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近日，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所发布了《数据库发展研究报告（2025年）》。《报告》显示，2024年中国数据库市场规模约596.16亿元人民币，占全球7.3%。预计到2027年，中国数据库市场总规模达到837.42亿元，市场年复合增长率为11.99%。此外，这份报告揭示了中国及全球数据库市场的多项重要动态： 图源：网络 从市场规模来看，2024年中国数据库市场规模约为596.16亿元人民币（折合83.7亿美元），在全球市场中占比7.3%。按照当前趋势，预计到2027年，中国数据库市场总规模将达到837.42亿元，年复合增长率为11.99%。 其中，公有云数据库市场表现突出，已成为主导力量——2024年公有云和本地部署模式的市场规模占比分别为64.4%和35.6%，增速分别为20.0%和4.8%；预计到2025年，公有云市场占比将进一步扩大至67.1%。 在市场格局方面，全球及中国的数据库企业数量均呈回落态势。截至2025年6月，全球共有400家数据库产品提供商，美国和中国的厂商数量仍居全球领先，分别为146家和103家。 中国市场的头部效应尤为明显，2025年市场规模持续扩大，但数据库产品数量收敛至164款，市场格局逐步清晰。这意味着国产数据库已从高速增长期进入高质量发展期，投资市场回归理性，产业发展也从“追求数量”转向“注重质量”。 从产品类型分布来看，国内外呈现出不同特点。全球市场以非关系型及混合型数据库为主、关系型为辅，其中键值数据库产品占比长期位居第一；而中国市场仍以关系型数据库为主、非关系型为辅，不过向量数据库的热度正逐年攀升。 在商业模式上，商用数据库占据主导地位。欧美等国的商用数据库占比略有上升，中国市场同样以商用为主。在资本市场中，具备易用性高、兼容性好、安全性强等优势的多云管理和“AI+”数据库，成为投融资领域的焦点。 此外，随着人工智能技术的快速发展，数据库架构不断演进，已迈入AI原生时代，这一趋势正深刻影响着全球数据库市场的竞争格局，使其呈现出多强竞争的态势。在这一趋势下，我国数据库市场趋于理性，产业迈入高质量发展阶段。 本文属于原创文章，如若转载，请注明来源：中国数据库市场：规模596.17亿元，国产厂商数量显著收缩https://bigdata.zol.com.cn/1015/10155085.html 纠错与问题建议标签：数据库软件 https://bigdata.zol.com.cn/1015/10155085.html …

中国北京，2025年6月9日 ——可信的数据、分析和AI混合平台厂商Cloudera今日宣布加入AI-RAN 联盟，这一全球联盟致力于将AI集成到电信基础设施。Cloudera将与这些顶尖电信运营商及数据与AI公司组成的顶尖团队携手合作，共同推动AI-RAN议程，助力电信网络转变为基于实时数据和AI的智能创收平台。 当前，电信运营商正积极通过虚拟化和新一代基础设施及架构优化运营成本。AI不仅能够显著提升网络服务效率，更能为服务创新开辟更多可能。然而，要在分布式边缘环境中规模化部署AI仍面临诸多挑战，这要求运营商制定全面的企业级战略，才能在无线接入网络（RAN）中充分释放AI的商业价值。 AI-RAN联盟的成立正是为了应对这些关键挑战，同时推动人工智能与电信交叉领域的创新。该联盟的创始成员包括NVIDIA，主要成员还包括戴尔、软银、T-Mobile、KT和LG U+。联盟成员将共同规范AI与现有及新型网络的集成、构建支持AI优化的共享基础设施、加速边缘AI应用开发并提供实际证据，以帮助电信行业确保AI部署的可靠性与盈利性。 作为企业AI和现代化数据架构领域的领军企业，Cloudera带来了可扩展的数据管理能力、从边缘到AI的编排能力，以及以开源为中心的策略，这些优势将助力联盟完成其使命。