沙利文联合头豹研究院发布《2025年中国数据智能融合解决方案市场报告》

在数字化转型深入与人工智能加速落地的背景下，企业数据管理的核心诉求已从单一存储处理，转向支撑智能决策与业务闭环。数据规模、模态复杂度与实时性要求同步提升，推动数据管理架构从分散工具走向单一集成生态。具体而言，数据管理市场的发展阶段如下：

• 分散工具栈阶段：早期企业采用独立采购的数据仓库、数据湖、BI工具、流处理及机器学习平台等拼凑式架构。数据与技术在系统间割裂，导致数据流通效率低、项目上线周期长、跨团队协作困难，业务自助用数能力弱。

   

• 平台化收敛阶段：随着湖仓一体等统一架构兴起，企业开始通过融合分析平台整合多类数据工作负载，并初步引入元数据与基础治理能力。该阶段虽实现了数据与元数据的部分统一，但AI开发流程仍处于外挂状态，未与数据分析链路深度整合。

   

• 单一集成生态阶段：当前市场正向以“Data+AI”为核心的一体化平台演进。该生态以统一元数据与语义层为大脑，集成湖仓底座、智能计算引擎与AI原生开发能力，通过统一交互、统一运维与治理，显著降低系统复杂度、使用门槛与运维成本，支撑从数据到智能应用的端到端闭环。

在智能融合阶段，企业不再仅关注单点工具性能，而是追求架构的统一、语义的一致性、治理的内生与AI能力的原生融合。因此，数据智能融合解决方案正演进为支撑企业规模化、低成本、高效率构建智能应用的基础平台，推动市场进入以“一体化、可治理、AI驱动”为特征的新发展阶段。

当前市场对数据智能融合解决方案的需求与供给尚未形成统一和成熟的共识：各类厂商从不同路径切入，概念混杂且能力参差不齐；而企业选型缺乏清晰、可操作的评估框架。因此，本报告的研究目的在于从用户需求洞察出发，明确界定数据智能融合解决方案的范围与具体要求，为这一概念建立清晰框架。本报告致力于从用户角度构建一套可衡量、可对比的指标体系，为厂商产品发展提供方向指引，并为用户选型提供可参考的建议。

随着企业智能化转型进入深水区，数据与AI的融合进程不断加速，同时也暴露出实时性、工程复杂度、规模化治理与成本控制等一系列严峻挑战。数据智能融合解决方案的核心价值，正体现于通过“Data for AI”与“AI for Data”的双向赋能机制，系统性地应对这些挑战，支撑企业实现数据驱动的智能决策与业务闭环。

• 应对实时分析要求：面对业务对秒级或准实时洞察的需求，传统批处理架构已难以胜任。一体化融合平台通过流批一体、湖仓协同的底层架构，实现对海量多源数据的快速采集、处理与分析，显著缩短数据到决策的路径，满足实时风控、动态运营等场景需求。

   

• 降低工程复杂度：数据工程与AI工程原本割裂，工具链分散，导致从数据准备到模型部署的流程冗长、协作低效。融合解决方案通过统一开发平台、标准化工作流与共享元数据，将两大工程体系深度整合，显著降低系统集成与运维复杂度，提升团队协作效率。

   

• 支持AI训练与推理规模化：模型规模扩大与推理场景泛化，对算力、存储及资源调度提出极高要求。解决方案通过云原生与Serverless架构实现资源的弹性伸缩与精细化管理，在训练阶段优化资源利用率与成本，在推理阶段保障高并发下的稳定、低延迟响应。

   

• 提升数据治理敏捷度：多源异构数据的爆发式增长，使数据质量、一致性与安全管理面临巨大压力。平台以统一元数据与智能治理为核心，通过AI技术实现自动化的数据分类、质量检测、血缘追溯与合规审计，将治理从被动响应转向主动预防，为数据分析与模型训练提供高质量、可信的数据供给。

通过“Data for AI”，企业将分散的数据资产转化为体系化、可持续供给的AI生产要素，加速模型从实验到生产的落地；通过 “AI for Data”，智能技术反向赋能于数据管理全流程，提升数据开发、治理与使用的自动化水平，降低人工成本与操作风险。数据智能融合解决方案正是通过这种双向驱动的闭环，帮助企业系统性应对智能化进程中的核心挑战，实现数据价值的持续释放。

随着数据与AI系统复杂度激增，传统的监控手段已难以保障端到端链路的稳定、可靠与合规。在数据智能融合解决方案中，可观测性已从基础设施监控，演进为覆盖数据、流程与智能输出的平台级核心治理能力，成为企业实现规模化、可信赖智能运营的关键技术底座。

