数据开发依赖专业人员编写和维护任务，数据治理需要持续梳理资产、制定规则和处理质量问题，数据服务往往面临需求沟通与交付周期长的挑战，数据运维则需要投入大量精力开展巡检、排障和性能调优。如何减少重复劳动、降低专业门槛、提高交付效率，是企业数据团队共同关注的问题。

围绕这些需求，AI for Data 为数据工作提供了新的改进路径。通过结合大模型的理解与推理能力、企业的数据及元数据上下文，以及可调用的数据工具，Agent 有望在授权和可控的范围内，承担更完整的数据任务，推动数据工作从人工操作、工具辅助，逐步走向智能协作与自动执行。

爱分析 AI 数据基础设施研究现启动新一轮厂商征集，重点关注 Agent 数据工程，以及 AI 在数据开发、数据治理、数据服务和数据运维中的应用。我们希望从真实客户需求出发，了解相关产品解决了哪些问题、如何融入现有工作流程，以及带来了怎样的实际效果。

本轮重点关注以下方向：

AI for 数据开发：通过需求理解、数据发现、代码生成、任务编排、测试验证等能力，减少重复开发，加快数据加工与交付。

AI for 数据治理：结合主动元数据管理、智能数据资产目录和业务语义理解，提高资产发现、标准匹配、质量检查及问题处理效率，降低治理维护成本。

AI for 数据服务：帮助用户更便捷地发现、理解和获取数据，辅助完成数据准备、服务开发与接口发布，缩短从业务需求到数据服务的交付周期。

AI for 数据运维：通过智能巡检、异常诊断、根因分析、性能调优及受控处置，减少人工排查投入，提高数据任务和数据库运行的稳定性。

欢迎具备相关产品能力和客户实践的厂商参与。产品既可以是独立的数据工程 Agent，也可以是数据库、湖仓平台、数据开发治理平台或运维平台中的 AI 能力，无需覆盖全部环节。

本轮研究将重点呈现客户痛点、典型场景、实际效果、差异化优势及代表性客户案例，为企业选择和应用 AI 数据工具提供参考，也让具有落地价值的产品与实践获得更充分的呈现。

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征集对象

本次征集面向已经形成明确产品或服务能力，并在企业客户中开展实践的 AI 数据基础设施厂商，同时欢迎企业用户提供相关建设与应用案例。

具体可参考如下市场全景地图：

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参与价值

参与本次项目，可获得以下核心价值，全方位提升品牌实力与行业影响力：

品牌推广：通过多渠道分发报告、图谱，覆盖行业精准人群；

权威背书：可入围《2026 爱分析 · AI 数据基础设施厂商全景报告》，提升厂商品牌知名度和行业影响力；

提高行业认知：有机会受邀参加爱分析在 AI 数据基础设施市场相关线上、线下活动，与 AI 数据基础设施市场专家等进行深度交流；

体现竞争优势：清晰呈现技术能力，建立核心竞争力；

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征集流程

报名阶段（即日起— 2026 年 11 月 20 日）：扫描下方二维码填写报名信息。征集采取定邀与自主报名并行。

初次沟通（报名后 5 个工作日内）：爱分析研究团队联系报名厂商，沟通研究细节与参与方式。报名厂商提报介绍材料。

深度调研：根据研究需要，安排厂商及行业专家进行访谈与材料验证。

扫码或点击阅读原文，立即报名：

征集截止日期： [ 2026 年 11 月 20 日 ]

注：点击左下角" 阅读原文 "，直接参加项目征集。