2025數據資產管理平臺大盤點：國內外主流品牌解析

在數字化轉型浪潮中，數據資產管理平臺正經歷深刻變革。國際數據公司 IDC 發布的《IDC TechAssessment：數據資產平臺技術能力評估，2024》顯示，中國在數據要素政策推動下，數據資產管理已成為企業競爭力關鍵構成。但當下企業在選用數據資產平臺時，面臨認知不明、標準缺失等挑戰。現階段，數據資產平臺市場尚處早期探索，雖未形成統一的數據資產管理與運營價值范式，但隨著政策推進與技術成熟，未來增長潛力巨大。據 IDC 調研，未來五年，企業部署數據管理解決方案的首要目標便是實現數據資產表現管理。

在此背景下，本文將全面盤點國內外主流數據資產管理平臺，深入剖析其類型定位、核心優勢、技術融合度與行業適配性，助力企業精準選型，釋放數據資產價值

國內數據資產管理平臺推薦

1. 普元數據資產管理平臺

? 類型定位：定位于統籌管理企業數據資產，形成標準化、一致化的數據架構，為企業數字化轉型提供數據基礎支撐，是具備數據資產全要素管理能力的企業級平臺。

? 核心優勢：在金融、政務、軍工、能源、先進制造等眾多行業廣泛實踐打磨，針對不同行業特性與管理模式，總結出多種適配方案。全流程打通技術元數據、業務元數據、管理元數據、數據模型、數據標準、數據質量、資產目錄和服務開發等產品，保障數據活動無縫銜接。高度開放，與各類國產化信創軟硬件深度適配集成，契合國家信創安全要求，不改變企業現有 IT 架構，快速搭建數據資產管理體系。

? 技術融合度：基于先進的微服務架構，支持國產數據庫、中間件、操作系統部署運行，全面擁抱大數據平臺數據采集與治理，對元數據管理、數據標準落地、數據質量監控等環節深度賦能，融入機器學習等自動化技術，提升數據關聯分析與準備效率。

? 行業適配性：已成功應用于銀行、證券、政務、電信、能源、航空、制造、工程建筑、快消等多個行業領域，為各行業客戶量身定制貼合實際、可落地、循序漸進的數據資產管理解決方案。

2. 用友數據中臺

? 類型定位：深度集成 ERP / 財務系統，采用云原生架構，提供端到端一體化數據管理與應用服務，側重于企業級資源規劃與業務流程優化的數據支撐。

? 核心優勢：依托用友在企業管理軟件領域深厚積累，與企業現有 ERP 等系統無縫對接，實現數據實時交互與深度融合。云原生架構賦予平臺卓越的彈性擴展能力，適應企業業務動態變化，保障數據處理高效穩定。端到端一體化能力，從數據采集、存儲、治理到分析應用，全流程一站式解決，提升數據管理效率與業務響應速度。

? 技術融合度：融合云計算、大數據、人工智能等前沿技術，利用 AI 技術實現數據智能分類、清洗與洞察挖掘，借助云計算強大算力支持海量數據存儲與高速處理，保障平臺性能卓越。

? 行業適配性：尤其適合已采用用友 ERP 系統的企業，以及對供應鏈管理、財務管理數據依賴度高，注重企業整體資源協同規劃的制造業、流通業、服務業等行業客戶。

3. 數聚治理平臺 DGP

? 類型定位：聚焦數據治理領域，以高定制化配置為核心，支持集團級多層級數據治理體系搭建，致力于解決大型集團企業復雜數據管理難題。

? 核心優勢：具備高度靈活的定制化能力，可依據不同集團企業組織架構、業務流程、數據現狀，量身定制數據治理方案，貼合企業個性化需求。支持集團級多層級治理模式，從集團總部到下屬子公司，實現數據標準統一、流程規范、分級管控，保障數據一致性與協同性。豐富的行業模板庫，涵蓋金融、能源、制造等多行業共性數據治理場景，加速項目實施落地。

? 技術融合度：運用先進的數據建模、數據血緣分析、數據質量評估等技術，深度挖掘數據價值，保障數據質量，同時集成大數據處理技術，應對集團企業海量數據存儲與計算需求。

