企业要想真正释放AI的价值，就必须正视这背后的一系列系统性难题：治理难、效率低、协同弱、成本高。
治理难
多模态数据分散，标准缺失
企业数据不再局限于规整的表格，更涌现出海量的文档、图片、音频、视频等非结构化内容。这些数据分散在不同的存储系统中，缺乏统一的管理标准与元数据模型，导致数据发现难、权限管控难、质量保障难，治理复杂度呈指数级上升。
👉 企业虽然看起来“数据很多”，但能被真正理解、追溯和复用的数据，反而越来越少。
效率低
流程割裂，算力被浪费
尽管各类数据处理工具越来越多，但数据与AI流程之间却相互严重割裂，形成一个个"数据孤岛"与"计算孤岛"。从数据采集、清洗到模型训练，往往需要经历多次格式转换、跨系统搬迁与人工干预，整体流程不仅消耗算力资源，也让项目周期被一再拉长。
👉 当AI模型在等待数据，而数据还在“路上”时，效率的损失已难以忽视。
协同弱
多角色协作受限，流程不畅
数据工程师、算法工程师、业务分析师、安全审计员等多角色协作链条长、规范不统一。数据团队关注治理与安全，AI团队追求训练与效果，双方缺乏统一的协作平台与接口标准。权限审批、版本管理、流程衔接都充满摩擦，既要保障数据流转效率，又需满足严格的安全合规，往往陷入“左右为难”的境地。
👉 当团队协同成为瓶颈，AI创新的速度也随之放缓。
成本高
算力成本持续攀升
在模型规模迅速扩大的今天，算力与存储的成本已成为企业无法回避的压力。传统架构下，计算与存储紧耦合，资源无法按需弹性调度，GPU与CPU混合任务的利用率偏低，再叠加人工运维与安全投入，让成本曲线一路攀升。
👉 算力在消耗，数据在堆积，企业的投入产出比却不断被压缩。
百度智能云DataBuilder:
为大模型而生的新一代数据基础设施
面对这些挑战，百度智能云推出DataBuilder数据平台，以四大核心能力构建坚实的数据基座：
统一数据管理-OneMeta实现全模态数据精细治理
针对数据分散、治理困难的痛点，DataBuilder通过OneMeta统一元数据管理，实现了表、文档、图片、音视频的全模态一体化管理。它支持使用标准SQL对非结构化数据进行查询、标注与权限控制，真正做到了“像管表格一样管文件”。
👉 治理的边界被重新定义，企业从此拥有了一张覆盖所有数据的“活地图”。
一站式多场景计算-打破Data与AI的壁垒
面对流程割裂与效率瓶颈，DataBuilder基于Lakehouse架构推出一站式多场景计算，实现存储与计算的彻底解耦。数据无需反复搬迁，任务可在统一平台中完成分析、检索与AI计算，支持虚拟数仓弹性伸缩。某客户实践表明，LLM训练语料产出效率提升6倍。
👉 数据不再“在路上”，而是直接在统一的流水线上高速运转。
一体化开发体验-OneOps一体化开发构建完整数据闭环
为破解协同困局，DataBuilder提供OneOps一体化开发平台，内置100+多模态算子，支持自定义开发并自动适配底层引擎。从数据接入、处理到模型训练与部署，全流程可视可溯，权限统一管控。某客户借此实现开发效率提升约30%，数百条工作流稳定运行超一年。
👉 当数据与AI团队使用同一种语言、同一套流程，创新将不再受制于协作摩擦。
极致成本优化-通用计算与AI计算双管齐下
面对持续攀升的算力与存储成本，DataBuilder在通用计算与AI计算两端实现极致优化。在通用计算层面，通过预测超售与自动伸缩机制，实现整体成本下降40%，其中调度成本降50%、计算成本降20%。在AI计算层面，通过RayData重构推理流程，实现离线推理吞吐提升2~3倍，成本降40%，作业成功率提升50%。
👉 成本曲线从此不再失控，每一分算力都用在刀刃上。
当数据治理、处理效率、团队协同与资源成本这四大挑战被逐一攻克，企业收获的不仅是一个现代化的数据平台，更是一个支撑AI持续进化的“活系统”。
百度智能云DataBuilder，它通过统一治理、打通流程、高效协同与极致成本，将多模态数据转化为企业在大模型时代最坚实的竞争力。
一起开启智能进化新纪元！