同时，Cloudera也能够帮助电信运营商在混合、边缘和本地环境中部署、管理和扩展AI工作负载。 作为 AI-RAN 联盟的新成员，Cloudera 将： 参与新成立的“Data for AI-RAN”工作组：致力于规范各种电信和AI工作负载中的数据编排、大语言模型（LLM）驱动的网络自动化和混合环境赋能的机器学习运维（Machine Learning Operations, MLOps）。Cloudera的参与将为联盟带来数据和AI平台方面的专业知识，帮助对齐数据和AI管线与电信公司的运营需求，进而加快AI原生用例创新与部署的速度。…

5月17日，浙江省首届企业首席数据官大会在温州召开。 本次大会在浙江省经济和信息化厅、温州市人民政府指导下，由浙江省企业信息化促进会、温州市经信局、瓯海区人民政府主办，温州市瓯海区数安港管理服务中心、浙江省图灵互联网研究院、每日互动股份有限公司、金蝶软件（中国）有限公司浙江省公司、杭州自动化技术研究院等单位协办。 温州市政府副秘书长、市府办党组成员 沈林杰 致辞环节，州市政府副秘书长、市府办党组成员代表温州市人民政府向与会嘉宾致以热烈欢迎，他表示企业首席数据官不仅是技术创新的引领者，更是产业升级新动能的关键推动者，温州依托数安港在产业数据要素价值化方面率先作出许多有益探索，也希望本次活动的领导、专家、企业能继续关心温州在数据要素领域的改革创新，支持温州数字经济高质量发展。 浙江省经济和信息化厅党组副书记、副厅长、一级巡视员王忠民 王忠民副厅长指出，建设企业首席数据官制度，是浙江落实国家数据要素战略的必然要求，是推动我省企业从信息化向数智化转型的核心支撑，是以数据要素价值释放提升我省产业竞争力的战略选择；并对CDO制度建设和DCMM贯标工作提出三点要求，一是强化责任担当、提升数据治理战略高度，二是加强创新实践、探索数据治理新模式，三是深化协同合作、构建数据治理生态体系。 工业和信息化部信息技术发展司数字经济推进处处长张建伦 张建伦处长对未来推进企业首席数据官制度建设提出几点建议，一是完善协同机制，统筹兼顾、系统谋划、多方协同参与首席数据官制度和数字企业建设。二是强化标杆引领，建立首席数据官制度的标杆典范；三是完善队伍建设，提高数据人才工作能力和业务水平，助推数据驱动的数字化转型；四是巩固良好生态，汇聚政产协研多方力量，形成数字企业和首席数据官建设的良好氛围。 颁奖环节，王忠民副厅长为浙江省企业首席数据官制度建设优秀企业案例颁奖，省经信厅数据算力与基础设施处处长、一级调研员庞为兴，省经信厅人事处（产业人才处）副处长岑迪留为浙江省企业首席数据官制度建设优秀个人案例颁奖。 仪式环节，浙江省企业信息化促进会数据治理专委会揭牌成立，浙江省企业信息化促进会常务副会长陈畴镛，浙江省企业信息化促进会数据治理专委会主任、吉利控股集团CDO姚滨晖为专委会副主任颁发聘书。 为进一步提升我省数据管理能力成熟度评估（DCMM）贯标服务质量和实效，北京赛昇科技有限公司、广州赛宝认证中心服务有限公司、浙江辰龙检测技术有限公司、浙江省图灵互联网研究院、浙江省智慧城市促进会在本次会议上共同签署“高质量推进DCMM贯标倡议”。 中国电子信息行业联合会副会长兼执行秘书长王建伟 交流分享环节，王建伟副会长围绕“国家推进企业首席数据官建设工作路径及成效”作主题分享，庞为兴处长围绕“浙江省推进企业首席数据官制度建设和DCMM贯标的路径与成效”作主题分享。 浙江省经济和信息化厅数据算力与基础设施处处长、一级调研员庞为兴 温州市经济和信息化局副局长杨雄文…

