。近半数受访者（46%）表示，复杂迁移过程中停机时间超过5小时，直接导致客户体验受损、收入流失及运营效率下降。
在迁移任务耗时方面，源数据库到目标数据库的数据传输、目标系统集成测试以及数据库架构转换被列为三大耗时环节。尽管77%的受访者认可AI技术在数据迁移中的有效性，但实际应用中仍存在显著知识缺口。超过五成企业（53%）对AI工具的选择标准缺乏清晰认知，导致技术落地效果参差不齐。
值得注意的是，60%的受访企业在高难度项目中已采用生成式AI或自动化工具，但工具适用性匹配问题依然突出。Caylent首席执行官Lori Williams指出，技术债务积累与传统方法滞后是制约迁移效率的核心因素。她强调，通过将生成式AI与工程经验深度结合，可有效降低复杂项目实施门槛，缩短迁移周期并减少遗留系统维护成本，为企业适应市场变化提供技术支撑。