? 行業適配性：主要服務于組織架構復雜、業務多元化、數據資產龐大的大型集團企業，如金融控股集團、能源集團、跨國企業集團等，助力其打破內部數據壁壘，提升集團整體數據管理水平。

4. 網易數帆 EasyData

? 類型定位：提供涵蓋數據全生命周期治理的一站式解決方案，借助先進技術實現數據資產高效管理與價值釋放，是具備智能化、敏捷化特性的數據管理平臺。

? 核心優勢：作為 Gartner 推薦廠商產品，技術實力與市場認可度高。覆蓋數據從產生、采集、存儲、治理到應用的全生命周期，各環節功能完備且協同性強。引入 ROI 模型，量化評估數據價值，助力企業精準決策，合理分配數據管理資源。具備良好的信創環境適配能力，保障數據安全與合規。

? 技術融合度：融合大數據、AI、區塊鏈等前沿技術，利用 AI 實現數據智能標注、自動分類、異常檢測，區塊鏈技術保障數據可信共享與追溯，提升數據治理智能化、安全化水平。

? 行業適配性：適用于對數據管理精細化程度要求高，注重數據價值挖掘與合規性的大型企業，尤其在金融、制造業、互聯網等數據密集型行業應用廣泛，助力企業提升數據驅動的核心競爭力。

5

? 類型定位：基于流批一體架構的數據中臺產品，具備強大的數據開發、治理與服務能力，聚焦于為企業數字化轉型構建堅實的數據底座。

? 核心優勢：流批一體架構優勢顯著，可同時處理實時流數據與批量離線數據，滿足企業多樣化業務場景對數據處理時效性與準確性需求。具備強大的開源生態兼容性，可與多種開源大數據組件無縫集成，降低企業技術選型與集成成本，提升平臺靈活性與擴展性。在政府、能源、交通等行業的政企和新基建場景積累豐富實踐經驗，針對行業場景化需求提供定制化解決方案。

? 技術融合度：深度融合大數據、云計算、分布式存儲與計算等技術，利用云計算彈性資源調配能力，保障大數據處理高效穩定，分布式技術保障數據存儲安全可靠與計算性能卓越。

? 行業適配性：適用于數據量龐大、業務場景復雜且對數據實時處理有較高要求的政府機構、能源企業、交通企業等，助力其提升數字化運營水平，實現數據驅動的業務創新。

6

? 類型定位：以實時數據處理為特色，基于 Apache Flink 的流批一體 ETL 平臺，借助 CDC 技術實現高效數據同步，滿足企業對實時數據應用的迫切需求。

? 核心優勢：基于 Apache Flink 強大的流批一體處理能力，能夠高效處理海量實時與批量數據，保障數據處理低延遲、高吞吐。運用 CDC（Change Data Capture）技術，實時捕獲數據源數據變化，實現數據高效同步，確保數據時效性，為實時數據分析、決策提供有力支撐。支持多種數據源接入與數據格式轉換，適配企業復雜異構數據環境，降低數據集成難度。

? 技術融合度：緊密圍繞 Apache Flink 技術體系，結合 CDC、分布式存儲與計算等技術，打造高效實時數據處理引擎，深度優化數據處理各環節性能。

? 行業適配性：特別適合電商、金融、互聯網等對實時數據處理需求強烈，依賴實時數據洞察用戶行為、監控業務風險、優化運營策略的行業企業，助力其在瞬息萬變的市場競爭中搶占先機。

7

? 類型定位：作為電信行業標桿數據平臺，以元數據驅動，具備強大的任務調度與數據管理能力，面向多行業提供數據資產全生命周期管理服務。

? 核心優勢：在電信行業深耕多年，深刻理解電信業務數據特點與管理需求，針對電信行業數據量巨大、業務流程復雜、實時性要求高的特性，打造出高度適配的解決方案。以元數據驅動數據管理全流程，實現數據資產精準定位、高效治理與價值挖掘。支持千萬級任務調度，保障大規模數據處理任務有序執行，確保數據處理時效性與穩定性。

? 技術融合度：融合大數據存儲與計算、分布式任務調度、元數據管理等核心技術，構建穩定可靠、高效運行的數據管理平臺，運用分布式技術提升數據存儲與計算性能，元數據管理技術保障數據資產管理精細化。

