随着数据驱动决策的加速，企业必须优先考虑数据统一、人工智能准备和数据治理，以保持竞争力。然而，分散的数据基础设施增加了利用数据的难度。

企业面临的主要挑战之一是跨越多个平台、系统和部门的孤立数据。没有统一的数据战略，企业就难以收集洞察力，运营效率低下，并面临更高的安全和合规风险。

Dremio发布的一份报告显示，越来越多的企业认识到统一数据的重要性，正在寻求跨平台整合数据的解决方案，其中 86%的企业将在明年优先实现数据统一。

实现这一目标最常用的方法包括 API 集成层(80%)、数据湖/Lakehouse架构(77%)和企业数据仓库(72%)。所有这些战略都旨在打破孤岛，提高数据的可访问性。

Dremio认为，数据统一对企业来说不再是可有可无的，而是必须的。随着数据环境越来越复杂，企业必须统一数据才能保持竞争力，同样重要的是拥有人工智能就绪的数据。企业认识到，可访问的高质量数据是人工智能成功的基础。超过四分之一(28%)的受访者表示，改善数据访问对于加快人工智能发展非常重要。

为了进一步支持人工智能计划，14%的组织计划创建AI就绪的数据产品，而39%的组织旨在拥有更多的自助服务能力，以帮助他们扩展数据团队并为业务用户提供便利。

这些发现是Dremio的《2025 年数据统一、人工智能就绪和治理状况》报告的一部分，该报告基于对各行业100多名数据和技术领导者的调查，报告深入分析了数据和技术领导者所面临的不断变化的优先事项和挑战。

调查结果显示，治理、合规性和元数据控制是目前的首要任务，88% 的数据领导者强调了保留元数据所有权的重要性。与此同时，随着企业追求灵活、不受供应商影响的数据架构，Delta Lake(66%)、Apache Hudi(65%)和 Apache Iceberg(53%)等开放式表格格式越来越受欢迎。

尽管数据技术取得了进步，但企业在有效管理数据平台方面仍然面临重大挑战。调查结果显示，数据基础设施管理的首要障碍包括性能和可扩展性问题、数据管道的复杂性以及安全和治理问题。

多项研究表明，数据治理将是 2025 年人工智能成功的关键。投资于统一和高质量数据的公司将最有能力在人工智能驱动的计划中取得成功。

Dremio的报告显示，随着企业寻求数据价值最大化，数据统一、多云采用、人工智能驱动的转型和元数据控制将得到大力推动。企业不仅在升级技术，还在重新思考如何在各个层面处理数据。

“对统一数据平台的需求已经达到了一个临界点，企业正在积极寻求能够简化数据治理、分析和人工智能的解决方案。”Dremio创始人Tomer Shiran表示。

几乎所有的受访者(99%)都表示，他们将投资于能够更轻松地创建、管理和使用数据产品的技术解决方案，并且(98%)表示，他们有兴趣演示能够统一和加速数据访问的平台。“这清楚地表明，对统一数据解决方案的需求从未像现在这样强烈，这预示着向消除复杂性并使数据团队能够大规模推动业务转型的平台的重大转变。”

越来越多的企业正在采用灵活的部署模式，将云计算和本地部署系统结合在一起。约 43% 的企业使用多云环境，42% 的企业采用混合方法，只有2%的企业完全依赖本地部署基础设施。这种转变凸显了对互操作性和非供应商锁定的解决方案的需求，以简化不同环境间的数据访问。

Dremio引用了Gartner最近的一项研究，该研究与 Dremio 的一些主要发现相吻合。在《Gartner 2024 年首席数据和分析官议程调查》中，78%的受访者表示，他们的组织正在对数据和分析(D&A)架构和设计模式进行重大调整。

Gartner的另一项调查显示，许多首席数据和分析官(CDAOs)在衡量其数据和人工智能计划的影响方面面临挑战。这些研究突出表明，迫切需要对数据架构进行现代化改造，以提高分析和人工智能性能。

Dremio预测，数据统一、人工智能准备就绪、治理和可扩展性预计在2025年仍将是行业决定性趋势。投资于灵活、可扩展和可互操作数据平台的公司将能更好地克服性能挑战、解决安全问题并消除数据孤岛。