作者系Cloudera通信、媒体和娱乐全球执行总经理 Anthony Behan  互联网已成为日常生活不可或缺的一部分。Ipsos调查发现，亚太地区78%的受访者表示无法想象没有网络的生活。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第55次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，中国的网民规模在2024年已有11.08亿人，互联网普及率达到78.6%。支撑这种数字依存关系的电信网络，已从最初的转盘电话演进至宽带、光纤乃至如今的5G时代。而下一阶段的飞跃不仅关乎网速提升，更在于构建更加智能、灵活的数据驱动型网络。当各行业纷纷借助AI与云计算升级服务时，电信运营商必须在创新突破与务实运营间找到平衡点。 世界电信和信息社会日为我们提供了一个思考信息共享未来、构建理想通信网络及实现路径的契机。基础网络、虚拟化和AI领域的创新所产生的影响已超越电信运营商的范畴，正在重塑数字时代下人们的生活方式与企业的运营范式。 虚拟化：理想网络的基石 虚拟化是构建理想电信网络的核心。通过建设全虚拟化基础设施，电信运营商能在全网软件层上实现即时编程控制，利用AI快速提高业务运营水平和效率，进而实现实时自动化、智能扩展和更强大的安全性。想象一下，网络在流量拥堵时即时启动虚拟资源，可实时阻断欺诈攻击与网络入侵企图。虚拟化并非简单的IT升级，而是提高网络安全性、智能化水平和适应能力的途径。  虚拟化网络的普惠价值 虚拟化网络虽然听起来像后端基础设施，却能为终端用户与各行业带来切实收益。对普通用户而言，随着5G独立组网的成熟，虚拟化网络将提供更快速、更稳定的移动体验。基于软件定义的虚拟网络能动态调配资源至高需求区域，有效降低高峰时段延迟，显著提升视频流媒体、在线游戏乃至实时翻译应用的使用体验。 对企业用户而言，金融、医疗等关键行业将受益于更安全、更灵敏、更智能的网络服务。例如，虚拟核心可实现更加严格的控制和更快速的异常检测，这对于防范数字银行欺诈、保障远程医疗监护至关重要。另外，这些网络的可编程特性将为个性化服务协议(SLA)、支持实时诊断的边缘计算，以及赋能行业智能决策的AI洞察带来更多可能，推动各个行业提高运营智能化水平和响应速度。 虚拟化实践的现实挑战 尽管虚拟化优势显著，落地过程却充满复杂性。许多企业仍依赖于旧基础设施、单一供应商以及专为物理系统设计的运营模式。不论是管理数千个网络站点的电信运营商，还是绑定在本地系统上的制造商，企业要想过渡到云就绪环境，就必须升级技术，并在运营、合约和文化方面做出改变。 初创企业面临资金与监管的双重压力，而老牌企业则需突破既有系统与长期协议的桎梏。各行业都面临着同样一个问题，即虚拟化无法克服物理限制。但企业可以升级改造资产管理和扩展方式，也包括其最宝贵的资产——数据。 Cloudera 帮助电信运营商实现虚拟化和升级 虚拟化转型需要兼顾运营可行性与经济效益，而这正是Cloudera的核心价值所在。从大型全栈运营商到区域蜂窝网络，Cloudera…

【ZOL中关村在线原创专访】在当下数字化转型浪潮风起云涌的大环境中，IT运维监控领域正经历着前所未有的变革。企业对IT系统的稳定性、可靠性以及性能的要求愈发严苛，传统的运维监控工具在应对复杂多变的业务需求时，已显得力不从心。 博睿数据适时推出Bonree ONE 2025春季版，在可观测性领域引发了一场技术革新与行业突破的浪潮。这一举措不仅重新定义了运维监控的边界，更为企业推进数字化转型提供了坚实有力的支撑。 从工具到智能平台的蜕变 自2022年Bonree ONE问世以来，便踏上了技术探索与创新的征程。从最初以1.0版本亮相，将分散的工具整合为一个高效的一体化平台，成功实现端到端的全面打通；到2023年引入先进的AI算法，增强数据治理能力；再到2024年发布全域数据模型，博睿数据始终在推动产品向智能化、模型化方向不断演进。每一次的迭代升级，都凝聚着博睿数据对市场需求的敏锐洞察以及对技术创新的执着追求。 2025年春季版发布后，将技术革新提升到了新阶段。在云原生观测领域，Bonree ONE经过半年深度优化，显著增强了对K8s环境的兼容性。它能有效处理K8s环境下的数据摄入、分析、告警以及仪表盘展示任务。