? 行業適配性：除電信行業外，在通信、金融、政府等數據密集型、業務流程復雜的行業也具有廣泛應用，助力各行業客戶優化數據管理流程，提升數據資產價值。

8

? 類型定位：遵循 DCMM/DAMA 標準，以可視化低代碼操作為特色的數據治理平臺，致力于降低數據治理技術門檻，提升企業數據治理效率與質量。

? 核心優勢：嚴格遵循 DCMM（數據管理能力成熟度評估模型）/DAMA（國際數據管理協會）數據管理標準，保障數據治理體系建設規范、科學。采用可視化低代碼操作界面，無需復雜編程，業務人員與技術人員均可快速上手，進行數據建模、數據標準制定、數據質量規則配置等操作，極大提升數據治理效率，促進業務與技術深度融合。在政務、國企數據治理領域積累豐富項目經驗，熟悉行業數據特點與政策要求，針對性解決方案成熟。

? 技術融合度：整合大數據處理、可視化交互、低代碼開發等技術，可視化技術提升用戶操作體驗與數據洞察直觀性，低代碼開發降低技術實施難度，大數據技術保障數據處理性能。

? 行業適配性：主要服務于政務部門、國有企業等對數據治理規范性、安全性要求高，且希望提升業務人員參與度，加速數據治理項目落地的客戶群體，助力其提升數據管理水平，滿足監管要求，釋放數據價值。

9

? 類型定位：集成 AI 大模型的數據智能操作系統，聚焦于通過自然語言生成 SQL，提升數據接入與分析效率，推動企業智能化數據應用升級。

? 核心優勢：集成先進 AI 大模型，能夠理解自然語言表述的數據需求，自動生成 SQL 查詢語句，極大降低數據查詢與分析門檻，讓非技術人員也能輕松獲取數據洞察，提升數據使用效率與業務響應速度。數據接入效率提升顯著，相比傳統方式提升 80%，快速整合企業內外部各類數據源，打破數據孤島，為數據分析與應用提供豐富數據基礎。高度適配高實時性需求的 AI 分析場景，如實時營銷推薦、智能客服數據分析等，助力企業精準把握市場動態，優化用戶體驗。

? 技術融合度：深度融合 AI 大模型技術、自然語言處理、數據集成與分析等技術，AI 大模型為核心驅動力，賦能數據管理各環節智能化升級。

? 行業適配性：適用于互聯網、電商、金融、零售等對數據實時性、智能化分析需求旺盛，期望通過數據驅動業務創新、提升用戶體驗的行業企業，助力其在數字化競爭中脫穎而出。

10

? 類型定位：由 AI + 知識圖譜驅動的智能數據治理平臺，集數據資產運營全鏈路功能于一體，專注于提升數據治理效率與數據資產價值。

? 核心優勢：通過 AI 技術與知識圖譜深度融合，實現數據智能理解、關聯分析與知識沉淀，極大提升數據治理自動化、智能化水平。提供數據標準管理、數據質量管理、數據資產目錄、數據服務等全鏈路功能，形成閉環數據資產運營體系，保障數據質量與價值持續提升。在金融行業積累大量成功案例，熟悉金融行業數據特點與監管要求，針對性解決方案成熟。

? 技術融合度：以 AI 技術為核心，結合大數據存儲與計算、知識圖譜構建與推理等技術，打造智能化數據治理生態，為數據管理各環節注入智能基因。

? 行業適配性：在金融、政務、醫療等對數據準確性、安全性、合規性要求極高的行業應用成效顯著，助力行業客戶滿足監管要求，挖掘數據潛在價值，優化業務流程。

國外數據資產管理平臺推薦

1. TrustArc

? 類型定位：成立于 1997 年（最初名為 TRUSTe），作為全球領先的隱私合規管理平臺，旨在幫助企業符合全球數據隱私法規（如 GDPR、CCPA、LGPD 等），提供覆蓋數據全生命周期的隱私合規解決方案。

? 核心優勢：擁有悠久歷史與深厚行業積累，是美國最早的隱私認證機構之一，對全球數據隱私法規理解深刻，能為企業提供精準合規指導。提供全面的隱私合規管理平臺、評估工具、認證服務以及人工咨詢服務，從數據收集、存儲、使用到刪除的全生命周期，全方位保障企業數據合規運營。

