随着人工智能占据技术发展中心位置，数据流平台（Data Streaming Platform，DSP）已从可选功能转变为企业实现规模化发展的关键基础设施。如今，客户期望产品推荐、服务交互和支持响应都能实现个性化、高效且实时的体验，这些要求同样适用于人工智能系统。
人工智能的效能直接取决于其所依赖的数据质量，这需要组织内部建立稳定、可靠的实时数据流。数据流技术对于支持人工智能应用和帮助企业保持市场竞争力变得愈发重要。
据数据流技术先驱康弗洛（Confluent）第四季度数据流报告显示，在12个国家的4,175位IT领导者（包括650名来自印度的受访者）中，约95%认为DSP通过解决数据访问、质量和治理等挑战，有效促进了人工智能的应用。91%的组织正在增加使用DSP，为人工智能系统提供实时、情境化和可靠的数据。
对94%的领导者而言，这已成为首要战略重点。投资效果显著，86%的企业报告投资回报率达到2-5倍，高于2024年的80%。此外，81%的IT领导者采用了数据处理和治理的"左移"方法，有效降低了开发和运营成本与风险。
数字原生企业，特别是领先的电子零售商、外卖平台和时尚零售商，展现出较为成熟的数据流平台应用能力。以外卖平台Swiggy为例，该公司依托康弗洛（Confluent）的托管Apache Kafka服务，成功实现了配送流程优化、需求高峰期管理和客户体验提升。
金融服务业和公共部门虽处于数据流采用的早期阶段，但增长潜力巨大。数据时效性日益重要，随着时间推移，数据价值会相应降低，这促使各行业加快数据流平台建设。
实时决策逻辑结合处理和执行，构成了自主运营的基础。康弗洛（Confluent）通过核心"数据架构"支持这种实时循环，并通过数据管道基础设施和Flink等处理引擎，实现检索增强生成（RAG）等高级应用。
在市场竞争中，Striim提供端到端流媒体平台，微软Azure Event Hubs和谷歌（Google）Cloud Pub/Sub分别在各自生态系统中发挥优势，为企业数据流需求提供多元化选择。