通过引入ServiceMonitor和PodMonitor关联，实现了动态发现功能，大幅提高了运维效率，帮助企业在云原生趋势中高效应对。 数据模型应用是Bonree ONE 2025春季版的核心技术突破点之一。博睿数据精心构建的统一数据模型，如同一把神奇的钥匙，将不同来源、格式各异的数据进行规范化处理，实现了数据的有机融合与高效治理。自动标签功能的推出，更是将业务语义与可观测信号无缝衔接，为用户带来了前所未有的精准分析体验。用户无需在海量数据中苦苦寻觅，系统自动为数据打上业务标签，让运维人员直击问题核心。 在2025春季版中，用户体验还实现了全面跃升。全新的工作台和导航菜单设计，遵循“简即是美”的理念，摒弃了繁琐的操作流程，让用户能够更加便捷地获取所需信息，快速定位问题。这种以用户为中心的设计理念，体现了博睿数据对用户体验的深刻理解和高度重视。 市场需求驱动下的产品进化 随着企业数字化转型的加速推进，云计算市场呈现出蓬勃发展的态势。据中国信息通信研究院发布的权威数据显示，2023年，中国企业上云率约为30%，预计到2027年将提升至40%。云计算市场规模以每年30%左右的速度稳定增长，这一趋势清晰地表明，越来越多的企业正在将业务迁移到云端，以实现资源的高效利用和业务的灵活扩展。 在这样的行业背景下，企业对IT系统的可观测性需求也日益凸显。系统故障可能导致业务停滞、客户流失，甚至对企业声誉造成严重损害。因此，可观测性产品作为保障系统稳定运行的关键工具，市场需求也随之水涨船高。然而，市场上的可观测产品琳琅满目，企业如何在众多选择中找到一款既能满足当前需求，又能适应未来发展变化的产品，成为了亟待解决的难题。…

在全球医疗健康数字化转型进程中，数据正成为提升诊疗效率和医疗服务质量的核心引擎。作为混合数据平台的领导者，Cloudera为香港医院管理局（“香港医管局”）提供了先进的数据管理平台，帮助其实现医疗数据的智能化管理与应用，进一步巩固了香港作为全球人均寿命领先地区的优势地位。 香港医院管理局（“香港医管局”）是负责监管中国香港43家医院的法定机构。香港卫生防护中心（相当于美国疾病控制中心）数据显示，香港是全球人均寿命最长的地区之一：截至2023年，该地区男性平均预期寿命为 82.5 岁，女性平均预期寿命为 88.1 岁。香港居民的长寿秘诀在于医管局管理的医疗系统提供的优质服务。面对超过900万份患者病历的管理需求，该机构五年前开始采用Cloudera Base平台，有效整合来自30个不同系统的患者信息。 香港医管局高级系统经理Eric Ho表示：”Cloudera帮助我们管理结构化和非结构化数据。作为关键基础设施之一，我们在过去几年建立了灾难恢复站点，事实证明Cloudera是一个非常可靠的平台。” 在疫情期间，香港医管局面临着整合超过30TB结构化数据和近100TB非结构化数据的挑战，同时需要确保能够获取最新的患者信息。这些数据被用于支持香港各医院的工作，包括识别患者出入院流程中的瓶颈问题。通过批处理技术，该机构能够在夜间处理前一天的所有患者信息，并将其存储在数据仓库中，供医生、外科医生或放射科随时调用。 与Cloudera共建关键基础设施平台 Ho表示，香港医管局与肯睿Cloudera合作建立了医院指挥中心。该中心可以监测上述瓶颈问题，提供管理患者出入院的门户，并帮助实现个人病历的可视化。 医院指挥中心投入使用后，就诊效率显著提升。2022年第四季度，约12%的患者急诊等候时间超过4小时；到2024年第三季度，这一比例已降至约3%。 此外，借助Cloudera，香港医管局还开发了其他应用，包括智能患者列表系统。该系统允许临床医生根据不同IT系统收集的临床数据，针对患者的具体情况制定治疗方案。 此外，香港医管局还推出了抗生素管理计划，监控每位患者的抗生素使用情况。同时建立了名为AIDA（人工智能和数据分析平台）的新数据平台，利用存储在Cloudera上的数据支持各类数据驱动型业务场景和AI模型开发。 建立与时俱进的医疗服务…

