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研究范围定义

利用多种数据智能技术实现数据驱动的分析与决策，已经成为当前企业数字化转型最重要的目标之一。随着数据来源日益丰富、数据体量快速增长，企业对数据的依赖和挖掘愈发深入，不仅带来数据应用场景、数据用户角色的复杂和多元，也使得企业对于数据应用的敏捷性和即时性的要求变得越来越高。

传统的数据开发与管理、数据计算分析正面临着巨大的挑战。为满足日益增长的数据应用需求，爱分析观察到，企业在数据能力建设逻辑上正转向以业务为核心，市场在技术和解决方案的供给上，也正以特定业务价值实现为驱动，变得更分化和聚焦。

数据能力建设核心逻辑转向实现业务价值。企业以往在构建数据能力时，通常是由技术部门或数据部门进行统一规划，并进行数据开发与管理，业务部门被动的使用企业的数据能力。然而，随着业务部门对数据价值的逐渐重视，以及对数据应用需求的快速增加，企业技术部门或数据部门已经不能满足业务部门的用数需求。为赋能业务部门更好的使用数据，企业数据智能基础设施的构建正逐渐转变为以业务部门为核心，如尝试通过 DataOps、指标中台等概念实现数据和业务部门之间的高效协作。

面向业务场景价值实现，技术解决方案更细分、更聚焦。过去几年的实践表明，功能大而全的数据中台并不适合所有企业，根据企业内数据源、数据用途的差别，市场上分化出了多种针对特定场景的数据平台解决方案，如针对风控、营销场景的实时数据平台，针对工业、物联网场景的边云协同数据平台，为了加速多数据源联合分析的数据联邦分析平台，为了加速异构数据分析的异构数据即时分析平台等。

基于以上背景，爱分析将数据智能市场划分为数据基础设施和应用解决方案。数据基础设施覆盖数据生命周期的多个技术栈，应用解决方案覆盖多个垂直行业与通用智能解决方案，具体市场划分详见下图。

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数据开发与管理平台市场分析

市场定义：

数据开发与管理平台，是指针对业务用户需求，建立涵盖数据集成、开发、存储、计算、服务、任务调度等在内完整的数据加工链路，并提供全域数据资产管理能力的数据平台。

甲方终端用户：

金融、制造、汽车、消费品零售、能源等行业的大数据部门负责人、IT 部门负责人

甲方核心需求：

随着业务部门对于数据分析的需求越来越广泛，甲方企业需要构建一套面向业务部门用数需求的数据开发与管理流程和机制，并提升相应的数据开发与管理能力。过往，甲方更多是将数据整合和管理作为企业的阶段性目标和项目来完成，对数据如何应用、如何在业务场景中发挥价值关注度不足。在实践过程中，投入大量资源和人力，完成数据整合之后，" 取数难 "、" 用数难 "、数据质量低等问题依然存在，甲方还是无法发挥数据的价值。因此，甲方真正需要具备的是一套面向业务的完整的数据开发与管理能力，其核心需求包括：

搭建端到端具备完整功能的数据开发与管理平台。平台需要围绕数据开发与管理全链路的需求，提供完备的功能，并具备自动化开发能力。甲方需要能够在这一平台上完成各类结构化、非结构化和半结构化数据的开发和管理，覆盖数据加工全链路的集成、开发、存储、计算、服务、任务调度等需求，具备对全域数据管理的能力。同时，为应对越来越多且时效性越来越强的开发任务，还需要利用自动化工具提升效率。

平台需能够兼容现有数据基础设施，并支持二次开发。经过多年信息化和数字化建设，绝大多数甲方已经具备一定数据基础，以 MPP、Hadoop 为代表的技术架构，以大数据平台为核心的数据开发和管理工具，因此，数据开发与管理平台需要兼容现有的数据基础设施。同时，随着业务的发展，未来产生越来越多的创新业务场景，平台需要有充分的扩展性，可以二次开发接入外部工具以应对多元的需求，从而支持各类型业务场景开展。