中国数据管理解决方案市场研究报告（24页）

行业报告下载 2021年05月14日 05:53 管理员

数据湖和数据仓库是实现正式数据管理解决方案的两种主流架构：数据仓库：专注处理结构化数据视大数据处理的效率，偏重于企业数据管理的成长性。数据湖：储存海量的实时的原始数据，兼容非结构化数据，偏重于增加企业数据管理的灵活性。数据管理解决方案的行业价值数据湖和数据仓为各行业提供数据资产化的基础，数据的资产化将从营销、研发、供应链等关键价值节点重构企业价值链。数据管理解决方案利用计算机硬件和软件技术对海量数据进行有效的收集、存储、计算、分析和应用的过程，旨在从原始数据中抽取、推导出有价值的信息，以支撑企业决策。数据管理解决方案的目的并非简单的整理和存储数据，而是实现数据的高级分析，高级分析将直接为企业提供更及时的决策和观察。数据湖和数据仓库通过连结数据管理解决方案要素和提供数据高级分析的基础，实时支持企业决策，加速了企业数据的价值创造。数据源的种类多，数据的类型繁杂，数据量大，并且产生的速度快。企业在处理数据过程中，一方面需要保证数据转化的可靠性和高效性，另一方面需要控制操作成本。

数据管理解决方案通过专业的软件硬件技术与实施计划，能够提供高性价比、快速、准确的数据转化效果。拓宽现象与智慧的通道，加速形成竞争优势在未来的行业竞争中，需求洞察、产品制造、宣发营销、用户追踪等关键职能都离不开企业系统、机器系统、互联网系统、社交系统所产生的海量数据。通过数据湖、数据仓库的应用，打破系统之间的物理壁垒，优先整理出与现实最匹配的行业数据、业务数据、内容数据、线上行为数据、线下行为数据，掌握第一手知识。帮助决策者先发占领行业新兴市场高地，并为行业竞争动态提供最新视角，提高企业的决策弹性。在传统数据库阶段，存储与查询都面临着巨大的成本与难度；传统部署的数据仓库阶段，提高了对数据的治理能力降低查询的成本与难度，但可扩展性的局限决定了其降低查询成本的能力下确界；云部署数据仓库阶段，大大拓宽了可扩展性的边界，且免去托管、运维、软件投入等成本，按需收费实现高资源利用率，但无法解决数据仓库本身对非结构化数据不兼容的属性；数据湖的实践，一举实现了存储性能的飞跃，兼容实时的、海量的、类型广泛的数据，且真正打破了数据库之间的物理壁垒；湖仓一体的出现，吸收了数据湖对存储的优势和数据仓库对查询的优势，将大数据的使用门槛进一步降低。