Cloudera美国首席技术官 Carolyn Duby  如今，网络安全团队在保护企业安全时正面临一系列空前的挑战。身份盗窃资源中心（Identity Theft Resource Center，ITRC）的《年度数据泄露报告》显示，2023年共发生了2365起网络攻击，受害者超过3亿人，数据泄露事件数量自2021年以来增加了72%。根据《2024年上半年数据泄露风险态势报告》统计，中国2024年上半年全网监测并分析验证有效的数据泄露事件超1万6千起。 持续不断且日益复杂的网络攻击让许多专业人员感到力不从心。应对这种现状，网络安全团队必须采用AI和自动化技术，以更主动、高效的方式抵御入侵。 然而，成功应对这些威胁面临一个根本性难题：数据。本文介绍了网络安全团队在使用数据、分析和AI开展工作时所面临的问题，Cloudera开放式数据湖仓一体架构如何解决这些问题，以及该架构对于应对现代网络安全环境的复杂性有何关键作用。 Cloudera开放式数据湖仓一体架构助力企业解决网络数据带来的挑战 对于网络安全团队来说，数据既是最大的财富，也是最大的挑战。所以，网络安全团队面对的问题不仅在于数据量庞大，更在于如何有效地管理与解读。当前，网络安全团队面临的难题包括： 数据过载：网络安全工具会产生大量日志数据，包括域名服务（DNS）记录、防火墙日志等。虽然这些数据对于调查和威胁狩猎（Threat Hunting）至关重要，但现有系统往往难以高效管理这些数据。录入数据的速度往往过慢并且可能成本过高，从而导致响应延迟和错失良机。 工具泛滥：一个企业部署的网络防御工具平均达到40多种。虽然每种工具都有自己的用途，但分析人员往往要同时使用多个界面，导致他们的调查工作变得分散。由于需要在不同工具之间手动切换，工作速度会有所减慢，这也导致分析人员只能依靠最原始的方法追踪他们的发现。 非结构化数据无法用于分析：即便网络安全团队最终收集到日志数据，其格式也通常无法直接用于分析。网络日志通常是非结构化或半结构化的数据，因此很难从中提炼出有价值的洞察。最终可能会导致分析人员为了规范、解析和准备用于调查的数据，浪费大量宝贵时间和资源。 Cloudera开放式数据湖仓一体架构提供了解决这些难题的办法。通过结合数据湖存储的灵活性和扩展能力与数据仓库的功能，开放式数据湖仓一体架构统一并简化了网络日志数据的管理。通过打破数据孤岛，Cloudera实现了多源日志数据的整合，帮助网络安全团队进行利用实时分析快速响应威胁。Cloudera的解决方案如下： 统一系统：Cloudera开放式数据湖仓一体架构将所有关键日志数据整合到一个系统中。通过使用专为海量数据进行高性能分析而设计的开放表格Apache…

Cloudera亚太地区高级副总裁 林万发 在今年的地球日，全球企业正面临着关键课题：如何在实现可持续发展目标的同时保持业务高速增长。对于金融服务业、制造业等对敏捷性和业绩要求较高的行业而言，达成可量化的环境、社会和治理（ESG）目标正变得愈发紧迫。 事实上，ESG实践不仅不会影响效率，反而能成为业务增长的助推器。许多前瞻性企业已经发现，借助现代化的混合云数据基础设施，ESG数据不仅能满足合规需求，更能推动业务转型，帮助企业更只能高效地实现可持续发展目标。   数据与技术：ESG成功的核心动力 要实现有效的ESG战略，企业需要建立可靠的数据管理体系。无论是碳排放追踪、DEI（多元、公平与包容）指标，还是与气候相关的企业风险等数据，这些信息都如同动力系统中的运动部件，推动企业做出更好的决策并提高竞争力。 现代混合云平台助力企业实时处理云和本地环境中的ESG数据，就像将分散的部件升级为精密运转的系统，从而提高速度和可持续性。 彭博社2024 年的一项调查显示，近三分之二的亚太地区金融机构面临ESG数据质量和覆盖范围方面问题，凸显了对确保数据准确性、一致性和可追溯性的基础设施的迫切需求。 德勤的报告进一步指出，AI工具和混合数据环境正助力亚太企业实现ESG评估自动化、实时监控可持续发展指标，并降低人工合规负担，最终赋能数据驱动的敏捷决策。 