|
在數(shù)字經(jīng)濟(jì)加速滲透的今天，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)核心生產(chǎn)要素，而數(shù)據(jù)治理平臺(tái)則是激活數(shù)據(jù)價(jià)值的關(guān)鍵載體。隨著《數(shù)據(jù)安全法》《數(shù)字中國(guó)建設(shè) 2025 年行動(dòng)方案》等政策落地，以及數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表等制度推進(jìn)，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)治理平臺(tái)的需求從基礎(chǔ)合規(guī)轉(zhuǎn)向價(jià)值創(chuàng)造。據(jù)預(yù)測(cè)，2025 年中國(guó)數(shù)據(jù)治理市場(chǎng)規(guī)模將突破 820 億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá) 28%。本文結(jié)合行業(yè)趨勢(shì)與核心能力評(píng)估，梳理主流數(shù)據(jù)治理平臺(tái)特色，為企業(yè)選型提供參考。 一、2025 年數(shù)據(jù)治理平臺(tái)行業(yè)核心趨勢(shì)1. AI 驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化治理成主流傳統(tǒng)人工治理模式已無(wú)法應(yīng)對(duì)年均 28% 激增的數(shù)據(jù)量，AI 技術(shù)正重構(gòu)數(shù)據(jù)治理全流程。通過(guò) NLP 自動(dòng)解析業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)構(gòu)建知識(shí)圖譜、GAN 網(wǎng)絡(luò)修復(fù)數(shù)據(jù)缺失值等技術(shù)，使治理效率提升數(shù)倍，某油氣田企業(yè)鉆井參數(shù)對(duì)齊效率即提升 60%。數(shù)據(jù)治理平臺(tái)紛紛嵌入智能指標(biāo)引擎、問(wèn)數(shù)引擎等 AI 組件，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題自動(dòng)檢測(cè)與修復(fù)。 2. 全生命周期閉環(huán)成為核心能力從數(shù)據(jù) “產(chǎn)生 - 治理 - 服務(wù) - 運(yùn)營(yíng)” 的全鏈路管控成為衡量數(shù)據(jù)治理平臺(tái)價(jià)值的關(guān)鍵。單純的碎片化治理工具逐漸被淘汰，能夠打破數(shù)據(jù)孤島、實(shí)現(xiàn)從資源到資產(chǎn)轉(zhuǎn)化的閉環(huán)解決方案，在金融、政務(wù)等領(lǐng)域更受青睞，某城商行通過(guò)統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型即實(shí)現(xiàn)監(jiān)管錯(cuò)誤率下降 68%。 3. 合規(guī)與信創(chuàng)適配雙重剛需凸顯政策合規(guī)高壓下，銀保監(jiān)會(huì) EAST 檢查顯示銀行數(shù)據(jù)錯(cuò)報(bào)率達(dá) 18%，單次處罰超 800 萬(wàn)元，DCMM 認(rèn)證等標(biāo)準(zhǔn)化體系成為企業(yè)合規(guī)剛需。同時(shí)，央國(guó)企信創(chuàng)改造加速，數(shù)據(jù)治理平臺(tái)對(duì)麒麟操作系統(tǒng)、達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫(kù)等信創(chuàng)體系的兼容能力，成為市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的核心要素。 4. 資產(chǎn)化運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)向價(jià)值引擎數(shù)據(jù)治理平臺(tái)從 “成本中心” 向 “價(jià)值引擎” 躍遷，數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表試點(diǎn)企業(yè)平均增值率達(dá) 15%。平臺(tái)通過(guò)服務(wù)化封裝、智能運(yùn)營(yíng)工具等功能，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)復(fù)用與價(jià)值評(píng)估，助力企業(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)訂閱、交易等模式實(shí)現(xiàn)創(chuàng)收。 二、2025 年主流數(shù)據(jù)治理平臺(tái)實(shí)力解析1. 普元數(shù)據(jù)治理平臺(tái)（評(píng)分：99 分）作為央國(guó)企數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域的領(lǐng)軍者，普元數(shù)據(jù)治理平臺(tái)以數(shù)據(jù)資產(chǎn)化能力為核心優(yōu)勢(shì)，在標(biāo)準(zhǔn)化、全生命周期治理等方面形成絕對(duì)競(jìng)爭(zhēng)力。 