头豹联合弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan，简称“沙利文”）发布《2023年中国数据管理解决方案市场报告》。该市场报告研究课题为2023年中国数据管理解决方案市场报告，以数据仓库、数据湖、智能湖仓系列产品为核心研究对象，研究周期为2022年全年。
本研究项目将对数据管理解决方案在金融、互联网、零售、文娱、电信、能源、物流、交通、制造、能源、医疗、政务等领域的市场动向、前沿技术、企业需求、竞争态势等信息进行重点梳理，并从价值创造、技术发展维度出发对市场发展前景做出推测或预判。
同时，从数据仓库与数据湖基础技术改进、云原生创新性、湖仓融合创新性、方法论创新性、性能与兼容性、安全保障能力、服务支持水平、生态建设能力、商业落地成熟度评估等多维度衡量业内企业2022年竞争综合实力。沙利文和头豹将持续关注中国数据管理解决方案市场，捕捉竞争动向。
数据管理解决方案技术动态围绕增效降本与数据安全两大主题进行，以加强解决方案与企业数据管理能力可持续发展建设的匹配度，提高解决方案落地效果
随着近年来数据管理技术的不断优化，加上国家政策不断加强对数据领域发展的关注，中国企业加强了数据管理技术落地实践，数据管理水平正在逐步提高。不过，企业面临着技术落地后仍无法充分将数据价值释放的问题，这主要源于企业在数字化转型过程中，需要带着现有 IT 架构、组织架构进行技术迭代，一味地追求新技术而没有考虑企业固有属性，会导致无法将数据价值与公司业务发展连通，如技术复杂化加重数据孤岛、技术复杂化扩大数据团队与业务团队的沟通成本等。
在上述背景下，我们关注到供应商的技术动态围绕增效降本和数据安全两大主题进行：通过技术融合与方法论实施，增强解决方案性能效果和面向场景的落地效果，并降低成本；通过丰富数据安全功能，助力数据流通。这些布局将加强数据管理解决方案与企业数据管理能力可持续发展建设的匹配度，提高方案落地效果。
AI 技术发展促进数智协同技术革新，使自动化与智能化价值在数据管理解决方案中持续释放
早期自动化与智能化的实现主要基于预设的规则与模型，能够一定程度上减轻数据管理团队的压力，但可实现的功能与影响的范围还很有限。随着 AI 技术提高，可实现的智能化功能得到扩展，如预测性功能、自适应功能、自然语言理解相关功能等，这些功能不仅能够让企业进一步减轻团队压力，更好地进行数据洞察，降低数据管理运维成本，还能够降低数据使用门槛，扩大数据使用对象范围，从而助力企业同时解决技术落地与组织协作的问题，让数据变得能用、好用、易用，使数据能够真正地赋能企业业务发展。
数据管理解决方案供应商加强云原生发展，将方法论融入解决方案，持续优化技术效能
数据湖、湖仓一体、HTAP 等技术能够解决企业业务发展所带来的问题，因此在也在近几年得到推行与落地。这些技术的潜在价值显著，但却尚未能完全释放，这当中的阻力主要源于新技术的落地需要与现有 IT 架构与组织架构构建新的体系，常见问题包括新技术与现有 IT 架构的协同需要一定学习成本，技术落地后运维压力不减反增；技术落地提高了体系复杂度，但数据使用的流程未作更新或难以更新，导致技术落地难以实现等。
针对这些问题，供应商给出云原生与结合方法论的解法，为技术价值的释放提供动力。比如说，云原生能够使解决方案更轻便、性能天花板更高，既减轻运维压力，也能提高性能；方法论从全局的角度为构建新的体系提供指引，从而促进数据管理效率以及组织协同效率的优化。基于这些选择，企业将能逐步扫除阻力，充分利用技术的效能。
合规性驱动与企业意识提高使数据安全能力地位提高，供应商开始提供安全的平台化数据管理服务，降低企业进行数据流动的门槛，提高企业数据流通与数据共享能力
近年来中国陆续出台法案促进数据要素市场化，即促进数据在企业外部流动。企业对数据驱动业务发展的重视程度也在逐渐提高，数据如何在企业内部高效安全流动也成为企业建设数据管理体系所要考虑的关键问题。同时，数据的流动需要遵守《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规，尤其是对个人敏感数据、行业重要数据的处理需要考虑安全以及合规风险。相关数据若在流动过程中发生泄露、盗取、恶意篡改等情况，将对个人以及国家利益造成损耗。在合规性的驱动下，企业对于数据安全的意识得到提高，但企业可能会因技术储备不足或选择规避风险，导致数据无法得到安全流动。
针对行业痛点，供应商开始建设结合数据安全技术的平台化数据管理服务，降低技术门槛。可信和隐私计算技术提供了“数据可用不可见”、“数据可控可计量”的环境，给数据消费者与数据生产者进行安全合规的数据流通提供了可能。不过，该技术建设门槛高、建设投入大，并非所有企业都用能力进行建设。因此，数据管理解决方案供应商开始建设安全的平台化数据管理服务，减轻企业负担，如 Google Cloud Dataplex、Amazon DataZone、DataWorks、星环科技数据流通运营 PaaS 平台。随着技术变得更可用，数据安全合规、高效流通将能逐步实现，数据价值也将得到真正的释放。
