2024年中国数据管理解决方案市场报告

2024年中国数据管理解决方案市场报告 数据要素、数智融合、实时计算、数据治理 ————报告说明 沙利文联合头豹研究院谨此发布中国数据库系列报告之《2024年中国数据管理解决方案市场报告》。本报告旨在梳理数据管理解决方案市场动态，洞察市场核心诉求以及供应商推进市场发展的布局，并结合市场发展前景判断数据管理解决方案领域内各类竞争者所处地位。 沙利文联合头豹研究院对数据管理解决方案进行了下游用户体验调查。受访者主要来自金融、制造、互联网等行业。 本市场报告提供的数据管理解决方案的市场分析、技术分析亦反映出行业整体的动向。报告最终对数据管理解决方案供应商的竞争表现判断仅适用于本年度中国数据管理解决方案发展周期。 本报告所有图、表、文字中的数据均源自弗若斯特沙利文咨询（中国）及头豹研究院调查，数据均采用四舍五入，小数计一位。 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系弗若斯特沙利文及头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明出处者除外）。未经弗若斯特沙利文及头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，弗若斯特沙利文及头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。弗若斯特沙利文及头豹研究院开展的所有商业活动均使用“弗若斯特沙利文”、“沙利文”、“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，弗若斯特沙利文及头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构，也未授权或聘用其他任何第三方代表弗若斯特沙利文或头豹研究院开展商业活动。 研究框架 ◆中国数据管理解决方案课题背景 •课题背景•行业发展核心驱动力•动态基准评估模型 ◆中国数据管理解决方案发展现状分析 •数据价值如何释放？----------•企业的“大数据”待激活----------•数据管理与人工智能融合加深----------•数据治理重要性提升---------- ◆中国数据管理解决方案市场分析 •厂商需高效响应企业实时技术需求•厂商赋能中国企业数据管理的关键•中国企业急需构建数据管理生态 ◆中国数据管理解决方案行业竞争分析 •中国数据管理解决方案竞争力评分维度•中国数据管理解决方案竞争表现•中国数据管理解决方案标杆企业 ◆方法论 ◆法律声明 注：本研究框架为完整版，摘要报告仅提供部分节选内容 图表目录 ----------7----------8----------10----------12----------13----------14----------15----------16----------18----------19----------20----------21 •动态基准竞争力矩阵𝑇𝑀示例 •数据在企业中实现价值释放的三大阶段 •2023年中国企业数据应用场景分布统计 •数据管理的关键行动 •企业在实施AI战略时，面临的数据管理方面的首要挑战 •AI在数据管理全流程发挥的作用 •数据要素发展三大阶段 •实时数据需求场景示例 •实时数据仓库架构对比 •DCMM整体贯标等级划分与等级提升案例 •企业的数据管理生态 沙利文市场研读 ❑本报告聚焦企业用户在数据管理能力建设需求上的变化，以及厂商为企业用户创造价值的能力和方式 1.1课题背景 生成式AI的发展，使企业从最初仅关注大模型的优劣评价，逐渐意识到数据本身将成为市场竞争力的重要组成部分。企业逐渐聚焦于以下几个核心问题：我们拥有哪些数据？数据的质量如何？哪些数据有价值？以及数据价值如何最大化体现。 因此，企业开始需要将注意力转向内部和外部的数据类型、数据规模以及数据质量上。