随着数字化转型深入，企业愈发认识到数据价值的释放，需要从组织、制度、标准、工具及技术等多个维度协同发力，提升数据管理水平，才能实现数据赋能业务。
2018年，由工信部牵头指导、全国信标委大数据标准工作组组织制定并正式发布了国内首个数据管理领域国家标准——《数据管理能力成熟度评估模型》（简称“DCMM”），从组织、制度、流程、技术四方面出发，定义了组织数据管理的8项能力域，包括数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期，以及5个发展等级，为衡量和提升甲方企业及厂商数据管理能力提供参考标准和规范指引。
表1：DCMM定义的8项一级能力域和28项二级能力域
在DCMM指引下，甲方企业纷纷引入数据管理解决方案，结合DCMM通过规划咨询和实施落地查缺补漏，并以等级评估为里程碑不断完善、增强数据管理能力。
在以上背景下，本报告将开展数据管理解决方案市场研究。数据管理解决方案是指为企业提供数据管理能力建设的咨询、落地实施服务及相关工具产品所形成的综合解决方案，范畴覆盖DCMM8个能力域，能有效提升企业数据管理水平。
本报告将面向企业决策层以及数据部门、业务部门负责人，通过定义企业对数据管理解决方案的需求和评估代表厂商能力，为企业数据管理能力建设的规划、实施以及厂商选型提供参考。
- 厂商的产品服务满足市场分析的厂商能力要求；
- 近一年厂商具备一定数量以上的付费客户（参考第3章市场分析部分）；
- 近一年厂商在特定市场的收入达到指标要求（参考第3章市场分析部分）。
02 市场洞察
1. 2023年数据管理解决方案市场规模达到231亿元
图1：2021-2026年数据管理解决方案市场规模
爱分析推算，2022年数据管理解决方案市场规模为192亿元，2023年将达到231亿元。未来爱分析推测2026年数据管理解决方案市场价格能达到456亿元，2022-2026四年CAGR为24%。
数据管理解决方案特指“软件+服务”整体解决方案，其中软件可支持多项数据管理活动，如数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量管理、数据标准以及数据生存周期管理，服务指实施落地、咨询、规划、运营等服务。
目前，数据管理解决方案在政府、互联网、金融、能源等行业落地较为成熟，行业渗透率较高。以金融行业为例，在银保监会数据治理政策驱动下，银行业普遍开展数据治理，只是程度不同。中小型银行机构尚面临数据质量、数据体系等方面问题，数据管理能力仍需提升。大型银行机构已经明确通过组织建设、制度流程等措施，落实数据管理。
2. 企业数据能力建设理念升级：数据管理职能是数据能力构建的根基，并从数据规划、制度流程、组织建设和技术保障四个方面支撑实现
数据能力指是企业基于文化、人才、系统、组织、制度流程等因素形成的管理和应用数据的能力。多年的数字化建设过程中，多数企业已经通过数据中台、数据治理等手段建设形成一定的数据能力，在数据资源整合、数据质量提升、数据应用开发等方面取得一定成效。但显然，数据能力建设无法“一蹴而就”，面对日益激烈的市场竞和多变的消费需求，企业在使用数据过程中，仍面临多种问题，诸如数据管理主体责任不明、数据基本盘不清晰、数据安全问题暴露、数据质量不高、数据流通不畅通、数据应用的时效性差等。企业正升级过往数据能力建设理念，具体体现在以下两点：