可观测性体系建立在三大数据支柱之上，共同构成系统透明度的基础：

• 指标（Metrics）：量化衡量系统状态与性能，如数据新鲜度、流程吞吐量、模型推理延迟与资源利用率，是判断系统健康与异常程度的首要依据。

   

• 追踪（Traces）：记录单次请求或任务在跨组件、跨服务间的完整执行链路，精准定位性能瓶颈、依赖关系与故障环节，尤其在复杂的数据流水线或智能体（Agent）工具调用链中至关重要。

   

• 日志（Logs）：按时间顺序记录系统事件的完整上下文，包括作业运行详情、数据质量校验结果、权限审计记录及关键决策日志，为问题根因分析、合规审计与事后追溯提供原始依据。

基于这三大支柱，可观测性在数据智能融合平台中具体表现为三大关键能力：数据与语义可观测，确保数据在流动中口径一致、质量可信；流程与资源可观测，实现数据处理与AI任务的全链路性能透视与成本优化；智能输出与合规可观测，对AI模型的结果、智能体的决策过程进行效果评估、风险监测与合规审计。

通过将可观测能力深度植入平台，企业能够将复杂系统的不确定性转化为可度量、可定位、可回溯的确定性管理，从而显著降低运维复杂度、加速问题闭环、保障AI输出的可靠性与合规性，为数据智能融合解决方案从试点走向规模化运营提供坚实支撑。

随着生成式人工智能向任务执行阶段深化，智能体（AI Agent）正成为推动数据智能融合解决方案发展的核心驱动力之一。企业级AI应用已从对话式辅助迈入任务型执行的新阶段，AI智能体通过自主规划、工具调用与多步骤执行，正在彻底重构数据开发、治理与运营的传统工作范式。

传统的数据开发模式高度依赖专业工程师手动操作，从数据核查、代码编写到测试部署，各环节使用不同的工具链，形成烟囱式架构，导致流程割裂、协作低效且高度依赖个人经验。在AI Agent驱动的新范式下，业务人员或开发者只需通过自然语言设定目标，智能体便可自主拆解任务、编写代码、执行流程并持续优化，形成端到端的智能处理流水线。这不仅大幅降低技术门槛、提升响应速度，更能通过持续学习将团队的最佳实践沉淀为可复用的集体智慧。

当前，智能体的应用推广已进入加速期。调研显示，超过60%的企业已在内部开始实施智能体应用，且预计到2030年，将有超过40%的企业实现智能体的规模化推广。这一趋势表明，智能体正从概念验证走向广泛落地，并逐步成为企业技术栈的核心组成部分。

在数据智能融合解决方案中，智能体的价值已超越辅助生成与查询，转而承担起跨系统、可回溯的业务流程执行职责。这意味着数据平台的角色正在发生根本性转变——从提供数据与分析能力的工具箱，升级为支撑业务自动化、闭环化运营的智能执行底座。未来，平台竞争力的关键，将不再仅是功能覆盖的广度，更在于其能否为企业提供可控、可观测、可规模化复制的智能体运营能力。

为科学、全面地评价市场中各类数据智能融合解决方案提供商的综合实力，本报告构建了一套包含两大核心维度、六大评分维度及十余项细化指标的评估体系。该体系旨在从“技术引领”与“客户价值”两个基本面出发，立体化衡量厂商的平台能力与市场表现，为企业的选型与市场的竞争格局分析提供清晰、客观的参照框架。

技术引领维度：评估厂商在底层架构与技术前瞻性上的核心能力，具体包含：

• 数据就绪度：考察平台对多源异构数据的覆盖与处理能力，以及元数据管理、数据治理与质量的完备性。

   

• AI架构就绪度：衡量数据与AI能力的原生融合程度，包括向量计算集成、AI开发工具链、大模型运维支持等。

   

• 可信治理能力：评价平台在架构统一性、数据安全与隐私保护、细粒度权限控制等方面的内生成熟度。

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客户价值维度：评估厂商为终端用户创造的实际效用与市场影响力，具体包含：

• 体验优化：关注平台是否提供一体化、低门槛的使用体验，以及其对业务语义的理解与支撑能力。

   

• 安全落地：衡量解决方案在合规保障、审计溯源以及支撑智能应用安全可靠运行方面的能力。

   

• 市场生态赋能：评价厂商的行业影响力、生态协同能力、商业模式灵活性以及客户服务与成功体系。

该评估体系强调技术与价值的平衡。一个领先的数据智能融合解决方案供应商，不仅需要在基础技术架构上具备前瞻性与完整性，更需深刻理解行业场景，将技术能力转化为可度量、可感知的客户业务价值。本报告后续的厂商竞争力矩阵与领导者分析，均基于此多维指标综合计算得出，旨在动态反映市场参与者在其所处发展周期的真实地位。