相应地，这种转变推动了对多模异构数据存储与处理、多源数据整合、数据资产发现以及数据实时处理等方面能力的重视。 与此同时，国家也正在推动数据要素发展，探索数据交易、数据资产等方面使数据充分赋能实体经济的路径，并通过出台政策与推广DCMM贯标的方式，促进企业加大对数据管理能力建设的重视，提升企业数据管理水平，以增强企业在未来释放数据价值的基础能力。 在以上背景下，我们今年从对企业用户的调研中看到以下重要改变： •被动建设至主动建设：企业开始重视对于内部数据管理与治理，包括数据归类整理、多模数据汇聚、安全体系建设等，以提高其AI大模型使用的效果，同时促进数据在企业内外部的高效流通，充分发挥其价值，如利用数据资产进行融资。过去在“大数据”被广泛讨论的阶段，多数企业的投入集中在BI等辅助决策工具上，而在数据管理能力建设方面的投入则相对谨慎，主要原因是建设成本高且见效慢。然而，生成式AI的兴起增强了企业对“数据将成为重要资产”的认知，促使其更加积极地投入数据管理能力的构建，以应对未来市场的竞争和变化。 针对厂商，我们今年重点从三个维度关注其所能为企业用户带来的价值： •价值创造：评估厂商的技术解决方案在数据集成、存储与分析、数据治理以及数据安全与合规等方面，是否能够提供高性能、易用性强的功能和优化，切实提升企业效率或降低成本，从而为用户创造实质性价值。 •价值交付：考察厂商在产品和服务的实施与交付过程中，是否能确保优质的用户体验，并提供及时、有效的支持，保障用户能够最大化利用其解决方案的价值。具体措施包括建立强有力的支持团队、开发便捷的投产和运维工具等。 •价值沟通：关注厂商与企业用户之间的沟通能力，包括反馈机制和市场教育的投入，确保供应商能够精准理解用户需求，持续优化产品，同时企业用户也能够充分理解供应商的价值，从而建立长期、稳定的信任关系。 沙利文市场研读 ❑数据要素发展与数智融合推动数据管理解决方案升级 在数字经济深入发展与人工智能高速发展的浪潮下，数据管理解决方案市场发展的聚焦点将关注到数据管理技术与人工智能技术的协同以及促进数据要素应用与发展，具体而言： 1.2行业发展核心驱动力 •数据管理与人工智能技术协同：Data+AI或数智融合已经成为数据管理解决方案产品迭代优化的核心方向。数据供应方和数据拥有方都日益重视“AI-ready”数据能力，确保数据在质量、格式、标注等方面符合AI应用的需求。同时，双方也在积极探索如何利用人工智能技术优化数据管理流程，提升数据处理的效率和准确性，减少人工介入的成本和错误。例如，通过机器学习自动分类、清洗和标注数据，从而提升数据的可用性和分析价值。 •促进数据要素应用与发展：国家正在积极推动数据要素的发展，涵盖了数据资产、数据交易等领域的探索，并通过出台政策、鼓励企业实践和推广数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）贯标等措施，提升企业对数据管理能力的重视。数据的实际价值逐渐被具象化，包括数据对于企业和个人的实际应用价值，例如，哪些数据是“好用”的，哪些数据具备商用潜力为企业直接带来业务收益。 在这一背景下，数据管理能力的要求已不再仅限于数据的存储、计算和应用，还需要进一步关注数据的实时处理能力，及时响应外部变化。同时，企业还需要关注未来可实现跨域流通的技术基础，包括企业内部各部门和系统间的数据共享，以及与外部合作伙伴或市场的高效数据流通。 ✓需求增长：数字经济的深化发展驱动数据的收集、处理与分析需求持续增长 ✓安全与治理重要性提高：数据量提升与数据流通促进数据安全与治理的重要性得到显著的提升 沙利文市场研读 1.3动态基准评估模型 ❑报告采用动态基准评估模型对中国厂商进行评估，以便更精准地识别出国内外差距与行业领导者 在今年的报告中，沙利文与头豹研究院采用动态基准竞争力矩阵𝐓𝐌对数据管理解决方案厂商在客户价值与技术引领两大维度的表现进行评估。这一评估体系的建立，旨在识别厂商可持续发展的竞争力，同时洞察国内外厂商所存在的差距。 