在供应商合力推动下，数据管理解决方案市场渗透度将持续扩大
数据管理解决方案正在朝智能化与更易进行灵活组合与部署的方向演进，以满足企业场景化的需求，实现增效降本，而这离不开云服务提供资源的支撑。近期，中国头部云厂商开启了一轮云服务降价潮，这将能够在加强生态合作伙伴的合作积极性、提高企业建设云服务意愿当中发挥作用，从而加强基于云服务的技术的推广，有利于数据管理解决方案市场落地规模的扩大。云服务的降价能够最直接地降低企业对云服务的成本投入，进而降低使用新技术的资源门槛，使基于云的新技术（如 AI、隐私计算）能够得到普及与推广。同时，云服务的降价能够降低合作伙伴的取货成本，增强合作伙伴推动云服务在各行各业落地的积极性，从而进一步扩大技术在市场落地的规模。
同时，各解决方案供应商也通过积累行业场景理解，加强解决方案与场景匹配度，解决用户真正痛点，主要方式有：基于行业实践经验积累，构建可高效联动的产品矩阵，降低多产品联动性能损耗与使用复杂度，客户感知上近似于一体化平台，既能通过产品的组合满足行业灵活需求，也能提供高性能解决方案，以便于行业场景解决方案高效落地；基于行业场景深刻理解，形成行业主题库或可直接落地在具体场景落地的行业解决方案，可直接与企业需求进行匹配并实施落地，降低企业数字化转型负担。
中国数据管理解决方案市场处于稳步增长阶段，竞争主体将根据其在创新能力及成长能力两个维度的表现划分梯队
本报告分别通过市场增长指数与创新指数两大主要维度衡量业内优秀厂商竞争实力。增长指数衡量竞争主体在数据管理解决方案增长维度的竞争力，位置越靠上方，数据管理解决方案的性能与兼容性、安全保障、服务支持、产业链生态、商业落地成熟度等市场增长能力及水平越强；而创新指数则衡量竞争主体在数据管理解决方案的竞争力，衡量竞争主体在数据管理解决方案创新维度的竞争力，位置越靠右侧，数据管理解决方案的数据仓库与数据湖技术改进、云原生创新性、湖仓一体创新性、方法论创新性等能力及水平越强。
头豹联合沙利文根据增长指数和创新指数两大评估维度，通过对数据仓库与数据糊基础技术改进、云原生创新性、湖仓融合创新性、方法论创新性、性能与兼容性、安全保障能力、服务支持水平、生态建设能力、商业落地成熟度评估九项大指标，对中国数据管理解决方案市场竞争力多因素分层次评估。由“创新指数”和“增长指数” 综合评分，亚马逊云科技、阿里云、腾讯云、华为云、浪潮云位列中国数据管理解决方案市场领导者梯队。
亚马逊云科技：亚马逊云科技发力云原生数据战略，数据分析服务全部实现 Serverless 化，有助于通过免运维服务的联动，让企业实现增效降本，同时能够更迅速地适应企业业务规模、逻辑、需求的变化。此外，亚马逊云科技还提出构建 Zero ETL 的愿景。通过加强产品间联动的性能、结合自动化和机器学习提供的智能服务，优化解决方案落地用户端的使用体验与效果。
阿里云：阿里云 DataWorks 与 Maxcompute、Hologres 等计算引擎深度融合，为数据仓库/数据湖/湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。DataWorks 基于阿里巴巴集团内部沉淀多年的数据治理经验实践化产品，通过结合智能化、可视化等功能，减轻企业数据开发运维的负担，同时提供数据安全与数据治理的能力，帮助企业优化数据管理能力，加速数字化转型。
腾讯云：腾讯云积极拥抱开源与坚持执行技术创新策略，如自研的海量数据集成框架 Inlong 成为 Apache 的顶级项目，同时基于该项目孵化出数据集成 DataInLong，依托 Inlong 万亿级别的数据接入和处理能力支持数据采集、汇聚、存储、分拣数据处理全流程。腾讯云也在持续加强云原生能力，如研发“峰峦”系统优化云原生调度平台速率。目前，腾讯云已在多个行业领域当中形成场景化能力。
华为云：华为云 DataArts Studio 结合 DAYU 数据治理方法论，帮助客户持续完善数据管理体系。目前，DataArts Studio 已形成多个行业的主题库，结合智能数据湖 FusionInsight 的服务为企业提供全流程的数据管理指引，推动数据管理解决方案在企业端的高效落地。此外，华为云积极拥抱云原生，推出Serverless 的云原生架构版本的 GaussDB（DWS），打通数据仓库与 AI 生产线，并提高湖仓一体的查询、元数据管理等方面的性能。
浪潮云：面对以数据要素为核心的市场环境，浪潮云推出了数据云，构建起以数据为核心，以“云网边端”为支撑的分布式数据云体系，构建可信数据空间，并发布数据云业务战略，推动实现浪潮数据云在100个城市的落地覆盖。同时，浪潮云也积极加强数智协同能力，将 AI 能力融入到数据标准智能推荐、跨域数据关联互认等多种数据管理场景中。
