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报告概述

本报告由IDC发布，聚焦亚太区企业在AI时代面临的旧有基础设施与数据挑战。通过对澳大利亚、中国、印度等八个市场的1400家企业调研，报告对比了“领先企业群组”与“主流企业群组”在应用现代化、数据管理、混合云投资等方面的差异。报告采用调查问卷和数据分析方法，揭示了技术债务、数据质量差和数据库僵化如何阻碍AI成功，并提供了领先企业通过现代化改造实现数字收入倍增的路径与最佳实践。

报告的核心结论

领先企业群组数字收入是主流企业的近三倍。

报告调研显示，领先企业群组当前数字收入占比达71%，未来三年预计升至77%；而主流企业群组当前仅为23%，未来三年预计达60%。这种显著差距源于领先企业持续进行应用现代化、投资AI并强化高管支持与技能培养，从而在AI就绪度和数字领导力上占据先机。

数据债务是AI失败的根源，治理刻不容缓。

IDC预测，到2027年仍未启动数据债务治理的CIO，其AI失败率将高出50%。报告指出，传统关系型数据库僵化、成本高且速度慢，导致孤立、重复、过时的“数据债务”不断堆积，削弱AI性能并推高成本。约三分之一受访企业受困于数据质量差、安全集成不足等问题。

技术债务成为亚太区企业现代化的主要障碍。

调查显示，89%的亚太区企业承认技术债务是实现现代化的主要障碍。技术债务源于追求敏捷、资金不足或监管缺失导致的未完成技术工作累积的长期成本负担。领先企业群组在技能短缺与优先级冲突方面困扰较少，但安全、数据迁移和成本是普遍难题。

以云为中心的数据管理是未来12个月首要投资方向。

38%的亚太企业将“以云为中心的数据管理/平台”列为2026年现代化改造的首要技术投资，其次为代码安全（30%）和CI/CD（29%）。AI工作负载多在混合云环境中运行，企业正将数据视为价值倍增器，而非单纯管理对象。

报告回答的关键问题

旧有数据库为何阻碍AI成功？

旧有数据库最初为静态任务设计，可扩展性极为有限，无法支持AI工作负载的多样性、规模和实时需求。调查显示，51%的受访企业认为现有数据库在满足AI需求时面临“现代化改造成本高昂”的挑战，49%受困于“数据质量差和数据碎片化”，48%遭遇“僵化的安全和治理模式”。这些限制导致AI应用延迟甚至失败。

领先企业如何实现三倍数字收入？

领先企业群组通过“人员、流程、技术”三大支柱均衡发展：投资团队建设与技能培养，将创新融入流程并统一业务目标与AI优先设计，优先投资现代开发工具和平台（如以云为中心的数据管理、API管理等）。其现代化支出预计从当前340万美元增至三年后560万美元（增幅65%），远超主流企业。来自数字渠道的收入占比当前已达71%，是主流企业（23%）的三倍。

亚太区企业现代化改造面临哪些共同挑战？

调查显示，最普遍的挑战是安全顾虑、数据迁移挑战和前期成本过高（各约25%），其次为复杂的遗留系统、技能短板和标准化不足（各约22%）。领先企业群组在技能短缺和优先级冲突方面困扰较少，但更关注标准化与合规性约束。95%的受访企业曾遭遇项目延迟，90%有过失败经历，数据质量差是共同原因。

报告中的代表性数据

71%

领先企业群组数字收入占比（当前）

2025年调研时，领先企业群组当前来自数字渠道的收入占比为71%，而主流企业群组仅为23%，差距近三倍。

89%

亚太区企业承认技术债务是现代化主要障碍的比例

2025年调研，89%的亚太区企业表示技术债务是实现现代化的主要障碍，反映出历史遗留问题的普遍性。

38%

以云为中心的数据管理作为首要技术投资的企业比例

2026年计划，38%的亚太企业将“以云为中心的数据管理/平台”列为未来12个月现代化改造的首要技术投资，远超其他选项。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 完整市场数据与趋势图表：包括亚太区大数据与分析软件市场规模预测、现代/旧有应用资金预算变化图、现代化改造方法成本效益对比图等。
  • 领先企业群组与主流企业群组的详细对比分析：覆盖数字收入占比、技术投资优先级、AI应用延迟原因、数据库选择因素等维度。
  • 应用现代化改造方法的成本与收益评估：对比直接迁移、迁移后改造、重构至目标平台等五种策略的相对成本和复杂性。
  • 导致AI应用延迟的五大原因及两组企业差异：安全顾虑、成本、人员流程、数据质量、数据库可扩展性方面的对比数据。
  • 成功现代化战略的基本步骤：包含优先发展人才和技能、采用云原生战略、加速提升数据成熟度、实现数据库技术现代化四个方向的行动指南。
  • 研究方法与受访者构成：详细说明调查覆盖的八个市场、样本量（1400家）、受访者角色分布及分组方法。
  • 附录数据表格：提供第6、12、13、15页图表对应的完整数据表格，便于交叉验证。
  • IDC分析师简介与赞助商MongoDB寄语：介绍研究副总裁Simon Piff和高级研究总监William Lee，以及MongoDB作为AI就绪数据平台的价值主张。

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