2022年数据治理行业发展前景 数据治理大规模分析调研

数据治理行业发展前景及数据治理投资趋势如何?在目前各行业数字化转型的大背景下，数据治理工作一般是伴随着数据平台的建设以及运营的过程展开的。基于IDC数据，结合对行业专家的调研，根据有关机构预计到2023年，中国的数据治理市场规模将达到200亿元人民币。当前数据治理市场玩家众多，但能力与服务趋同和单一，市场供应分散，能够通过将管理方法论进行实践，并进一步沉淀为产品，从而提升规模化部署和落地的厂商凤毛麟角。

2022年数据治理行业发展前景 数据治理大规模分析调研

数据治理(Data Governance)是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。

2020年，《数据安全法(草案)》、《个人信息保护法(草案)》的颁布，从体系框架和约束边界的角度确定了政务数据的范围和底线，以促进政务数据开放与数据安全之间的平衡有序发展，对相关厂商在政务数据建设推广方面具有重要的业务引导作用。2021年，《数据安全法》的正式发布，意味着数据治理市场将得到进一步规范化、制度化、体系化的发展。

据中研产业研究院公布《2022-2027年中国数据治理行业发展现状分析及未来趋势预测研究报告》显示

数据显示，2020年1-11月我国各省级政务数据治理建设项目数量累计572项，项目投资金额达287260万元。目前，市场分为三大类型厂商，并呈现竞合胶着的发展状态。浪潮市场份额占比最大达8.98%，其次为腾讯云占比达6.80%，紫光占比达5.70%。

当前，各行各业广泛开展了数据湖、数据中台以及大数据中心等建设项目，通过这些项目能够实现降本增效以及监管合规等业务价值。不过，在这一过程中，企业也面临过去二三十年间存量信息系统和存量数据资产等庞大的数据源，这些数据普遍存在着不可理解、不规范、不一致和不准确等问题，制约了数据价值的发挥。数据治理为这些问题提供了解决方案，数据治理作为一项基础工作获得越来越多企业重视，成为企业的普遍实践。

从企业对数据服务的需求看，过去二三十年，中国数据行业经历了从点到面，从应用到底层治理的历程：从最初注重数据生成，到数据分析，再到以中台化为特征的平台化融通，目前数据应用已高度繁荣。

数据应用繁荣发展的同时，也让企业看到包括数据质量等数据底层的问题，亟需通过数据治理解决，中国的数据治理行业起飞的时机已经到来。

在目前各行业数字化转型的大背景下，数据治理工作是伴随着数据平台的建设以及运营过程而展开的。如下图所示，在企业展开的大数据平台建设和应用开发项目中，具体内容一般包括咨询规划和具体建设两个部分。

其中，咨询规划环节包括三个方面：第一是数据平台本身的规划，包括数据库架构、数据模型、技术组件和数据加工逻辑等规划工作;第二是上层应用规划，如精准营销和智能风控等智能化应用的规划工作;第三是数据治理规划。

由此可见，数据治理工作属于数据平台建设和运营中的一个环节，数据治理落地既需要企业自己运营，同时需要融入其他工作的过程中。具体来看，数据治理的落地工作包括两个方面：数据治理的管理落地以及数据治理的技术落地。

数据治理的管理落地，包括组织、制度、标准和规则等内容，会融入到数据平台与上层应用的建设与运维过程中，对后者进行指导和约束;而数据治理的技术落地，则会有一套数据治理平台，如数据质量管理平台和数据标准管理平台等，支撑数据治理的管理落地和常态运营。

另一方面，在面向组织全域数据环境时，数据治理工作则不限于数据平台建设和运营过程，还包括面向源端业务系统、生产系统以及对外数据合作相关的数据平台。

预计到2023年，中国大数据市场总规模将达到1600亿人民币，其中软件和服务约为1000亿元。2019年至2023年，中国大数据市场的复合增长率为23.5%。根据调研，在包括银行、能源和通信等企业典型的大数据平台建设项目中，约20%预算用于数据治理工作。据此推算，到2023年，中国的数据治理市场规模将约为200亿元。

目前市场上数据治理的玩家主要分为三类：第一是IT咨询公司，典型的厂商包括埃森哲和IBM等;第二是数据平台和数据中台公司，包括明略科技、数澜科技和惟客数据;第三类则是专注于数据治理的厂商，典型代表是御数坊。

从产品和服务的供应来看，当前中国数据治理市场呈现较为分散的状态，这主要受限于当前数据治理厂商采纳的交付模式。

目前数据治理厂商典型的交付模式包括两种，第一种是传统咨询模式;第二种是数据治理软件为主的纯工具类交付模式。在这两种模式下，要实现数据治理的价值体现和规模化落地都面临巨大挑战。

数据治理的好处是如何量化的呢?至于如何衡量对于数据治理的投资回报，最明显的一点当属规避监管罚款。调查显示，企业制定数据治理计划的主要驱动因素是合规性(64%)，更有效地使用数据(54%)，以及与业务相关的内部和外部数据的增加(54%)via BARC。

在技术方面，随着数据安全及隐私保护相关法律法规的出台，数据治理中正在增加数据安全相关的要素;而随着AI、区块链等技术的逐渐成熟，以及企业已经通过前期数据治理工作积累了大量元数据信息，包括NLP、机器学习以及知识图谱等智能化技术有望在数据治理中得到广泛应用。

在基础设施方面，企业上云进程加快，同时企业越来越多的采用私有云、公有云和混合云等多种形式，并且使用超过一家云厂商的服务。多云的环境下也给数据管理工作带来了挑战， 数据治理需要适应这一趋势，未来， 随着企业数字化转型的加快，对数据治理的需求将进一步提升。

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