但是，企业升级ESG方法的过程并非一帆风顺，尤其是在一些具有挑战性的领域。 复杂行业的ESG破局之道 某些行业的ESG之路更为艰难，例如金融行业。金融机构面临日益严格的监管要求，同时其管理的数据量迅速激增，而且还要应对投资者和客户日益严格的问责；制造商则需完善排放报告、提升供应链透明度，推进循环经济计划。 这些行业亟需能快速响应法规变化，同时提供长期可视性与管控力的系统。 无论是欧洲、中东和非洲地区的气候情景规划，还是亚太地区的最新披露规定，金融服务行业所面临的审查力度正在不断加大，因此需要精准、可审计的数据平台。而“数据引力”（“Data…

当下，数据和分析与人工智能深度交织，成为推动行业变革的关键力量。一方面，人工智能离不开海量、多维数据的支撑；另一方面，数据和分析则专注于通过人工智能加速挖掘数据价值。不过，这一融合进程并非坦途。Gartner研究副总裁孙鑫指出，在人工智能的浪潮中，数据种类与来源的日益多元化，极大地增加了数据处理和分析的复杂度。同时，业务部门对数据洞察的需求也悄然转变，从传统的报表和仪表盘，迈向更加自然、高效的交互方式。 这些新变化不仅为企业和人员管理带来了挑战，也催生了数据与分析领域的新趋势。近日，Gartner正式发布了这些新趋势，涵盖高消耗数据产品、元数据管理解决方案、多模态数据编织、合成数据、代理式分析、AI代理、小语言模型、复合型AI，以及决策智能平台等方面。孙鑫进一步表示：“当前，企业亟需充分挖掘并利用数据，以应对愈发复杂的业务需求。Gartner提出的建议将助力企业实现数据价值，推动AI战略落地。” 数据和分析领域，AI代理迸发新的价值 自2023年AutoGPT开启智能体时代新篇章，AI代理作为新一代智能交互范式迅速崛起，展现出蓬勃活力。进入2024年，其发展势头更是迅猛，呈现爆发式增长。从个人助手到企业级解决方案，从通用型到垂直领域专家型AI代理，正深刻重塑着数字世界的运行规则。近期，不少企业的探索与实践，让AI代理掀起了AI领域的新一轮热潮。 根据Gartner的定义，AI代理为自主或半自主的软件实体，使用AI技术在其数字或物理环境中感知、做出决策、采取行动并实现目标。这个定义包含多个关键要素，如自主性、作为软件实体存在、使用AI技术、具备感知环境和操作环境的能力、能够基于目标作出决策并规划行动、最终旨在达成设定的目标、以及在数字或物理环境中运作。 在数据和分析领域，AI代理是重要趋势之一。孙鑫认为，数据分析组织面临的一大挑战是，传统BI层在数据分析中的角色与定位已受到新兴AI代理的冲击，这种冲击并非直接取代BI，而是越来越多企业开始重新思考BI的执行方式。比如，是否可以从数据库侧或数字化办公系统开展BI工作，再比如，是否可以利用智能体能力在这些系统中完成部分BI任务。实践证明，AI代理对于满足临时的、灵活的或复杂的自适应自动化需求至关重要。 Gartner建议，D&A领导者应使AI代理能够无缝访问和共享所有应用的数据。“当下，企业需关注的是AI代理能否胜任BI工作，以及在不同场景下如何有效应用。比如，探索在数据库层面构建针对特定业务语义或类别的AI 代理，以优化数据提取流程，或在数字化办公系统中提升用户体验，使BI工作更加高效便捷。”孙鑫如是说。 代理式分析也成为重要趋势，Gartner认为，使用AI智能体进行数据分析，完成业务成果的自动化闭环具有变革性意义。并建议尝试开发自然语言接口连接业务洞察的用例，并评估供应商的数字化工作场所应用集成路线图。同时，建立治理机制可最大程度地减少错误和幻觉，并且通过AI就绪数据原则评估数据就绪度十分重要。 小语言模型将在数据与分析领域发挥更大的价值 长期以来，谷歌等科技巨头和OpenAI等公司利用海量数据打造大型AI模型，这些大型语言模型作为ChatGPT等聊天机器人的核心，能够协助用户完成从代码编写、行程规划到诗歌创作等多样化任务。