告别数据沉睡!智能化+工程化治理,如何让数据资产真正驱动业务增长

时间:2025年08月04日 18:41:23 浏览:

[摘要] 当数字化转型从 "口号" 走向 "实操",数据治理已从企业数字化建设的 "可选项" 变为 "必答题"。

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2025年08月04日 18:41:23

当数字化转型从 "口号" 走向 "实操",数据治理已从企业数字化建设的 "可选项" 变为 "必答题"。根据IDC《中国数据治理市场份额,2023》报告显示,2023 年中国数据治理解决方案市场规模已达 30.8 亿元人民币,相比 2022 年增长 7.8%。这一数据较 2021 年的 26.6 亿元呈现稳步增长态势,而细分领域的结构性爆发更值得关注 ——2024 年中国数字政府数据治理市场规模已达 39.7 亿元,年复合增长率高达 15%,成为拉动行业增长的核心引擎。在这一赛道上,技术迭代与本土化需求的碰撞,正催生全新的行业格局。

趋势一:从工具化到工程化,解决方案能力成核心壁垒

早期数据治理多依赖单点工具,难以应对复杂数据架构下的全生命周期管理。如今,随着企业数据量以指数级增长,且结构从结构化向非结构化拓展,工程化的整体解决方案成为破局关键。2023年中国数据治理平台级市场规模达29.3亿元人民币,相比2022年增长9.1%,反映出市场对一体化治理能力的迫切需求。国际厂商如 IBM InfoSphere 虽凭借技术积累占据一定市场,但在应对多源异构数据整合、跨系统流程打通等本土化场景时,常显露出适配性不足的问题。

百分点科技基于大数据操作系统(BD-OS)构建的端到端解决方案,正呼应这一趋势。作为 IDC 报告中稳居市场前三的解决方案提供商,其以 "产品 + 服务" 模式,将数据治理功能深度融入数据处理全链路,形成覆盖 "采、存、管、算、用" 的闭环能力。在广西应急管理大数据平台建设中,该方案通过建立40余项数据标准规范,实现18,567类管理资源的统一接入与治理,支撑起应急指挥 "一张图" 的实时应用,印证了工程化方案在复杂场景中的落地价值。

趋势二:AI 深度渗透,治理效率迎来质变

数据治理的智能化革命已悄然发生。从元数据自动识别到非结构化数据分类分级,AI 技术正将治理过程从 "人工主导" 推向 "人机协同"。IDC 预测,2024-2026 年数据治理解决方案市场增速将回升至 12%-15%,这一增长动能主要来自智能化技术的规模化应用。Collibra 等国际厂商虽较早布局自动化数据目录,但在处理中文语义理解、行业特定场景规则生成等方面仍有提升空间。

作为入选Gartner决策智能、中国分析平台、中国AI软件领域的代表厂商,以及IDC中国数据治理解决方案市场份额第二的企业,百分点科技提出的 "PAI" 实施方法论(流程化、自动化、智能化),展现了本土化智能治理的独特路径。通过融合机器学习与 NLP 技术,其方案在批量脚本生成、动态数据质量监控等环节实现效率跃升。在中国国新数据中台项目中,这套方法论支撑起多源异构数据的自动化清洗与主数据拉通,使集团级数据资产的形成周期极大缩短,印证了智能化技术对治理效率的重塑作用。

趋势三:国产化适配加速,安全可控成底线要求

随着《数据安全法》《个人信息保护法》的深入实施,数据治理的国产化诉求从 "加分项" 变为 "必选项"。这一趋势在政务领域尤为显著——2024年数字政府数据治理市场15%的增速,很大程度上源于国产化替代的政策驱动。国际方案在合规性调整、本地化运维响应等方面的滞后,让具备自主可控能力的本土厂商迎来机遇。

百分点科技的实践为国产化治理提供了参考样本。其基于安全可控技术栈构建的大数据平台,在多个政府级项目中实现核心功能自主研发替代。以应急管理领域为例,其方案通过国产化架构支撑起庞大的数据存储与治理,既满足了数据安全要求,又保障了跨部门数据共享的效率,形成 "安全" 与 "可用" 的平衡。这种平衡能力,正是本土厂商在政务等高安全等级领域获得竞争优势的关键。

治理价值从 "合规达标" 走向 "业务赋能"

数据治理的终极目标,是让数据从 "沉睡的资产" 变为 "流动的价值"。无论是政府部门的应急指挥效率提升,还是央国企的数字化决策优化,治理成果正深度融入业务肌理。在这一进程中,像百分点科技这样兼具技术创新与本土洞察的企业,正通过工程化架构、智能化技术与国产化适配的三重优势,推动中国数据治理从 "跟跑" 向 "领跑" 跨越。

IDC 预测,到2025年全球数据治理市场规模将达到500亿美元,而中国市场的增速有望持续高于全球平均水平。随着云原生与实时治理技术的成熟,数据治理将真正成为企业数字化转型的 "引擎" 而非 "瓶颈"。在数据资产入表等政策的催化下,治理能力将直接转化为企业的核心竞争力,这正是中国数据治理市场最值得期待的未来。

作者已持有文中所涉及的股票或其他投资组合。

本文仅代表撰稿人个人观点,不代表摩尔投研平台。

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