頭豹頭豹————————沙利文聯合頭豹研究院謹此發布中國數據庫系列報告之《2024年中國數據管理解決方案市場報告》。本報告旨在梳理數據管理解決方案市場動態，洞察市場核心訴求以及供應商推進市場發展的布局，并結合市場發展前景沙利文聯合頭豹研究院對數據管理解決方案進行了下游用戶體驗調查。受本市場報告提供的數據管理解決方案的市場分析、技術分析亦反映出行業整體的動向。報告最終對數據管理解決方案供應商的競爭表現判斷僅適用本報告所有圖、表、文字中的數據均源自弗若斯特沙利文咨詢（中國）及————報告提供的任何內容（包括但不限于數據、文字、圖表、圖像等）均系弗若斯特沙利文及頭豹研究院獨有的高度機密性文件（在報告中另行標明出處者除外）。未經弗若斯特沙利文及頭豹研究院事先書面許可，任何人不得以任何方式擅自復制、再造、傳播、出版、引用、改編、匯編本報告內容，若有違反上述約定的行為發生，弗若斯特沙利文及頭豹研究院保留采取法律措施、追究相關人員責任的權利。弗若斯特沙利文及頭豹研究院開展的所有商業活動均使用“弗若斯特沙利文”、“沙利文”、“頭豹研究院”或“頭豹”的商號、商標，弗若斯特沙利文及頭豹研究院無任何前述名稱之外的其他分支機構，也未授權或聘用其他任何第三方代表弗若斯特頭豹u方法論u法律聲明6783?動態基準競爭力矩陣?動態基準競爭力矩陣rM示例l文頭豹LeadLeo400源：沙利文來源：沙利文400-072-5588頭豹章節一課題背景o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：企業開始重視對于內部數據管理與治理，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，充分發揮其價值，如利用數據資產進行融資。過去在“大數據”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?價值創造：評估廠商的技術解決方案在數據集成、存儲與分析、數據治理以及數據安全與合規等方面，是否能夠提供高性能、易用性強的功能和優化，切實提升企業效率或降低成本，從而為用?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：關注廠商與企業用戶之間的溝通能力，包括反饋機制和市場教育的投入，確保供應商能夠精準理解用戶需求，持續優化產品，同時企業用戶也能夠充分理解供應商的價值，從而建立沙利文5章節一課題背景o數據要素發展與數智融合推動數據管理解決方案升級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?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標注等方面符合AI章節一課題背景o數據要素發展與數智融合推動數據管理解決方案升級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?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清洗和標注數據，從而提升數據的可用性和涵蓋了數據資產、數據交易等領域的探索，并通過出臺政策、鼓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。數據的實際價值逐漸被具象化，包括數據對于企業和個人的實際應用價值，例如，哪些數據是“好用”的，哪些數據具備商用潛力為企在這一背景下，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，以及與外數據管理解決方案發展核心驅動力：數字經濟與人工智能化發展提高了對數據管理能力的要求，包括數這些能力的提升將促進數據質量改善，并更好地實現數據流通，從而增強數據與實際應用的結合，使數據在企業和產業鏈中的價值得到更分來源：沙利文沙利文6400-072-5588頭豹來源：沙利文來源：沙利文400-072-5588頭豹章節一課題背景o報告采用動態基準評估模型對中國廠商進行評估，以便更在今年的報告中，沙利文與頭豹研究院采用動態基準競爭力矩陣TM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，在不預先設定分數在數據管理解決方案市場中，采用動態基準競爭力矩陣TM更好1.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2.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動態基準競爭力矩陣TM示例較強較弱領導者較弱較弱較強(TechnologyLeaders沙利文7章節二發展現狀分析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o理清企業自身數據管理解決方案體系建設究竟做到什企業構建數據管理解決方案的核心目標在于通過高效存儲、處理、分析內部歷史、新生成，以及外部獲取的數據，充分挖掘數據價值，以優化內部管理與業務效率，提高企業盈利能力。為了明晰企業內部的數據管理解決方案不足點和優化方向，企業應清晰地認識當前已構建能力達到哪一釋放數據價值的階段，從而提高資源投入效率進行能力的迭代演進。數據價值釋放可分為存在遞進關系的業務洞察、決策優化、流通賦能三大階段。在前兩個階段中，企業應逐步構建起完善的數據管理與治理技術基礎，優化流程，并培育數據文化。同時，通過不斷積累數據量和提升對數據的理解能力，為流通賦能階段打好基礎。