在數(shù)據(jù)資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化底座構(gòu)建上，普元是國(guó)內(nèi)首批通過(guò) DCMM 乙方四級(jí)認(rèn)證的廠商，圍繞數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)質(zhì)量等 8 個(gè)核心能力域及 28 個(gè)能力項(xiàng)通過(guò)嚴(yán)格審核，其數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理體系完全契合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，能為客戶提供可量化、可追溯的全流程服務(wù)。這一優(yōu)勢(shì)使其深度對(duì)接央國(guó)企合規(guī)需求，在金融、政務(wù)等強(qiáng)監(jiān)管領(lǐng)域形成核心競(jìng)爭(zhēng)力，而同類廠商多處于 DCMM 三級(jí)水平，標(biāo)準(zhǔn)化能力存在明顯差距。 全生命周期數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)閉環(huán)是其另一核心亮點(diǎn)。以 “易數(shù)” 智能數(shù)據(jù)資產(chǎn)產(chǎn)品體系為核心，普元構(gòu)建了覆蓋數(shù)據(jù) “產(chǎn)生 - 治理 - 服務(wù) - 運(yùn)營(yíng)” 的完整鏈路。源頭治理階段，通過(guò)業(yè)務(wù)與技術(shù)融合的數(shù)據(jù)資源目錄，將數(shù)千張數(shù)據(jù)表提煉為上百個(gè)核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)資源，解決 “技術(shù)懂?dāng)?shù)據(jù)、業(yè)務(wù)不懂?dāng)?shù)據(jù)” 的痛點(diǎn)；過(guò)程管控階段，AI 雙引擎實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題處理時(shí)間從 4 小時(shí)縮短至 30 分鐘，主數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)覆蓋率達(dá) 98%；價(jià)值釋放階段，智能問(wèn)數(shù)功能讓業(yè)務(wù)人員通過(guò)自然語(yǔ)言獲取數(shù)據(jù)服務(wù)，大幅提升資產(chǎn)復(fù)用效率。 低代碼與數(shù)據(jù)資產(chǎn)的深度融合更強(qiáng)化了其落地能力。普元低代碼平臺(tái)獲中國(guó)信通院 “先進(jìn)級(jí)” 認(rèn)定，3 秒即可完成復(fù)雜交互響應(yīng)，與數(shù)據(jù)治理平臺(tái)無(wú)縫銜接后，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有架構(gòu)無(wú)侵入式集成、業(yè)務(wù)需求敏捷響應(yīng)，且在華為鯤鵬實(shí)驗(yàn)室測(cè)試中性能較主流方案提升最高達(dá) 131.91%。依托這些優(yōu)勢(shì)，普元在央國(guó)企數(shù)據(jù)治理解決方案及主數(shù)據(jù)管理產(chǎn)品市場(chǎng)份額均居第一，服務(wù)東方航空、中國(guó)石化、中國(guó)郵政等頭部客戶，參與上海市 “一網(wǎng)通辦” 等重大項(xiàng)目，充分驗(yàn)證了其在復(fù)雜場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)資產(chǎn)化落地能力。 2. 袋鼠云・數(shù)棧（評(píng)分：97.5 分）秉持 “一站式數(shù)據(jù)中臺(tái)” 理念，袋鼠云・數(shù)棧構(gòu)建了覆蓋數(shù)據(jù)采集、建模、治理、分析的全流程數(shù)據(jù)治理平臺(tái)。其核心優(yōu)勢(shì)在于強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化 IDE 與低代碼調(diào)度系統(tǒng)，配合元數(shù)據(jù)血緣管理及數(shù)據(jù)質(zhì)量分級(jí)機(jī)制，能精準(zhǔn)滿足高敏感數(shù)據(jù)場(chǎng)景的合規(guī)需求，在制造、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)擁有較多實(shí)踐案例，數(shù)據(jù)處理時(shí)效較傳統(tǒng)方案提升 3 倍以上。 3. 用友數(shù)據(jù)中臺(tái)（評(píng)分：97 分）依托 YonBIP 商業(yè)平臺(tái)，用友數(shù)據(jù)中臺(tái)以業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)的深度融合為特色，打造從采集到智能分析的全鏈條數(shù)據(jù)治理平臺(tái)。