2021年 中国数据管理领域 发展白皮书 2021/10 c . 5 m o h t i g b u 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。 1 概要 数据管理定义 数据管理解决方案 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 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。 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。 c . 5 m o b u 数据管理市场环境 数据库 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 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。 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 g 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。 www.leadleo.com 400-072-5588 ti h 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。 2 目录 CONTENTS  数据管理综述 ---------------------------------------- 11 • 范畴与定义 ---------------------------------------- 12 • 厂商类型 ---------------------------------------- 15 • 行业环境 ---------------------------------------- 16 • 商业实践分析 c . 5 m o ---------------------------------------- 17 ---------------------------------------- 19 ---------------------------------------- 20 ---------------------------------------- 22 ---------------------------------------- 24 ---------------------------------------- 25 ---------------------------------------- 26 ---------------------------------------- 27 ---------------------------------------- 28 • 需求分析 ---------------------------------------- 30 • 商业实践分析 ---------------------------------------- 31 • 需求分析 ---------------------------------------- 34 • 政策分析 ---------------------------------------- 35 • 市场规模 ---------------------------------------- 36 • 用户需求分析 • 下游应用概况 b u • 人才需求与供应 ti h  数据管理解决方案 • 数据仓库 • 数据湖 • 部署方案 • 湖仓一体 g www.leadleo.com 400-072-5588 3 qRtOzQpNmMmPnMzQmPtRrR6M9R9PoMmMmOsQiNpPmNiNpPrP9PpPvMNZmPmPNZnMsN 目录 CONTENTS  数据库 ---------------------------------------- 37 • 定义与分类 ---------------------------------------- 38 • 发展趋势 ---------------------------------------- 39 • 分布式架构 ---------------------------------------- 41 • 技术洞察 c . 5 42 ---------------------------------------- 49 ---------------------------------------- 50 ---------------------------------------- 55 ---------------------------------------- 56 ---------------------------------------- 58 ---------------------------------------- 59 ---------------------------------------- 60 ---------------------------------------- 61 • 发展路径 ---------------------------------------- 62 • 数据资产管理措施 ---------------------------------------- 63 • 应用现况 ---------------------------------------- 66 • 市场规模 ---------------------------------------- 67 • 企业对比分析 ---------------------------------------- 68 • 行业发展历程 • 产业链分析 b u • 政策分析 ti h • 产业驱动因素分析 • 市场规模 • 行业风险分析  数据治理 • 定义 www.leadleo.com 400-072-5588 m o ---------------------------------------- g 4 目录 CONTENTS  工业领域的数据管理 ---------------------------------------- 69 • 数据资源 ---------------------------------------- 70 • 产业链 ---------------------------------------- 71 • 中游业务模式 ---------------------------------------- 72 • 需求分析 c . 5 • 应用价值  附录 b u • 数据管理厂商图谱 ti h  名词解释  方法论  法律声明 www.leadleo.com 400-072-5588 g m o ---------------------------------------- 73 ---------------------------------------- 74 ---------------------------------------- 75 ---------------------------------------- 76 ---------------------------------------- 77 ---------------------------------------- 80 ---------------------------------------- 81 5 CONTENTS  Data management overview ---------------------------------------- 11 • Scope and def