动态基准指划分厂商梯队的基准由两个维度的海外厂商与中国厂商评估所得均分构成，这些基准将随着市场与厂商发展动态变化。动态基准能够反映市场竞争格局的实际情况，在不预先设定分数门槛的情况下，更精确地识别出行业领导者。 在数据管理解决方案市场中，采用动态基准竞争力矩阵𝐓𝐌更好地对以下问题进行深入研究： 1.海外厂商的数据管理解决方案技术布局比较早，Data+AI、数据治理方法论布局也比较前沿。在目前竞争激烈的市场中，厂商形成了哪些值得参考的技术引领能力？海外与中国的数据管理解决方案水平差距主要在哪里？中国厂商有哪些需要优化的能力？ 2.面向中国市场的客户，厂商应具有何种能力以更好地为客户创造价值？为客户所带来的价值如何体现？ 2.1数据价值如何释放？ 数据管理的核心意义是通过合理手段，高效、顺畅地让数据对业务运营、企业决策产生正向影响，提高企业收益 ❑理清企业自身数据管理解决方案体系建设究竟做到什么程度，是释放数据价值的第一步 企业构建数据管理解决方案的核心目标在于通过高效存储、处理、分析内部历史、新生成，以及外部获取的数据，充分挖掘数据价值，以优化内部管理与业务效率，提高企业盈利能力。为了明晰企业内部的数据管理解决方案不足点和优化方向，企业应清晰地认识当前已构建能力达到哪一释放数据价值的阶段，从而提高资源投入效率进行能力的迭代演进。 数据价值释放可分为存在递进关系的业务洞察、决策优化、流通赋能三大阶段。在前两个阶段中，企业应逐步构建起完善的数据管理与治理技术基础，优化流程，并培育数据文化。同时，通过不断积累数据量和提升对数据的理解能力，为流通赋能阶段打好基础。流通赋能阶段则通过汇聚更多有价值的数据，进一步提升决策优化和业务洞察阶段能力的水平。 关键词：数智融合 关键词：数据流通 关键词：数据沉淀 阶段特征：建设数据设施和应用基础，连通各业务部门，使企业能生产与存储业务数据资源 阶段特征：结合人工智能，增强数据基础能力，提高数据对营收、成本、流程优化的贡献 阶段特征：形成高质量的数据资产或产品，可在业务部门间流转和复用，并能与外部数据融合价值体现：有序汇聚不 价值体现：通过结合人工智能，摆脱人工和经验的局限，提高企业认知天花板（如数据挖掘等），更精准、更低负担地将数据驱动决策的战略融入生产经营活动当中，实现业务运转效能优化，拓宽业务可达边界 同来源数据，构成更多满足不同业务需求和场景的数据产品（如天气与外卖配送数据结合，优化客单匹配效率）使数据应用价值最大化同时，数据产品/资产可向外流通成为公司新的营收组成部分 价值体现：业务指标数据使运营历史和现状可视化，提高技术、人员等方面利用率，以及组织内部经营管理效率。同时，通过数据分析，作出业务决策，提升整体运营效果和市场响应能力 ❑为了释放数据价值，什么东西是重要的？ 释放数据价值是一个逐步构筑能力的过程，只有拥有坚实的数据管理基础，才能够可持续地让数据价值充分得到挖掘与释放。 大数据时代发展迅速，很多数字化转型进度落后，未能及时跟进时代浪潮发展的企业仍停留在业务洞察阶段，并且在认知层面上认为这便是数据价值的全部，对于数据管理能力投入迭代的方向较为模糊，难以往后面的阶段演进。 步入强调智能化、人工智能的时代，数据质量、数据类型等数据的属性得到更大的重视。拥有更好属性数据集的企业将能够更好地打造出差异化，保持在市场的竞争优势。这便开始让企业重新思考，自己都有什么数据？数据质量怎么提高？数据能有哪些未知用途？在这些问题的探索过程中，企业数据管理能力构建方向将越来越清晰。沙利文认为，企业应围绕以下三个方面建设起可持续释放数据价值的能力： 通过打造完善的数据管理基础设施，包括数据仓库、数据湖、湖仓一体等，让业务各部门的数据形成连通，并逐步建立起数据治理框架或使用数据治理工具，使数据能被找到和积累，并能够被业务人员所理解和应用。 Data4AI能力建设：聚焦增强数据管理基础设施的海量多源异构数据存储、查询和处理的支持能力，进一步优化数据治理能力，从而提升数据质量，并保持数据持有序管理。还需构建起支持AI计算范式的能力，如向量数据处理引擎； AI4Data能力建设：在数据管理