數據治理工作一般是伴隨著數據平臺的建設以及運營的過程展開的。基于IDC數據，結合對行業專家的調研，根據有關機構預計到2023年，中國的數據治理市場規模將達到200億元人民幣。
數據治理行業發展前景及數據治理投資趨勢如何?在目前各行業數字化轉型的大背景下，數據治理工作一般是伴隨著數據平臺的建設以及運營的過程展開的。基于IDC數據，結合對行業專家的調研，根據有關機構預計到2023年，中國的數據治理市場規模將達到200億元人民幣。當前數據治理市場玩家眾多，但能力與服務趨同和單一，市場供應分散，能夠通過將管理方法論進行實踐，并進一步沉淀為產品，從而提升規模化部署和落地的廠商鳳毛麟角。
數據治理(Data Governance)是組織中涉及數據使用的一整套管理行為。由企業數據治理部門發起并推行，關于如何制定和實施針對整個企業內部數據的商業應用和技術管理的一系列政策和流程。
2020年，《數據安全法(草案)》、《個人信息保護法(草案)》的頒布，從體系框架和約束邊界的角度確定了政務數據的范圍和底線，以促進政務數據開放與數據安全之間的平衡有序發展，對相關廠商在政務數據建設推廣方面具有重要的業務引導作用。2021年，《數據安全法》的正式發布，意味著數據治理市場將得到進一步規范化、制度化、體系化的發展。
據中研產業研究院公布《2022-2027年中國數據治理行業發展現狀分析及未來趨勢預測研究報告》顯示
數據顯示，2020年1-11月我國各省級政務數據治理建設項目數量累計572項，項目投資金額達287260萬元。目前，市場分為三大類型廠商，并呈現競合膠著的發展狀態。浪潮市場份額占比最大達8.98%，其次為騰訊云占比達6.80%，紫光占比達5.70%。
當前，各行各業廣泛開展了數據湖、數據中臺以及大數據中心等建設項目，通過這些項目能夠實現降本增效以及監管合規等業務價值。不過，在這一過程中，企業也面臨過去二三十年間存量信息系統和存量數據資產等龐大的數據源，這些數據普遍存在著不可理解、不規范、不一致和不準確等問題，制約了數據價值的發揮。數據治理為這些問題提供了解決方案，數據治理作為一項基礎工作獲得越來越多企業重視，成為企業的普遍實踐。
從企業對數據服務的需求看，過去二三十年，中國數據行業經歷了從點到面，從應用到底層治理的歷程：從最初注重數據生成，到數據分析，再到以中臺化為特征的平臺化融通，目前數據應用已高度繁榮。
數據應用繁榮發展的同時，也讓企業看到包括數據質量等數據底層的問題，亟需通過數據治理解決，中國的數據治理行業起飛的時機已經到來。
在目前各行業數字化轉型的大背景下，數據治理工作是伴隨著數據平臺的建設以及運營過程而展開的。如下圖所示，在企業展開的大數據平臺建設和應用開發項目中，具體內容一般包括咨詢規劃和具體建設兩個部分。
其中，咨詢規劃環節包括三個方面：第一是數據平臺本身的規劃，包括數據庫架構、數據模型、技術組件和數據加工邏輯等規劃工作;第二是上層應用規劃，如精準營銷和智能風控等智能化應用的規劃工作;第三是數據治理規劃。
由此可見，數據治理工作屬于數據平臺建設和運營中的一個環節，數據治理落地既需要企業自己運營，同時需要融入其他工作的過程中。具體來看，數據治理的落地工作包括兩個方面：數據治理的管理落地以及數據治理的技術落地。
數據治理的管理落地，包括組織、制度、標準和規則等內容，會融入到數據平臺與上層應用的建設與運維過程中，對后者進行指導和約束;而數據治理的技術落地，則會有一套數據治理平臺，如數據質量管理平臺和數據標準管理平臺等，支撐數據治理的管理落地和常態運營。
另一方面，在面向組織全域數據環境時，數據治理工作則不限于數據平臺建設和運營過程，還包括面向源端業務系統、生產系統以及對外數據合作相關的數據平臺。
預計到2023年，中國大數據市場總規模將達到1600億人民幣，其中軟件和服務約為1000億元。2019年至2023年，中國大數據市場的復合增長率為23.5%。根據調研，在包括銀行、能源和通信等企業典型的大數據平臺建設項目中，約20%預算用于數據治理工作。據此推算，到2023年，中國的數據治理市場規模將約為200億元。
目前市場上數據治理的玩家主要分為三類：第一是IT咨詢公司，典型的廠商包括埃森哲和IBM等;第二是數據平臺和數據中臺公司，包括明略科技、數瀾科技和惟客數據;第三類則是專注于數據治理的廠商，典型代表是御數坊。
從產品和服務的供應來看，當前中國數據治理市場呈現較為分散的狀態，這主要受限于當前數據治理廠商采納的交付模式。
目前數據治理廠商典型的交付模式包括兩種，第一種是傳統咨詢模式;第二種是數據治理軟件為主的純工具類交付模式。在這兩種模式下，要實現數據治理的價值體現和規模化落地都面臨巨大挑戰。
數據治理的好處是如何量化的呢?至于如何衡量對于數據治理的投資回報，最明顯的一點當屬規避監管罰款。調查顯示，企業制定數據治理計劃的主要驅動因素是合規性(64%)，更有效地使用數據(54%)，以及與業務相關的內部和外部數據的增加(54%)via BARC。
在技術方面，隨著數據安全及隱私保護相關法律法規的出臺，數據治理中正在增加數據安全相關的要素;而隨著AI、區塊鏈等技術的逐漸成熟，以及企業已經通過前期數據治理工作積累了大量元數據信息，包括NLP、機器學習以及知識圖譜等智能化技術有望在數據治理中得到廣泛應用。
在基礎設施方面，企業上云進程加快，同時企業越來越多的采用私有云、公有云和混合云等多種形式，并且使用超過一家云廠商的服務。多云的環境下也給數據管理工作帶來了挑戰， 數據治理需要適應這一趨勢，未來， 隨著企業數字化轉型的加快，對數據治理的需求將進一步提升。
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