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数据全域AI化
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Cloudera 公布强劲财年业绩,巩固其作为“数据与 AI 无处不在”平台领导者的地位
Globenewswire· 2026-02-11 14:42
财务业绩与增长势头 - 公司以强劲的第四季度表现收官2026财年,新业务与扩展业务同比增长逾50% [2] - 第四季度全球各区域新客户增长率突破100% [2] - 年度经常性收入实现稳健增长 [2] - 公司在2026财年斩获45项全球大奖 [8] - 计划在2027财年再新增近650名员工,团队持续扩张 [8] 产品平台创新与战略收购 - 公司是业界唯一实现“数据全域AI”化的混合数据与AI平台供应商 [1][3] - 作为两年内的第三次收购,对Taikun的收购强化了其在混合云与多云环境中管理Kubernetes和云基础设施的能力 [3] - 产品创新包括:通过集成Trino、Cloudera SDX和Cloudera Data Lineage实现全域数据资产统一访问与治理;优化Cloudera Iceberg REST Catalog和Lakehouse Optimizer;发布支持本地部署“Private AI Anywhere”的Cloudera Data Services新版本;更新Cloudera Data Visualization将AI分析能力拓展至本地环境 [4] - 2027财年已宣布对AI推理能力进行重大升级,将其扩展至数据中心 [10] - 获得TX-RAMP二级认证、中等影响级别GovRAMP授权以及FedRAMP中等级别授权,巩固了其在高度监管行业的地位 [3] 合作伙伴生态与行业拓展 - 拓展全球合作伙伴网络,新增与拓展的合作关系包括:ServiceNow、Fundamental、Pulse、Galileo.ai、Intel Corporation、Chainguard、Amazon Web Services (AWS)、Dell Technologies [5] - 与AWS合作,成为AWS European Sovereign Cloud的首发合作伙伴,并参与AWS Brazil Distribution Program [5] - 与Dell Technologies深度集成,共同推出全面的“Private AI Anywhere”平台 [5] - 加入AI-RAN Alliance,彰显在电信环境中推动AI创新的承诺 [6] - 宣布与Krutrim合作,在Krutrim Cloud上为Ola提供大规模分析及数据湖工作负载支持 [6] 客户采用与行业认可 - 在全球受监管及数据密集型行业实现强劲客户增长,覆盖保险、金融服务、医疗保健、汽车、电信及政府等领域 [7] - Taipei Fubon Commercial Bank和Axis Bank凭借与公司的合作成果,荣获IDC 2025未来企业奖 [7] - 深化与Bank Negara Indonesia (BNI)的合作,推动AI创新规模化落地 [7] - 被评为《Forrester Wave™:数据编织平台,2025年第四季度》领导者 [8] - 在《IDC MarketScape 亚太区统一AI平台供应商评估》中被评为领导者 [8] 公司领导力与社会责任 - 自2025财年启动“科技女性领导者”(WLIT)计划,致力于打造包容性技术生态系统 [9] - WLIT计划首年运营已在六个国家吸引超过1,100名专业人士参与 [9] - 公司在圣何塞及沙特阿拉伯开设新办事处,并在全球30个国家/地区新增逾570名员工 [8] - 领导团队新增首席产品官Leo Brunnick与首席技术官Sergio Gago [8]
Finextra 与 Cloudera 联合发布报告显示,混合 AI 已成金融服务领域新标准,91% 的受访者认为其价值极高
Globenewswire· 2025-11-11 10:00
行业核心挑战与现状 - 全球97%的金融服务企业面临数据孤岛问题,阻碍其构建和部署高效AI模型的能力[1][3] - 数据安全被视为AI成功落地的最大障碍,AI创新需建立在可信、统一的数据治理与安全基础之上[1][3] - 近一半(48%)的企业已完成AI初步试验但尚未将技术全面融入核心运营,存在显著的“实施差距”[3] - 已有26%的公司在企业内部实现全域AI,显示出行业内部 adoption 进度分化[3] AI部署策略趋势 - 混合AI部署成为金融服务业重要战略,高达91%的机构认为混合策略极具价值[1] - 目前62%的金融服务机构采用融合公有云、数据中心及边缘环境的混合AI策略[2][6] - 灵活且数据全域化的基础设施已成为企业保持竞争优势的核心需求,而非额外选择[2] 数据治理与安全需求 - 随着混合部署兴起,84%的组织认为在所有环境中实施统一的数据治理与安全框架“至关重要”或“非常重要”[6] - 四分之一(25%)的企业在评估AI平台供应商时将安全性列为首要考虑因素[6] - 金融机构需要统一的数据与AI平台,以确保所有环境中实现一致的治理与安全,从而建立信任并管控风险[3] AI技术采用普及度 - 目前97%的金融服务公司正在部署至少一种AI/机器学习用例[6] - AI已从一项新兴技术转变为推动业务发展的核心推动力[6]