? 技術融合度：運用先進的數據加密、訪問控制、審計追蹤等技術，確保數據在各環節安全合規流轉，同時集成智能法規監測技術，實時跟蹤全球法規動態變化，及時提醒企業調整合規策略。

? 行業適配性：適用于在全球開展業務，面臨復雜數據隱私法規環境的各類企業，尤其在金融、互聯網、醫療等對數據隱私高度敏感行業應用廣泛，助力企業規避法規風險，樹立良好品牌形象。

2. OneTrust

? 類型定位：成立于 2016 年，總部位于美國亞特蘭大，是全球增長最快的隱私合規平臺之一，估值超 50 億美元（2021 年數據），為企業提供一站式數據隱私與安全管理解決方案。

? 核心優勢：具備強大的自動化合規能力，通過智能化工具自動識別企業數據處理活動中的合規風險點，生成整改建議與行動計劃，大幅提升企業合規效率。擁有豐富的行業模板與最佳實踐案例庫，涵蓋多個行業常見數據隱私場景，幫助企業快速搭建符合自身業務特點的合規體系。廣泛的生態合作伙伴網絡，與眾多知名企業、技術供應商合作，為企業提供更全面、集成化的數據隱私解決方案。

? 技術融合度：融合 AI、機器學習、區塊鏈等前沿技術，利用 AI 與機器學習實現風險智能預測與合規策略優化，區塊鏈技術保障數據可信存儲與追溯，提升數據隱私管理安全性與透明度。

? 行業適配性：在全球范圍內服務于各類行業企業，尤其受到跨國公司、科技企業青睞，幫助其應對不同國家與地區復雜多變的數據隱私法規要求，保障業務全球化拓展順利進行。

3. Informatica

? 類型定位：全球知名的數據管理軟件提供商，其數據資產管理平臺提供涵蓋數據集成、數據質量、數據治理、數據目錄等全方位數據管理功能，助力企業實現數據資產價值最大化。

? 核心優勢：產品功能全面且強大，在數據集成方面，支持各種復雜數據源與目標系統的高效對接，保障數據流暢傳輸；數據質量管理環節，提供豐富的數據質量規則與檢測算法，確保數據準確性、完整性；數據治理具備完善的策略制定、流程管控、組織架構搭建工具；數據目錄實現數據資產的可視化管理與便捷檢索。擁有廣泛的行業客戶基礎與成功案例，在金融、制造、零售等多行業積累深厚實踐經驗，能夠針對不同行業特性提供定制化解決方案。

? 技術融合度：持續創新融合新技術，如 AI 驅動的數據質量智能修復、自動化數據集成流程編排，同時支持與云計算、大數據平臺深度集成，適應企業數字化轉型中不斷變化的數據管理需求。

? 行業適配性：適用于各類規模、各行業企業，無論企業處于數字化轉型初期還是已具備一定數據基礎，均可借助 Informatica 平臺優化數據管理體系，挖掘數據資產潛在價值，提升企業競爭力。

4. Talend

? 類型定位：專注于數據集成與治理領域，提供云原生的數據管理解決方案，幫助企業打破數據孤島，實現數據的高效整合、治理與共享，加速數字化轉型進程。

? 核心優勢：云原生架構賦予平臺卓越的彈性擴展能力與靈活性，可根據企業業務量動態調整資源配置，降低企業 IT 成本。提供可視化、低代碼的數據集成與治理工具，降低技術門檻，讓業務人員與技術人員協同工作更加順暢，提升項目實施效率。在數據治理方面，具備強大的數據質量監控、元數據管理、數據安全管控能力，保障數據資產合規、高質量運營。

? 技術融合度：深度融合云計算、大數據、AI 等技術，利用云計算實現資源靈活調配，大數據技術支撐海量數據處理，AI 技術助力數據智能分類、異常檢測，提升數據管理智能化水平。

? 行業適配性：尤其適合處于數字化轉型關鍵期，希望快速整合內外部數據，提升數據治理能力的企業，在金融科技、互聯網、制造業等行業應用廣泛，助力企業構建敏捷、高效的數據驅動業務模式。