流通賦能階段則通過匯聚更多有價值的數據，進一步提升決策優化和業務洞察階段能力的水平。數據在企業中實現價值釋放的三大階段流通賦能決策優化業務洞察流通賦能決策優化關鍵詞：數智融合階段特征：結合人工智關鍵詞：數智融合階段特征：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，拓寬業務可達邊界關鍵詞：數據流通階段特征：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來源：沙利文頭豹400-072-55888章節二發展現狀分析o為了釋放數據價值，什么東西是重要的？釋放數據價值是一個逐步構筑能力的過程，只有擁有堅實的數據管理基礎，才能夠可持續地讓數據價值充分得到挖掘與釋放。大數據時代發展迅速，很多數字化轉型進度落后，未能及時跟進時代浪潮發展的企業仍停留在業務洞察階段，并且在認知層面上認為這便是數據價值的全部，對于數據管理能力投入迭代的方向較為模糊，難以往后面的階段演進。步入強調智能化、人工智能的時代，數據質量、數據類型等數據的屬性得到更大的重視。擁有更好屬性數據集的企業將能夠更好地打造出差異化，保持在市自己都有什么數據？數據質量怎么提高？數據能有哪些未知用途？在這些問題的探索過程中，企業數據管理能力構建方向將越來越清晰。沙利文認為，企業應圍繞以下三個方面建設起可持續釋放數Data4AIData4AI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、查數據持有序管理。還需構建起支持AI計算范式的能力，如向量數據處理引擎；AI4Data能力建設：在數據管理全流程（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加強對于數據治理的投入與關注，包括數據質量管理、元數據管理、數據安全加強對于數據治理的投入與關注，包括數據質量管理、元數據管理、數據安全與合規管理、數據共享與交換機制等，為數據資產化與產品化奠定基礎。數據資產化與產品化是實現數據價值具象化的重要來源：沙利文頭豹400-072-55889章節二發展現狀分析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中小企業在數據管理解決方案技術選型的時候會考慮：數據量不建設？在成本的考慮下，他們往往只重視數據基礎設施的建設，確保能進行數字化轉型，讓數據能夠存下來，即停留在業務洞察階段。“大數據”是一個相對概念，各企業的業務規模、行業屬性、發展戰略不同），們而言意味著龐大而復雜的數據集。這種龐大的數據集和資源配置方式難以復制到中小企業中，但符合需求且齊全的數據，以支撐企業進行業務洞察、決策優化、流通賦能三大階段的進展。為激活這些數據的價值，企業不僅需強化數據基礎設施建設，還應重視數據管理的質量，包括完善數據治理、建立管理流程與標準、提升企業人員數據素養等，從而最大化數據在各應用場景中的效用。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>50>50%806040200>80%>80%>>30%<20%<20%<20%<20%<20%來源：全國數據資源調查工作組，沙利文頭豹10頭豹400-072-5588章節二發展現狀分析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o數據治理是數據要素發展的關鍵基礎，以促進數據價值得到識別與釋放國家數據局成立和“數據二十條”的出臺為中國企業構建和對于企業而言，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，而有企業需要構建起數據質量管理體系與架構，確保數據準確性、完整性與一致性，并使數據能夠順暢地在不同部門與系統之間匯聚、流通。同時，企業還需要加強對元數據管理的關注，確保數據可發現、可管理、可解釋，并通過數據安全與合規管理，防止數據泄漏，滿足合規需求。減少維護成本和負擔。例如，通過資產盤點功能幫助企業識別全局數據資產；結合智能化的元數據數據要素發展三大階段?在資產化的基礎上實略性資源已經得到廣要素價值得以釋放，定價評估交易流通確權歸屬定價評估交易流通確權歸屬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來源：沙利文頭豹400-072-5588章節三競爭分析評估指標數據同步、冷熱分層存儲、數據清洗、數據轉換服務支持水平服務渠道、反饋機制、服務文檔、AI客服頭豹400-072-5588u頭豹研究院布局中國市場，深入研究19大行業，持續跟蹤532個垂直行業的市場變化，已沉淀超過100萬行業研究價值數據元素，完成超過1萬個u頭豹研究院依托中國活躍的經濟環境，研究內發展，擴張，到企業上市及上市后的成熟期，頭豹各行業研究員積極探索和評估行業中多變的產業模式，企業的商業模式和運營模式，以專業視野解讀行業的沿革。u頭豹研究院融合傳統與新型的研究方法論，采用自主研發算法，結合行業交叉大數據，通過多元化調研方法，挖掘定量數據背后根因，剖析定性內容背后的邏輯，客觀真實地闡述行業現狀，前瞻性地預測行業未來發展趨勢，在研究院的每一份研究報告中，完整地呈現行業的過去，現在和未來。u頭豹研究院密切關注行業發展最新動向，報告內容及數據會隨著行業發展、技術革新、競爭格局變化、政策法規頒布、市場調研深入，保持不斷更新與優化。u頭豹研究院秉承匠心研究，砥礪前行的宗旨，以戰略發展的視角分析行業，從執行落地的層面闡述觀點，為每一位讀者提供有