2021年中国数据管理领域发展白皮书

数据管理定义

数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程，旨在从原始数据中抽取、推导出有价值的信息，以支撑企业决策。数据管理平台最基础的功能，是支持各项数据管理流程线上化运行实现数据治理的常态化，此外数据管理平台助力企业用户更好的整合数据资产、提升数据质量。

综合型数据管理服务商依托自身技术优势，打造“采、存、算、管、用”全生命周期数据管理的一站式数据管理平台，助力企业降低构建大数据平台成本。

数据管理市场环境

中国数据管理市场具备全球最大、最复杂的应用场景，吸引了高热度的人才与资本。

数据管理对各行业收益均有明显的放大作用，其中在保险业和金融业的效果最为明显；更及时的决策/观察是数据管理的主要受益来源。需求端的用户则对数据价值有了更深的认识，通过改善传统绩效评价指标，发掘新的增长源和推出数据驱动的新业务，让数据管理创造收益。

伴随企业信息化进程的加快，提升企业决策效率、提高企业运营效率,规避企业管理风险成为下游企业用户向中游服务商购买数据管理产品及服务的主要因素。

产业发展对大数据复合型人才的需求日益增加，但现有的人才培养数量和速度难以满足现实需求，大数据服务行业面临人才短缺风险。企业对数据管理人才的认知从专家型转变为领导者，随着企业对数据管理的认知发生变化，数据管理人才在企业的地位正在提升。

数据管理解决方案

数据湖和数据仓库是实现正式数据管理解决方案的两种主流架构，数据仓库更重视大数据处理的效率，偏重于企业成长性；数据湖可处理非结构化数据，偏重于增加企业数据管理灵活性。

数据湖和数据仓库的边界正在慢慢模糊，数据湖自身的治理能力、数据仓库延伸到外部存储的能力都在加强，湖仓一体的出现让数据管理的灵活性与成长性得到了统一。

数据湖和数据仓库通过连结五大数据管理要素和提供数据高级分析的基础，实时支持企业决策，加速了企业数据的价值创造。

数据库

数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的“仓库”，按照所使用模型所描述数据在某一时刻的状态或内容的不同，可分为关系型数据库和非关系型数据库。其中不同的架构模式又可分为集中式数据库和分布式数据库。

以数据分析、数据流通及事务处理技术为核心的大数据技术体系日渐完善，数据库技术和数据服务融合程度加深，助力企业用户数据价值释放。

数据治理

为了适应新时代基于数据的生产、分析、决策的需求，包括数据管理和数据价值变现的数据治理成为了关键。中国数据资产管理和应用尚处于摸索阶段，企业及政府部门尚未建立及完善有效的管理和应用数据模式，影响大数据在各领域的共享和应用。

来源：头豹研究院

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