但自ChatGPT出现后，尽管AI模型不断变大变强，科技公司却开始关注小型语言模型（SLM），这些模型不仅具备专业领域的独特优势，而且在部署成本上更为经济，能源消耗也更为节约。 孙鑫指出，小语言模型也有明显的优势：成本效益高，部署与维护便捷，对计算能力和内存要求低，适合资源有限或想降低运营成本的组织；在任务明确、专业性强的场景中表现出众，能针对特定应用轻松微调，提升性能；适用于处理敏感数据的应用，可在本地或私有云部署，减少隐私问题和合规性风险。 在数据和分析领域，Gartner更推荐企业考虑使用小语言模型，以便在特定领域获得更加准确、更符合语境的AI输出结果。孙鑫表示，目前已经有企业针对金融数据专门训练了定制化的财务或金融小模型，这些模型能够精准处理财务或金融相关工作，而不必承担处理其他任务的负担，展现了小模型在特定场景下的巨大价值。 为此，Gartner建议提供用于检索增强生成或微调自定义领域模型的数据，特别是在本地使用时，可以处理敏感数据并减少计算资源和成本。 合成数据、复合型AI，数据分析领域还有哪些趋势？ Gartner还建议，为了充分利用高消耗数据产品，D&A领导者应重点关注关键业务用例，通过产品关联和规模化来减少数据交付方面的挑战，优先交付可重复使用和可组合的最小可行数据产品，以便让团队不断改进这些产品。同时，D&A领导者还必须在数据生产和使用团队之间就关键绩效指标达成共识，这对于衡量数据产品的成功至关重要。…

Gartner公司发布了 2025年数据和分析（D&A）重要趋势，这些趋势正在催生包括企业和人员管理等方面的一系列挑战。 Gartner研究副总裁孙鑫（Julian Sun）表示：“D&A正在从一个小众领域走向普及。与此同时，D&A领导者面临的压力已经从‘资源少，事情多’变成了‘资源多，事情更多’，而且这项工作由于风险的增加而变得更具挑战性。不过，有一些趋势将帮助D&A领导者应对他们所面临的压力、期望和需求。” 趋势1：高消耗数据产品 为了充分利用高消耗数据产品，D&A领导者应重点关注关键业务用例，通过产品关联和规模化来减少数据交付方面的挑战，优先交付可重复使用和可组合的最小可行数据产品，以便让团队不断改进这些产品。同时，D&A领导者还必须在数据生产和使用团队之间就关键绩效指标达成共识，这对于衡量数据产品的成功至关重要。 趋势2：元数据管理解决方案 有效的元数据管理应先从技术元数据出发，然后扩展到业务元数据以增强上下文。通过整合各种类型的元数据，企业能够实现数据目录、数据脉络和AI用例。因此，选择有助于自动发现和分析元数据的工具势在必行。 趋势3：多模态数据编织 建立强大的元数据管理实践涉及获取和分析整个数据管道中的元数据。数据编织提供的洞察和自动化可满足编排需求、通过数据运维（DataOps）实现更卓越的运营，并最终实现数据产品。 趋势4：合成数据 识别缺失、不完整或获取成本高的数据对于推进AI行动至关重要。合成数据既可以作为原始数据的变体，也可以替代敏感数据，能够在促进AI发展的同时保护数据隐私。  趋势5：代理式分析 使用AI智能体进行数据分析，完成业务成果的自动化闭环具有变革性意义。Gartner建议尝试开发自然语言接口连接业务洞察的用例，并评估供应商的数字化工作场所应用集成路线图。同时，建立治理机制可最大程度地减少错误和幻觉，并且通过AI就绪数据原则评估数据就绪度十分重要。 趋势6：AI代理 AI代理对于满足临时的、灵活的或复杂的自适应自动化需求至关重要。企业不能仅仅依赖大语言模型（LLM），还需要采用其他形式的分析和AI技术。D&A领导者应使AI代理能够无缝访问和共享所有应用的数据。…