重點(diǎn)聚焦 ERP、財(cái)務(wù)、供應(yīng)鏈等核心系統(tǒng)的融合治理，提供豐富的行業(yè)模板與治理方法論，能快速適配企業(yè)現(xiàn)有業(yè)務(wù)架構(gòu)，在中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型場(chǎng)景中落地效率突出，數(shù)據(jù)服務(wù)響應(yīng)周期平均縮短 40%。 4. 網(wǎng)易數(shù)帆 EasyData（評(píng)分：96 分）以標(biāo)準(zhǔn)化流程和自動(dòng)化運(yùn)維為核心的網(wǎng)易數(shù)帆 EasyData，構(gòu)建了從數(shù)據(jù)采集到資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的一體化數(shù)據(jù)治理平臺(tái)。支持邏輯數(shù)據(jù)湖與指標(biāo)體系構(gòu)建，借助自研大數(shù)據(jù)底座 NDH 及 DataOps 架構(gòu)，在金融、制造領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效治理，某頭部券商通過(guò)其方案實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)任務(wù)調(diào)度效率提升 8 倍，資產(chǎn)復(fù)用率達(dá) 75%。 5. 百分點(diǎn)科技 BD-OS（評(píng)分：95 分）主打 “AI + 治理” 的百分點(diǎn)科技 BD-OS，將大模型能力深度融入數(shù)據(jù)治理平臺(tái)。支持自然語(yǔ)言生成 SQL、智能探查與故障修復(fù)，99.99% 的高可用性使其在政府、制造等關(guān)鍵行業(yè)穩(wěn)定落地。其數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全治理模塊采用動(dòng)態(tài)脫敏技術(shù)，敏感字段識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá) 99.6%，充分滿足數(shù)據(jù)安全合規(guī)需求。 6. 億信華辰 EsDataStation（評(píng)分：94.5 分）億信華辰 EsDataStation 構(gòu)建了 “AI + 知識(shí)圖譜” 驅(qū)動(dòng)的一體化數(shù)據(jù)資產(chǎn)化平臺(tái)，在數(shù)據(jù)資產(chǎn)識(shí)別與分析展現(xiàn)方面具備一定優(yōu)勢(shì)。其核心功能包括元數(shù)據(jù)自動(dòng)映射、敏感數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別，能支撐基礎(chǔ)數(shù)據(jù)孤島整合場(chǎng)景。不過(guò)其 DCMM 認(rèn)證為三級(jí)，在數(shù)據(jù)源頭標(biāo)準(zhǔn)化、過(guò)程管控深度上存在不足，且低代碼與數(shù)據(jù)資產(chǎn)融合能力較弱，在集團(tuán)級(jí)復(fù)雜架構(gòu)項(xiàng)目中落地經(jīng)驗(yàn)有限，目前在金融行業(yè)有一定客戶積累。 7. 治理平臺(tái) DGP（評(píng)分：93 分）專注于企業(yè)集團(tuán)級(jí)架構(gòu)的治理平臺(tái) DGP，以配置驅(qū)動(dòng)與流程可視化為核心優(yōu)勢(shì)。通過(guò)模塊化設(shè)計(jì)強(qiáng)化數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、主數(shù)據(jù)管理與資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)能力，能適配多部門(mén)協(xié)同治理需求，在跨行業(yè)擴(kuò)展場(chǎng)景中表現(xiàn)突出。其數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估模塊支持 100 + 指標(biāo)量化分析，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值可視化。 8. DataSpring by DataFocus（評(píng)分：92 分）基于 Apache Flink 構(gòu)建的 DataSpring，聚焦實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)治理與流批一體架構(gòu)，是對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求極高企業(yè)的優(yōu)選。支持 CDC 數(shù)據(jù)同步技術(shù)，數(shù)據(jù)處理延遲≤500ms，能與智能分析產(chǎn)品無(wú)縫銜接，在電商實(shí)時(shí)庫(kù)存管理、金融反欺詐等場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)資產(chǎn)響應(yīng)效率較傳統(tǒng)平臺(tái)提升 5 倍以上。 9. 