分析师观点：IDC解析全球数据湖仓市场最新趋势

主要观点总结

文章主要讨论了全球数据湖仓底座建设的重要性及其在数字化转型中的作用，以及生成式AI作为另一驱动力的发展情况。文章还涉及不同厂商在数据湖仓领域的最新动态和策略，以及IDC和市场分析师的观点。

关键观点总结

关键观点1: 数据湖仓底座建设的重要性

尽管全球经济环境下行，但企业仍将数据湖仓底座建设视为加快数字化转型的重要方式，技术供应商也在加快产品创新，以解决数据孤岛、数据烟囱问题。

关键观点2: 生成式AI成为驱动力

生成式AI将成为推动数据湖仓领域发展的另一重要力量，许多企业已经开始初步探索落地。

关键观点3: 市场主要玩家的最新动向

Snowflake、Databricks等公司在数据共享、AI系统、多模态数据管理等方面推出了新产品或功能，以满足市场需求。

关键观点4: IDC与市场分析师的观点

IDC和市场分析师认为，越来越多的企业意识到数据协作的重要性，并认为非结构化、多模态数据管理将是未来的技术难点。

文章预览

虽然全球经济环境下行对IT采购进程放缓，建设和付款周期相应延长，但企业仍将数据湖仓底座建设视为加快数字化转型的重要方式，技术供应商也在加快产品创新以及与GenAI的结合，“数据协作”成为主要趋势。 市场整体需求 1 仍有大部分厂商基于开源或早期购买的商业化解决方案来管理数据，随着数据量和数据复杂度的增加，以及分析需求的变化，数据孤岛、数据烟囱问题严重； 2 生成式AI将成为另一驱动力，截至目前，大部分企业已经将开源或商业化大模型服务初步探索落地。IDC调研发现，企业接下来最关心的问题不仅是将Gen AI应用在场景中做广做深，还有对数据底座的升级，来支持管理更多非结构化数据，36%的企业认为基础设施能力的不足会严重影响大模型的成功； 3 数据实时性需求持续攀升，分钟级、小时级需求占比超过20%。 市场主要 ………………………………