Dremio宣布其在Forrester Research发布的《2026年第一季度数据湖仓格局》报告中获得认可。该报告由副总裁兼首席分析师Noel Yuhanna撰写，旨在帮助技术决策者评估数据湖仓供应商的价值差异，并根据企业规模与市场重点进行选择。
报告指出，企业正加速采用数据湖仓架构，以整合分散的数据孤岛，降低维护成本。这种架构将各类分析负载统一于单一平台，其发展动力源于企业对AI就绪数据基础的需求。数据湖仓原生支持结构化、半结构化和非结构化数据，为AI模型的训练与部署提供必要支撑。
研究显示，数据基础薄弱仍是组织实现AI目标的主要障碍。70%的受访者认为数据孤岛与治理不足限制了AI效益，近半数指出缺乏统一且AI就绪的数据，40%强调数据质量与语义定义存在问题。这些因素成为AI应用推进的关键阻力。
Forrester将数据湖仓定义为融合数据湖扩展性与数据仓库治理性能的统一架构，支持分析、数据科学、AI及实时工作负载。这反映了企业减少架构复杂度、提升灵活性的趋势，组织更倾向于通过单一治理基础服务商业智能、即席分析及AI用例，避免跨系统数据迁移。
Dremio的智能代理湖仓通过企业级数据转化加速AI计划。其AI语义层与开放目录减少了人工数据准备，消除冗余数据副本，支持分析与AI工作负载直接运行于开放数据湖之上。
Dremio首席营销官Read Maloney表示：“湖仓架构使跨团队用户能够基于一致可信的数据协作。湖仓已成为AI时代的默认架构选择，其驱动因素包括数据统一、为AI代理提供上下文以及查询激增时的成本控制。我们近期研究显示，92%的组织计划在未来一年内将大部分分析与AI工作负载迁移至湖仓，87%预计到2027年湖仓将成为其主要数据架构。”
Dremio是智能代理湖仓的先行者，为AI代理提供联邦数据访问、非结构化数据处理及业务上下文支持。该平台自主管理查询优化与数据重组，助力工程团队专注于业务价值提升。Dremio基于Apache Iceberg、Polaris与Arrow等开放标准构建，服务于壳牌、道明银行、米其林等全球企业。