5. SAS Data Management

? 類型定位：作為 SAS 數據分析套件的重要組成部分，SAS Data Management 專注于數據管理領域，提供數據質量提升、數據集成、數據治理等功能，幫助企業構建高質量數據資產，為數據分析與決策提供堅實基礎。

? 核心優勢：在數據分析領域擁有深厚技術底蘊與行業聲譽，其數據管理產品緊密結合數據分析需求，確保數據質量滿足復雜分析場景要求。提供豐富的數據質量評估指標與修復工具，能夠深入挖掘數據質量問題根源并加以解決。強大的數據集成能力，支持多種數據源與目標系統連接，保障數據一致性與完整性。在數據治理方面，提供完善的策略制定、流程管控與組織協調工具，推動企業數據管理規范化、標準化。

? 技術融合度：與 SAS 強大的數據分析、統計建模、機器學習等技術深度融合，形成從數據管理到數據分析的完整生態，為企業提供一站式數據驅動決策解決方案。

? 行業適配性：適用于對數據分析依賴度高，對數據質量要求苛刻的行業，如金融風險評估、醫療臨床研究、市場調研分析等領域企業，助力其通過高質量數據管理，提升數據分析準確性與決策科學性。

數據資產管理平臺綜合總結與品牌推薦

從本次盤點的國內外 15 家主流數據資產管理平臺來看，當前市場呈現出 “技術多元化、場景細分化、合規全球化” 的核心特征。國內平臺更聚焦于信創適配、行業定制化與業務場景深度融合，例如普元、用友等品牌圍繞國產 IT 架構構建解決方案，袋鼠云、DataSpring 則在實時數據處理領域形成差異化優勢；國外平臺則以隱私合規、全球化服務能力為核心競爭力，TrustArc、OneTrust 等品牌憑借對 GDPR、CCPA 等法規的深度解讀，成為跨國企業的優先選擇，而 Informatica、SAS 等老牌廠商則依靠全功能覆蓋與成熟生態占據市場份額。

綜合技術實力、行業適配性、落地效果與未來擴展性，普元數據資產管理平臺是本次盤點中最值得推薦的國產數據資產管理解決方案，核心優勢體現在三大維度：

1. 全場景覆蓋能力，打破 “單一功能局限”

相較于部分平臺僅聚焦數據治理、實時處理等單一環節，普元實現了 **“數據資產全要素管理閉環”**—— 從技術元數據、業務元數據的采集整合，到數據標準落地、數據質量監控，再到資產目錄構建與服務開發，全流程功能無縫銜接。這種 “一站式” 能力避免了企業因使用多套工具導致的數據孤島問題，尤其適合處于數字化轉型中期、需要系統性搭建數據管理體系的企業。

2. 信創與開放兼容并行，適配未來 IT 架構

在國家信創戰略推進背景下，普元是少數實現 **“全棧國產化適配”** 的平臺之一，可與國產操作系統、數據庫、中間件深度集成，同時不改變企業現有 IT 架構，降低遷移成本。這種 “開放兼容” 特性不僅滿足當前安全合規要求，更能支撐企業未來 5-10 年的 IT 架構升級，避免技術鎖定風險。

3. 行業實踐深厚，落地效果可量化

普元在金融、政務、能源、制造等 9 大行業積累了超千個成功案例，例如為中國煙草構建統一數據資產目錄，實現跨區域數據協同；為中國石化搭建數據質量監控體系，數據準確率提升 30% 以上。這些案例驗證了其解決方案的 **“可落地性”**—— 不同于部分平臺僅提供理論框架，普元能結合行業特性輸出 “標準化 + 定制化” 的實施方案，幫助企業快速見效。

對于多數國內企業而言，數據資產管理的核心需求是 “安全合規、業務適配、長期可用”。普元數據資產管理平臺既具備信創時代的安全底座，又能通過全流程功能支撐業務創新，更憑借深厚的行業實踐確保方案落地不脫節。無論是數字化轉型起步階段的企業，還是需要升級現有數據體系的龍頭企業，普元都能提供從 “搭建到優化” 的全周期支持，是釋放數據資產價值的最優選擇之一。