摘要：数据管理是一个应用广泛的市场，专注于优化数据的质量、组织和安全性，以帮助企业在各部门之间处理数据。

   数据管理是一个应用广泛的市场，专注于优化数据的质量、组织和安全性，以帮助企业在各部门之间处理数据。
　　
　　人们需要了解有关数据管理市场的所有信息：
　　
　　(1)数据管理市场
　　
　　根据调研机构ExpertMarketResearch公司发布的研究数据，2021年全球数据管理市场规模达到731亿美元，预计到2027年将增长到1506亿美元。
　　
　　各行业领域的企业都在采用数据管理软件，但在部署方面存在差异。一些企业选择采用内部部署数据管理解决方案，尤其是那些拥有专门针对其行业传统技术的企业。
　　
　　其他公司正在选择寻找基于云的SaaS数据管理解决方案，以实现更灵活的扩展和远程功能。随着越来越多的企业将工作负载转移到云端，基于云的解决方案将继续扩大其市场份额。
　　
　　(2)数据管理功能
　　
　　数据管理市场由处理和应用数据的几个不同部分组成，例如：
　　
　　•数据架构：企业如何设置和处理数据背后的知情设计。架构特性可应用于数据采集、存储、准备和其他数据管理部分。
　　
　　•数据准备和质量管理：将原始数据转换为可用格式，并确保数据清晰准确，便于分析。
　　
　　•元数据和主数据管理：管理数据集的场景数据和标签，更容易搜索和识别资产，并确保主数据集的质量、准确性和统一性。
　　
　　•数据集成和商业智能：强调数据质量、统一性和平台之间的连接，因此可以集成数据以获得洞察力。
　　
　　•数据可视化和分析：专注于以可视化方式说明数据关系、位置和需求，这对于数据民主化工作和数据分析尤为重要。
　　
　　•治理、风险管理和合规性：企业在本地、全球和行业内维护其数据安全，并遵守监管​​要求的最佳实践和程序。
　　
　　•数据仓库和数据存储：数据集需要具有适当容量和标准的存储，以保持数据质量、访问和安全性以及支持分析。
　　
　　•数据库维护和管理：专注于管理数据库存储的质量和数据操作工具的可用性。
　　
　　(3)数据管理的好处
　　
　　·节省时间和成本
　　
　　数据可以为企业带来重大价值，但前提是它针对实际业务流程进行了优化。存储企业不需要或不知道如何使用的数据会产生不必要的成本，并使查找其确实需要的数据变得更具挑战性。通过数据管理工作，数据得到简化，因此企业可以使用更少的空间来存储它，并且用户可以花费更少的时间来寻找它。
　　
　　·增强的合规性和安全性
　　
　　数据管理平台和最佳实践优先考虑合规性和安全性。无论企业是否在具有严格监管准则的行业工作，数据管理都会自动化，并简化数据安全和合规流程。
　　
　　·新的业务洞察力和数据民主化
　　
　　数据管理工作致力于通过数据可视化和支持分析将原始数据和非结构化数据转换为更易于访问的格式。通过这些努力，数据科学家可以更轻松地与更广泛的商业受众分享他们的发现。
　　
　　·高效的数据访问
　　
　　数据管理支持标记、搜索和通知，因此用户可以在正确的时间找到重要数据。
　　
　　·更可靠和准确的数据集
　　
　　无论企业的数据来自何处，都有可能出现错误和不准确之处。尤其是随着数据集的增长并包含新的业务平台和用例，可能很难控制数据。数据管理通过添加自动化、保护措施和流程来识别和根除不可靠的数据为企业提供帮助。
　　
　　(4)数据管理用例
　　
　　了解来自不同行业的客户如何使用数据管理软件来优化其团队的数据知识和绩效。
　　
　　Gartner公司IT服务前端开发分析师对Informatica智能主数据管理平台的评论说，“它最重要的一个属性是数据清理功能，匹配、合并和审计跟踪功能非常有用。审核和批准工作流被企业内的贡献者广泛使用，InformaticaMDM提供了一个完整的模块化数据管理解决方案，旨在实现灵活性。人工智能和机器学习的力量使我们能够确保可以在需要的时间和地点定位、访问和使用可靠的数据。”
　　
　　在GartnerPeerInsights审查Oracle公司自治数据仓库时，该公司媒体和出版行业数据战略和分析高级副总裁说，“Oracle自治数据仓库在过去两年中不断发展，包括使其成为我们数据仓库愿景的首选的功能。自治数据仓库具有弹性扩展、快速查询性能、固有安全性和低管理需求等功能，使我们的数据分析团队能够专注于提供有价值的见解，而无需担心性能问题或基础设施维护。”
　　
　　(5)数据管理提供商
　　
　　通过以下列出的顶级数据管理供应商，用户可以找到内部部署和云计算解决方案、专注于数据管理一个核心领域的工具，以及特定于平台和行业的产品：
　　
　　•Salesforce
　　
　　•Adobe
　　
　　•Informatica
　　
　　•OneTrust
　　
　　•谷歌
　　
　　•Oracle
　　
　　•Qumulo
　　
　　•SAS
　　
　　•Veeam
　　
　　•Lotame
　　
　　•MediaMath
　　
　　•SAP
　　
　　编辑：Harris