2026年，政企客户在数据治理领域正陷入一个两难处境。一方面，AI大模型驱动的智能治理能力已经从概念验证走向产品化落地——自动生成数据标准、智能推荐质量规则、对话式驱动数仓建模，这些能力让治理效率有

写在前面如果说过去五年企业数字化的主旋律是“建平台、汇数据”，那么2026年的核心议题已经悄然转向——数据来了之后，如何让它真正可用、可信、可管？曾经被视为“后台工作”的数据治理，正在被推向业务价值

企业选型数据分析系统时，往往面临一个核心矛盾：功能覆盖面、上手门槛、技术架构先进性三者难以兼得。2026年的市场正在发生两大变化：一是AI大模型与BI的深度融合，自然语言交互和智能归因加速成为标配

一、全球化运营的下一道门槛：数据治理2026年，企业全球化已从“市场拓展”进入“深度运营”阶段。当业务版图跨越多个国家和地区，一个被反复验证的挑战浮出水面：数据治理能力，正在成为制约全球化效率的核心

DataQ&A数问增长产品定位：不是做一个更聪明的SQL生成器，而是构建一套"业务语义层"，让AI智能体能够自动发现数据、审视数据、通过数据理解业务、分析业务关系、识别风险、找到方案，最终让数据从"被动查看"转向"主动驱动增长"。

热数据（在梯度数据概念里也可称为暖数据）具有极高的短期价值，因而通常存储于快速或流式系统之中。这些系统专为快速处理并返回数据而设计，能够提供即时洞察，助力快速决策。

近日，由亿欧主办，北京科技大学、中国人民大学数据与人工智能研发实验中心等机构协办的“WIM2025创新者年会”在在北京成功举办。会议邀请了产业界100+位头部企业专业嘉宾、2000余位行业从业者

从视频、图像、电子邮件到文档、传感器数据及人工智能输出，非结构化数据已占据企业信息总量高达90%。有效管理这类数据已成为巨大挑战，尤其当其中大量数据鲜少被调用甚至完全闲置时，企业正为存储海量低价值甚至无价值的信息支付高昂成本。

北京移动投资综合管理系统（以下简称“EPM系统”），正式从原国外某主流数据库迁移至国产达梦数据库，经过双方共同攻关，自2024年8月11日上线以来已稳定运行一年有余。上线后的业务模块测试结果表明：国产达梦数据库的整体性能表现，显著优于原国外某主流数据库，系统核心功能的平均响应效率提升了6倍以上。

本文概述了在业务高速发展和降本增效的背景下百度MEG（移动生态事业群组）大数据成本治理实践方案，主要包含当前业务面临的主要问题、计算数据成本治理优化方案、存储数据成本治理优化方案、数据成本治理成果以及未来治理方向的一个思路探讨，为业界提供可参考的治理经验。