2024年中國數據管理解決方案市場報告數據要素、數智融合、實時計算、數據治理研究框架中國數據管理解決方案課題背景課題背景----------6行業發展核心驅動力----------7動態基準評估模型----------8中國數據管理解決方案發展現狀分析數據價值如何釋放？----------10企業的“大數據”待激活----------12數據管理與人工智能融合加深----------14數據治理重要性提升----------16中國數據管理解決方案市場分析廠商需高效響應企業實時技術需求----------18廠商賦能中國企業數據管理的關鍵----------20中國企業急需構建數據管理生態----------21中國數據管理解決方案行業競爭分析中國數據管理解決方案競爭力評分維度----------23中國數據管理解決方案競爭表現----------25中國數據管理解決方案標桿企業----------26方法論----------34法律聲明----------35注：本研究框架為完整版，摘要報告僅提供部分節選內容沙利文市場研讀圖表目錄數據管理解決方案發展核心驅動力----------7????示例----------8數據在企業中實現價值釋放的三大階段----------102023年中國企業數據應用場景分布統計----------12數據管理的關鍵行動----------13企業在實施AI戰略時，面臨的數據管理方面的首要挑戰----------14AI在數據管理全流程發揮的作用----------15數據要素發展三大階段----------16實時數據需求場景示例----------18實時數據倉庫架構對比----------19DCMM整體貫標等級劃分與等級提升案例----------20企業的數據管理生態----------21沙利文市場研讀1.1課題背景沙利文市場研讀1.1課題背景章節一 課題背景本報告聚焦企業用戶在數據管理能力建設需求上的變化，以及廠商為企業用戶創造價值的能力和方式生成式AI的發展，使企業從最初僅關注大模型的優劣評價，逐漸意識到數據本身將成為市場競爭力的重要組成部分。企業逐漸聚焦于以下幾個核心問題：我們擁有哪些數據？數據的質量如何？哪些數據有價值？以及數據價值如何最大化體現。因此，企業開始需要將注意力轉向內部和外部的數據類型、數據規模以及數據質量上。相應地，這種轉變推動了對多模異構數據存儲與處理、多源數據整合、數據資產發現以及數據實時處理等方面能力的重視。與此同時，國家也正在推動數據要素發展，探索數據交易、數據資產等方面使數據充分賦能實體經濟的路徑，并通過出臺政策與推廣DCMM貫標的方式，促進企業加大對數據管理能力建設的重視，提升企業數據管理水平，以增強企業在未來釋放數據價值的基礎能力。在以上背景下，我們今年從對企業用戶的調研中看到以下重要改變：被動建設至主動建設：包括數據歸類整理、多模數據匯聚、安全體系建設等，以提高其AI大模型使用的效果，同時促進數據在企業內外部的高效流通，BI等輔助決策工具上，而在數據管理能力建設方面的投入則相對謹慎，主要原因是建設成本高且見效慢。然而，生成式AI的興起增強了企業對“數據將成為重要資產”的認知，促使其更加積極地投入數據管理能力的構建，以應對未來市場的競爭和變化。針對廠商，我們今年重點從三個維度關注其所能為企業用戶帶來的價值：價值創造：評估廠商的技術解決方案在數據集成、存儲與分析、價值交付：考察廠商在產品和服務的實施與交付過程中，是否能確保優質的用戶體驗，并提供及時、有效的支持，保障用戶能夠最大化利用其解決方案的價值。具體措施包括建立強有力的支持團隊、開發便捷的投產和運維工具等。價值溝通：長期穩定的信任關系。沙利文市場研讀1.2行業發展核心驅動力

章節一 課題背景在數字經濟深入發展與人工智能高速發展的浪潮下，數據管理解決方案市場發展的聚焦點將關注到數據管理技術與人工智能技術的協同以及促進數據要素應用與發展，具體而言：數據管理與人工智能技術協同：Data+AI或數智融合已經成為數據管理解決方案產品迭代優化的核心方向。數據供應方和數據擁有方都日益重視“AI-ready”數據能力，確保數據在質量、格式、標注等方面符合AI應用的需求。同時，雙方也在積極探索如何利用人工智能技術優化數據管理流程，提升數據處理的效率和準確促進數據要素應用與發展：勵企業實踐和推廣數據管理能力成熟度評估模型（DCMM）貫標等措施，提升企業對數據管理能力的重視。數據的實際價值逐哪些數據是“好用”的，哪些數據具備商用潛力為企業直接帶來業務收益。在這一背景下，數據管理能力的要求已不再僅限于數據的存儲、計算和應用，還需要進一步關注數據的實時處理能力，及時響應外部變化。同時，企業還需要關注未來可實現跨域流通的技術基礎，包括企業內部各部門和系統間的數據共享，以及與外部合作伙伴或市場的高效數據流通。數據管理解決方案發展核心驅動力：數字經濟與人工智能需求增長求持續增長安全與治理重要性提高：治理的重要性得到顯著的提升數據管理要求提高：理、交付的效率與質量的要求支撐數據管理技術創新：人工智能增強