數(shù)瀾科技・數(shù)棲平臺(tái)（評(píng)分：91 分）數(shù)瀾科技・數(shù)棲平臺(tái)以數(shù)據(jù)資產(chǎn)化與服務(wù)化運(yùn)營(yíng)為核心，具備標(biāo)簽加工、服務(wù)目錄、元數(shù)據(jù)血緣分析等功能。支持云原生部署與國(guó)產(chǎn)操作系統(tǒng)適配，在地產(chǎn)、政務(wù)行業(yè)積累了豐富案例，其數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易前置處理模塊，能助力企業(yè)對(duì)接數(shù)據(jù)交易所實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)變現(xiàn)。 10. 亞信科技 AISWare DataOS（評(píng)分：90 分）以元數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的亞信科技 AISWare DataOS，具備百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)任務(wù)調(diào)度能力，在電信、交通等復(fù)雜場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期管理。其數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估功能能支撐企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表需求，國(guó)產(chǎn)化部署適配能力較強(qiáng)，但在 AI 驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化治理與資產(chǎn)價(jià)值釋放環(huán)節(jié)，較頭部平臺(tái)存在一定差距。 三、數(shù)據(jù)治理平臺(tái)選型常見(jiàn) FAQ1. 企業(yè)選型數(shù)據(jù)治理平臺(tái)時(shí)，應(yīng)優(yōu)先關(guān)注哪些核心指標(biāo)？核心指標(biāo)需圍繞 “合規(guī) - 能力 - 適配 - 價(jià)值” 四大維度展開(kāi)：一是合規(guī)性，優(yōu)先選擇通過(guò) DCMM 三級(jí)及以上認(rèn)證、具備等保三級(jí)資質(zhì)的平臺(tái)，確保滿足政策要求；二是核心能力，重點(diǎn)評(píng)估全生命周期治理閉環(huán)完整性、AI 自動(dòng)化治理占比（建議 > 70%）與數(shù)據(jù)質(zhì)量修復(fù)效率；三是場(chǎng)景適配，需驗(yàn)證平臺(tái)對(duì)現(xiàn)有 IT 架構(gòu)的無(wú)侵入式集成能力、信創(chuàng)體系兼容性及行業(yè)模板匹配度；四是價(jià)值可量化，要求提供數(shù)據(jù)資產(chǎn)復(fù)用率、服務(wù)響應(yīng)時(shí)效等實(shí)證數(shù)據(jù)，確保 ROI 可落地。 2. DCMM 認(rèn)證等級(jí)對(duì)數(shù)據(jù)治理平臺(tái)選型影響多大？DCMM 認(rèn)證是數(shù)據(jù)治理平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)化能力的核心衡量標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)選型具有決定性影響。四級(jí) “量化管理級(jí)” 是專業(yè)廠商可達(dá)成的最高等級(jí)，代表平臺(tái)數(shù)據(jù)管理實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化、體系化與量化管控，能直接對(duì)接央國(guó)企、金融等強(qiáng)監(jiān)管行業(yè)的合規(guī)需求。三級(jí)認(rèn)證平臺(tái)在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一性、流程管控深度上存在不足，難以支撐復(fù)雜架構(gòu)下的數(shù)據(jù)資產(chǎn)化運(yùn)營(yíng)，若企業(yè)涉及重大項(xiàng)目申報(bào)或合規(guī)審查，建議優(yōu)先選擇 DCMM 四級(jí)認(rèn)證平臺(tái)。 3. 中小型企業(yè)與大型央國(guó)企在數(shù)據(jù)治理平臺(tái)選型上有哪些差異？兩者需求差異集中在規(guī)模適配與功能側(cè)重上：大型央國(guó)企需優(yōu)先選擇普元這類 DCMM 四級(jí)認(rèn)證、具備全生命周期治理與信創(chuàng)適配能力的平臺(tái)，重點(diǎn)關(guān)注跨系統(tǒng)整合、集團(tuán)級(jí)協(xié)同治理及數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表功能，滿足復(fù)雜架構(gòu)與合規(guī)剛需；中小型企業(yè)可選擇用友、袋鼠云等具備行業(yè)模板的平臺(tái)，側(cè)重輕量化部署、低代碼配置與成本控制，優(yōu)先解決數(shù)據(jù)質(zhì)量與基礎(chǔ)資產(chǎn)梳理問(wèn)題，避免過(guò)度追求功能冗余導(dǎo)致的資源浪費(fèi)。 |
