数据智能

2022爱分析 · DataOps厂商全景报告 | 爱分析报告

DataOps帮助企业真正实现数据驱动业务增长。

2023年02月09日
  • 数据智能

报告编委

李喆

爱分析合伙人&首席分析师

廖耘加

爱分析分析师  

目录 

1. 研究范围定义

2. 市场洞察

3. 厂商全景地图

4. 市场分析与厂商评估

5. 入选厂商列表

1.    研究范围定义

研究范围

在后疫情时代,以数据分析为代表的数据消费场景日益丰富,数据驱动业务增长成为市场共识,数据开发管理越来越受到企业决策者重视。

当前,各类管理信息系统、协同办公系统的应用,物联网和边缘设备的普及,都让企业端数据采集和分析的场景变得越来越多,数据驱动的场景从当前集中在前端的营销、销售环节,正在向后端供应链的全场景延伸,从与消费互联网紧密相关的零售电商向金融、教育、医疗、工业等全行业覆盖,数据消费场景的丰富和分析需求的快速增长导致数据应用开发需求迅速增加。

金融、零售等行业头部企业纷纷成立独立的数据管理部门,在数据开发与管理方面的投入明显增加。建设银行、民生银行、兴业银行等金融机构通过新建数据管理部门来实施大数据战略,快速释放数据生产力,实现数据资产的集中管理,聚集数据人才,深度挖掘与共享数据资源,从而利用数据驱动全方位支持业务发展。

尽管对数据的需求和投入不断增大,但在实际管理和应用时企业仍面临诸多挑战:

企业内部数据管理的协作成本越来越高。一方面,数据分析工具多元化导致数据用户角色更复杂,企业内现在设置了如数据工程师、数据管理员、报表开发人员、运维工程师等多个职位,反而容易造成职责边界交叉模糊,协作困难。另一方面,IT部门、数据部门和业务部门之间难以建立起紧密的融合关系,数据部门相对弱势,难以推动业务部门主动用数,整体数据应用效率较低。

单个环节的自动化无法解决全局问题。尽管企业在数据开发、数据治理等单个环节采购了相关的工具或平台,实现了局部的自动化,然而仅仅能解决表面问题,无法真正解决全局需求。难以建立覆盖所有业务的规范统一、集成互联的数据基础,从根本上消除数据孤岛,实现企业级数据集成整合、全面共享应用,提升企业大数据能力。

数据应用开发需求增长与数据用户角色的复杂致使企业数据开发、数据运维工作量以及数据应用交付协调难度大大增加。因此,企业需要一套全新解决方案,真正实现数据驱动业务增长。DataOps以其能服务于业务部门、大数据部门,提供敏态数据开发支持,优化数据生产者和数据消费者协作效率,成为解决以上问题的最佳方案。

在此背景下,为企业引入DataOps过程中提供全面的规划、建设和产品选型参考,爱分析调研并撰写了《2022年爱分析DataOps厂商全景报告》。

DataOps市场定义

图 1:  数据全生命周期

数据全生命周期包括三个阶段:首先,由业务部门在业务运行过程中产生原始数据;其次,大数据部门(IT部门)对原始数据进行数据加工;最后,加工后的数据再次回到业务部门完成数据消费。因此,在数据全生命周期中核心环节基本上由大数据部门(IT部门)完成。

大数据部门(IT部门)职责包括两方面:1)数据资产统一管理;2)支持业务部门的敏稳双态数据消费需求。

DataOps核心是面向于大数据部门的第二项职责,既满足业务部门稳态的数据消费需求,如数据报表、数据可视化、自助式分析等;也要满足业务部门敏态的数据消费需求,如机器学习建模、智能推荐等,敏态需求迭代速度更快,其中涉及到很多探索式需求。

DataOps市场定义:服务于业务部门(业务部门ITBP)和大数据部门,满足敏稳双态数据消费需求,提升数据加工环节效率的咨询、工具和服务。

图 2:  DataOps市场全景地图

基于数据全生命周期三大阶段,进一步将数据加工环节拆分为数据采集(数据同步)、数据开发、数据服务(数据虚拟化)和数据质量提升;将数据消费环节拆分为数据分析和数据应用。并根据每一阶段存在的业务需求,映射出对应的细分市场。

本次报告,爱分析认为DataOps全景图主要覆盖数据加工环节,具体来说,与数据采集、数据同步对应的是“敏捷数据管道”市场;与数据开发对应的是“一站式数据开发管理平台”市场;与数据服务对应的是“数据服务平台”市场、“智能数据资产目录”市场和“指标中台”市场;与数据质量提升对应的是“数据可观测性平台”市场和“数据治理”市场。

爱分析认为,甲方企业真正要实现DataOps,必须具备完整的数据能力,建设一整套面向业务需求的数据开发管理机制,仅仅具备单点能力是远远不够的。因此,上述对DataOps市场划分,主要是考虑到市场发展现状、甲方企业建设进展和厂商能力,并不意味着具备单点能力就可以实现DataOps。

爱分析综合考虑市场关注度、甲方需求和实际落地进展等因素,选取以下3个特定市场进行重点分析,分别是“一站式数据开发管理平台”、“敏捷数据管道”和“智能数据资产目录”。

本报告面向金融、制造、汽车、消费品零售、能源等行业的大数据部门负责人、IT部门负责人和业务部门(业务部门ITBP),通过对各特定市场的需求定义和代表厂商能力解读,为企业数字化转型规划与厂商选型提供参考。

厂商入选标准

本次入选报告的厂商需同时符合以下条件:

  • 厂商的产品服务满足各市场分析的厂商能力要求;
  • 厂商具备一定数量以上的付费客户(参考第4章各市场分析部分);
  • 厂商在特定市场的营业收入达到指标要求(参考第4章各市场分析部分)。