混合云数据保护解决方案领先提供商Commvault近日宣布，随着医疗和生命科学行业中的客户越来越多地依靠Commvault保护、管理和恢复关键的患者和研究数据，Commvault在这两个行业继续保持着强劲的发展势头。 Hamilton Health Sciences等医疗行业领导者和多家《财富》500强医疗服务提供商正在使用Commvault的数据保护解决方案保护包括Epic和Meditech环境在内的电子健康记录（EHR），并最大程度地减少运营宕机时间。此外，医疗机构还依靠Commvault降低总体拥有成本，同时保护患者信息。这方面的例子包括： 英国医学会降低了备份和恢复基础设施的成本，从而释放资源用于创新和突破性研究。 Allina Health减少了关键系统的技术债务和不一致备份，同时大大改善了客户体验。 Baptist Health将恢复时间缩短六倍，使其团队能够更快导出关键数据。 Bilthoven Biologicals实现了全面的报告机制，确保了备份的有效性，同时通过不可变性、多因素认证和现代的Air gap控制加强了缓解措施。 除此之外，医疗服务提供商还亲自讲述了Commvault解决方案为其带来的价值和影响。 Prime Healthcare Services存储和BCDR总监Clint…

在全球数字化转型的浪潮中，数据已成为推动经济发展和管理效率提升的核心驱动力。作为数据、分析和人工智能领域的领先混合平台，Cloudera为云和本地环境提供了基于Apache Iceberg的开放式数据湖仓一体架构。该平台不仅能够有效解决高度敏感数据的管理复杂性，还能从中提炼出更大的价值，为各行各业数字化转型提供有力支持。 在税务管理领域，Cloudera能够帮助组织机构大幅提升数据处理效率、安全性和可扩展性。以蒙古国税务局（Mongolian Tax Administration，MTA）为例，为确保从纳税人税务登记中获取的信息准确、完整且可靠，税务局需要依赖数据整合与分析来制定科学的税收管理策略。然而，数据碎片化、访问瓶颈和系统低效问题严重降低了其工作效率。通过引入Cloudera，蒙古国税务局成功整合了分散的数据源，实现了数据的集中化管理与实时分析，显著提升了管理的智能化水平。  解决数据碎片化、访问瓶颈和系统低效问题 税务局的旧系统缺乏统一的数据和分析平台，也缺少人工智能（AI）的支持。数据分散在多个独立的系统中，导致数据收集和整合效率低下。每个数据源可能采用不同的格式和访问协议，需要人工干预才能统一数据以进行分析。 人工数据收集不仅耗时且容易出错，数据质量和格式的不一致更是雪上加霜。数据收集、整合和验证的过程耗时过长，导致数据分析的准备工作变得冗长。 此外，非IT人员对数据的即时访问权限有限，这也拖慢了决策进程。IT部门常成为瓶颈，因为其他部门使用数据前需依赖该部门完成数据提取、转换与加载。 随着数据量的不断增长，税务局的旧系统难以有效扩展。缺乏可扩展性导致延迟加剧与成本攀升，管理和分析大规模数据集也变得更加困难。  借助Cloudera实现可扩展、安全且全面的数据管理 2020年，蒙古国税务局选择使用Cloudera。作为一个在数据、分析和AI领域领先的的混合平台，Cloudera能够帮助企业将各类数据转化为有价值的可信洞察。蒙古国税务局选择在本地部署Cloudera，使用自己的物理服务器而非公有云服务。 Cloudera帮助税务局实现了数据管理流程的集中化，显著降低了处理多种数据源和格式带来的复杂性，提高了数据处理效率。通过在本地部署Cloudera，数据可以存储在可控的环境中，税务局借此增强了数据安全性。考虑到数据的财务敏感性，这一点至关重要。 蒙古国税务局信息技术中心主任Altankhuyag.B表示：“我们选择Cloudera的关键原因在于，Cloudera为数据管理和分析提供了端到端的完整解决方案。Cloudera还涵盖了数据生命周期的所有阶段，从数据摄取、处理到分析和机器学习，全部集成在一个平台中。这帮助我们确保数据治理，提高工作效率，同时支持更多的数据和分析用例。” 该平台内置了对多种高级分析的支持，助力整个组织能够更快、更明智地做出决策。随着税务局需求的增长，平台可以灵活扩展，以处理激增的数据量和更复杂的分析与AI任务，且无需新增大量基础设施投资。 数据湖仓一体架构还包括Apache…