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