數字經濟人工智能

數據管理解決方案

理能力升級：充分發揮。數據管理與AI隨著技術快速發展和應用深化，AI將從輔助工具轉變為高效數據管理解決方案的核心組成部分沙利文市場研讀

章節一 課題背景1.3模型

在今年的報告中，沙利文與頭豹研究院采用動態基準競爭力矩陣????對數據管理解決方案廠商在客戶價值與技術引領兩大維度的表現進行評估。這一評估體系的建立，旨在識別廠商可持續發展的競爭力，同時洞察國內外廠商所存在的差距。動態基準指劃分廠商梯隊的基準由兩個維度的海外廠商與中國廠動態基準能夠反映市場競爭格局的實際情況，在不預先設定分數門檻的情況下，更精確地識別出行業領導者。在數據管理解決方案市場中，采用動態基準競爭力矩陣????更好地對以下問題進行深入研究：海外廠商的數據管理解決方案技術布局比較早，Data+AI、數據治理方法論布局也比較前沿。在目前競爭激烈的市場中，廠商形成了哪些值得參考的技術引領能力？海外與中國的數據管理解決方案水平差距主要在哪里？中國廠商有哪些需要優化的能力？面向中國市場的客戶，廠商應具有何種能力以更好地為客戶創造價值？為客戶所帶來的價值如何體現？動態基準競爭力矩陣????示例領導者較強領導者者追隨全球廠商均線中國廠商均線海外廠商均線者追隨全球廠商均線中國廠商均線海外廠商均線(CustomerValue)較弱較弱 較強技術引領沙利文市場研讀

章節二 發展現狀分析數據在企業中實現價值釋放的三大階段業務洞察決策優化數據在企業中實現價值釋放的三大階段業務洞察決策優化流通賦能關鍵詞：數智融合關鍵詞：數據流通階段特征：結合人工智能，增強數據基礎能力，提高數據對營收、成本、流程優化的貢獻價值體現：通過結合人工智能，擺脫人工和經驗的局限，提高企業認知天花板（如數據挖掘等），更精準、更低負擔地將數據驅動決策的戰略融入生產經營活動當中，實現業務運轉效能優化，拓寬業務可達邊界階段特征：形成高質量的數據資產或產品，可在業務部門間流轉和復用，并能與外部數據融合價值體現：有序匯聚不同來源數據，構成更多滿足不同業務需求和場景的數據產品（如天氣與外賣配送數據結合，優化客單匹配效率）使數據應用價值最大化同時，數據產品/資產可向外流通成為公司新的營收組成部分關鍵詞：數據沉淀階段特征：建設數據設施和應用基礎，連通各業務部門，使企業能生產與存儲業務數據資源價值體現：業務指標數據使運營歷史和現狀可視化，提高技術、人員等方面利用率，以及組織內部經營管理效率。同時，通過數據分析，作出業務決策，提升整體運營效果和市場響應能力數據價值如何釋放？數據管理的核心意義是通過合理手段，高效、順暢地讓數據對業務運營、企業決策產生正向影響，提高企業收益為了明章節二 發展現狀分析沙利文市場研讀數據沉淀數據沉淀通過打造完善的數據管理基礎設施，包括數據倉庫、數據湖、湖倉一體等，讓業務各部門的數據形成連通，并逐步建立起數據治理框架或使用數據治理工具，使數據能被找到和積累，并能夠被業務人員所理解和應用。Data4AI能力建設：聚焦增強數據管理基礎設施的海量多源異構數據存儲、查Data4AI能力建設：聚焦增強數據管理基礎設施的海量多源異構數據存儲、查AI數智融合（集成、處理與存儲、分析、治理）中逐步引入AI的能力，如智能調優、智能數據清洗和標注，以降低數據管理解決方案人工運維壓力和局限，提高數據處理的效率和效益數據治理資產化與產品化是實現數據價值具象化的重要途徑。沙利文市場研讀

章節二 發展現狀分析企業的“大數據”待激活在企業釋放數據價值的語境下，“大數據”的核心內涵不取決于數據量、種類、變化速度，而在于數據在多應用場景發揮作用，實現企業數據價值釋放能力的演進2023年中國企業數據應用場景分布統計大部分中國企業已在業務洞察類場景應用數據，但在決策優化和流通賦能類的數據驅動場景中有待提升大部分中國企業已在業務洞察類場景應用數據，但在決策優化和流通賦能類的數據驅動場景中有待提升>80%>>80%>50%>40%>30%0%<20%<20%<2806040200 運管理 生優化 產品及

研創新 供鏈優化 產協同 風預測沙利文市場研讀

章節二 發展現狀分析2.4數據治理重要性提升數據要素發展環境的完善優化，推動中國企業構建和完善數據管理體系。企業需要增強數據治理能力，以助力數據資產化與價值挖掘對于企業而言，數據資產與數據產品有助于將數據的價值具象化，幫助企業及其相關利益方清晰識別內外部數據的價值，以及數據對企業發展的貢獻，而有效的數據治理則是其中的關鍵。數據要素發展三大階段數據資源化數據資產化 數據資本化數據資源化

關鍵點

確權歸屬 定價評估 交易流通數據權屬分置 數據質量應用價值識別數據匯聚隱私與合規沙利文市場研讀

章節三 競爭分析技術引領評估指標技術引領評估指標評估指標客戶價值下設價值創造、價值交付、價值溝通三大維度評估指標；技術引領下設技術創客戶價值評估指標新、技術前瞻性、技術生態構建、解決方案成熟度四大維度評估指標客戶價值評估指標評分維度評分指標要點價值創造數據集成、存儲、分析數據同步、冷熱分層存儲、數據清洗、數據轉換數據治理元數據質量、數字資產管理、多角色協同數據安全與合規合規認證、可信計算、數據審計、權限管理價值交付服務支持水平服務渠道、反饋機制、服務文檔、AI客服投產便捷度遷移/改造工具、經驗模版、故障恢復與遷移運維便捷度運維工具、監控工具、FinOps工具價值溝通市場教育能力培訓合作、技術布道、人才培育客戶需求理解能力需求發現、需求溝通及確認、需求理解成效客戶關系建設能力關系維護渠道與策略、忠誠計劃、標桿長期客戶、評分維度評分指標要點技術創新技術成果與標準化參編標準、研究成果、發明專利、創新成果創新生態環境內部創新文化、內部創新機制、合作機構技術前瞻性云原生前瞻性能力可觀