“GenAI+”已对各行各业产生深远影响，数据分析也不例外，IDC中国调研数据显示，在落地GenAI应用时，68%的企业认为需要梳理内部数据资产，66%的企业希望搭建数据湖等数据底座，同时有62%的受访者认为需要搭建知识库/知识管理体系、清洗标注数据。IDC于近日发布了《GenAI+Data市场趋势分析及最佳实践案例》（Doc# CHC52204825，2024年12月），总结了当前主要市场特点和数据变化影响，并给出技术布局建议，以供市场参考。

生成式AI+大数据主要趋势和市场观点：

  • 出于数据安全保护和成本控制的考虑，企业将进一步压缩数据管理成本，技术供应商有可能在2025年宣布新一轮降价，采用AI和大数据一体化建设、私有化部署等方式加强对核心数据的保护，主要集中在互联网、汽车、金融等行业；

  • 向量检索引擎成为数据库基础组件，不仅是原生向量数据库，多种数据库均已搭配向量检索能力，且在检索准确率上可通过RAG框架进行调优，且成本方面具备优势，2025年将有更多厂商推出开源或商业化RAG框架或服务；

  • GBI、SQL生成、元数据补齐、数据治理等方面仍在实验阶段，企业对于AI赋能的工具组件认可度较高但缺少充足预算和明确动力，单一工具的升级无法说服企业高管进行采购，技术供应商应该更关注如何通过数据底座升级或一体化DataOps+LLMOps平台来实现AI能力的部署，亦或是通过Agent方式让更多的用户以更直接、可调用的方式来使用其AI服务；

  • Data for AI方面，技术供应商主要通过两种路径为AI应用实现统一数据管理，一是Data Fabric、AI数据统一检索的理念来实现多模态数据的对齐和统一目录，二是面向AI模型训练和推理集成数据采集、数据供给、数据标注、数据治理等服务，未来这两种方式将长期并存；

  • 企业对于实时分析的需求将持续增强，从用户分析需求和数据实时采集占比的提高，企业用户更希望在数小时、分钟级或秒级得到加工处理后的结果，并通过智能决策、BI可视化面板的方式对业务决策提供建议，对此基于StarRocks和Doris解决方案的需求将继续增强。

同时，IDC绘制了GenAI+Data发展趋势图，从市场需求、未来发展潜力以及成熟度方面列出了主要技术点以及代表厂商，为市场选型提供参考。

报告还收录了中国市场代表厂商，包括阿里云、Aloudata、滴普科技、汉得信息、华为云、澜码科技、腾讯云、星环科技、中国移动、中国电信（按公司拼音首字母排序），分析其主要产品并挑选代表案例。

IDC中国新兴科技研究组高级分析师李浩然表示，绝大部分企业在初次应用上线GenAI后，都会意识到已有基础设施的不足，转而投入更多资源来进行底层数字化转型升级，这种投入不仅包括数据资产的梳理、数据一体化管理、湖仓一体建设以及商业分析平台和工具应用，还包括通过GenAI来实现NL2SQL、元数据补齐、AI数据检索、需求流程自动化等。但整体来看市场还在小规模探索，尚未有AI+Data标杆案例落地，企业可通过Agent方式竞争存量市场。

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