5月24日，在騰訊云數(shù)據(jù)管理產(chǎn)品技術峰會上，騰訊云副總裁黃世飛表示：“AGI時代，企業(yè)需要對數(shù)據(jù)進行全面、系統(tǒng)管理，騰訊云大數(shù)據(jù)將繼續(xù)重點投入“AI for data”，努力打造一個輕快、易用的智能大數(shù)據(jù)平臺，服務好各行各業(yè)客戶。”

數(shù)據(jù)不僅是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基石，更是企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的源泉。過去，企業(yè)的數(shù)據(jù)管理方案彼此割裂，價值挖掘難度大、成本高、產(chǎn)出低，特別在面對以大模型為代表的AGI浪潮，企業(yè)需要從全局視角出發(fā)，用系統(tǒng)性思維來統(tǒng)籌整個數(shù)據(jù)管理，發(fā)揮自身的數(shù)據(jù)價值。

黃世飛表示，騰訊云始終堅持將數(shù)據(jù)管理視為一個整體，在AI的幫助下通過數(shù)據(jù)底座+通用工具能力+具備行業(yè)屬性應用服務的協(xié)同工具，實現(xiàn)對企業(yè)數(shù)據(jù)全面、高效的管理。將數(shù)據(jù)管理與具體業(yè)務場景相結合，助力企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和升級。通過持續(xù)投入，騰訊云將致力于成為AGI時代企業(yè)首選的全棧數(shù)據(jù)管理解決方案。

其中，在數(shù)據(jù)存儲層面，騰訊云可為企業(yè)提供更高效、更智能、更具性價比的AI存儲服務;針對企業(yè)對數(shù)據(jù)處理的需求，騰訊云則提供了包括數(shù)據(jù)庫TDSQL、BI、云數(shù)據(jù)倉庫TCHouse、一站式開發(fā)治理平臺WeData、全新一代數(shù)據(jù)湖倉一體化智能引擎TBDS等大數(shù)據(jù)產(chǎn)品在內(nèi)的成熟產(chǎn)品矩陣，幫助企業(yè)深度挖掘數(shù)據(jù)價值。

值得一提的是，在BI領域，騰訊云即將正式發(fā)布的ChatBI產(chǎn)品，以騰訊混元大模型為底座，根據(jù)業(yè)務場景對模型進行精調(diào)優(yōu)化，從而能夠更準確地理解數(shù)據(jù)分析場景的術語和數(shù)據(jù)分析邏輯。在模型之上，通過構建了一整套完整的工具鏈，進一步提升大模型對業(yè)務場景的理解能力和數(shù)據(jù)交互。例如在RAG增強檢索工具中，建立了知識庫體系，包括行業(yè)術語、業(yè)務計算邏輯等，用來支持和增強模型的檢索和生成能力。在這些能力加持下，用戶只需要簡單提問就能直觀看到可視化呈現(xiàn)的圖表分析結論。目前，在智慧零售、工業(yè)、醫(yī)療等多個行業(yè)測試都得到了非常好的客戶評價。

此外，為持續(xù)推動數(shù)據(jù)安全治理，針對AIGC場景和企業(yè)需求，騰訊云打造了數(shù)據(jù)安全治理解決方案，該方案通過先進的安全技術和嚴格的監(jiān)管措施，可以為企業(yè)提供包括資產(chǎn)清查、風險評估、數(shù)據(jù)保護、風險監(jiān)控、持續(xù)運營等在內(nèi)的安全能力，保障企業(yè)數(shù)據(jù)的安全與合規(guī)。

以下是演講實錄

大家好，歡迎來到 techo day 騰訊云數(shù)據(jù)管理峰會。我是黃世飛，主要負責騰訊云的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品。很高興今天有時間在這里與大家一起交流數(shù)據(jù)管理相關議題。

說起數(shù)據(jù)管理，簡單的理解就是在數(shù)據(jù)整條鏈路(采集、開發(fā)、治理、可視化)提供高效，高質(zhì)量的處理，幫助業(yè)務做決策。

在過去，騰訊云圍繞著數(shù)據(jù)，做了非常多的產(chǎn)品，幫助客戶做到了高效的管理。譬如數(shù)據(jù)的存儲產(chǎn)品-對象存儲COS ，數(shù)據(jù)庫TDSQL、數(shù)據(jù)倉庫 TCHouse、開發(fā)治理一體化平臺 WeData、騰訊云 BI、還有數(shù)據(jù)的安全服務等等。

那么在今天，數(shù)據(jù)管理又面臨了哪些挑戰(zhàn)和機會呢，我認為主要是以下兩個點：

一、生成式 AI 的快速迭代，對數(shù)據(jù)管理有很大的促進作用。

首先，從 AI 對數(shù)據(jù)的需求來看，對數(shù)據(jù)存儲、分析以及安全都有更強訴求。譬如在數(shù)據(jù)的存儲對于數(shù)據(jù)的讀寫性能要求更高，那待會在存儲這塊我們有同事做分享;在數(shù)據(jù)清洗方面對于彈性能力有強需求，當大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)準備好的時候，需要快速拉起集群做清洗，處理完資源做釋放，節(jié)約成本;另外，在整個數(shù)據(jù)清洗的過程中，對于數(shù)據(jù)安全，脫敏也都有非常強的需求，防止數(shù)據(jù)的不當泄露等。

其次，從 AI 對數(shù)據(jù)分析的幫助看，AI 幫助數(shù)據(jù)管理提升了效率。譬如在 BI 這里，能夠通過自然語言交互的方式做 BI 分析，改變了原來需要專業(yè)的 SQL 來與系統(tǒng)交互，降低了交互的門檻，對于更多人使用 BI 有非常大的推動作用;在數(shù)據(jù)治理，溯源等方面，有了 AI 能力的加持，也會變的更加容易;當然，copilot 也能夠大大提升數(shù)據(jù)的開發(fā)效率。

二、另外一個很重要的方面，當前降本增效、國產(chǎn)化、數(shù)據(jù)安全成為企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中很重要的一個考慮因素。

譬如存儲需要的性能更高，但單價成本希望更低;數(shù)據(jù)庫的國產(chǎn)化替代，這里我們也有關于 TDSQL 的專題來介紹;還有整個數(shù)據(jù)鏈路從采集、開發(fā)、分析、治理中怎樣保證數(shù)據(jù)的安全，在企業(yè)出海過程中，怎樣做好數(shù)據(jù)跨境的合規(guī)等等。總的來說，對于剛才講到的一些點，待會都有嘉賓做更加專業(yè)的分享，讓我們期待他們的分享。