數據管理是一個應用廣泛的市場，專注于優化數據的質量、組織和安全性，以幫助企業在各部門之間處理數據。

人們需要了解有關數據管理市場的所有信息：

(1)數據管理市場

根據調研機構Expert Market Research公司發布的研究數據，2021年全球數據管理市場規模達到731億美元，預計到2027年將增長到1506億美元。

各行業領域的企業都在采用數據管理軟件，但在部署方面存在差異。一些企業選擇采用內部部署數據管理解決方案，尤其是那些擁有專門針對其行業傳統技術的企業。

其他公司正在選擇尋找基于云的SaaS數據管理解決方案，以實現更靈活的擴展和遠程功能。隨著越來越多的企業將工作負載轉移到云端，基于云的解決方案將繼續擴大其市場份額。

(2)數據管理功能

數據管理市場由處理和應用數據的幾個不同部分組成，例如：

• 數據架構：企業如何設置和處理數據背后的知情設計。架構特性可應用于數據采集、存儲、準備和其他數據管理部分。
• 數據準備和質量管理：將原始數據轉換為可用格式，并確保數據清晰準確，便于分析。
• 元數據和主數據管理：管理數據集的場景數據和標簽，更容易搜索和識別資產，并確保主數據集的質量、準確性和統一性。
• 數據集成和商業智能：強調數據質量、統一性和平臺之間的連接，因此可以集成數據以獲得洞察力。
• 數據可視化和分析：專注于以可視化方式說明數據關系、位置和需求，這對于數據民主化工作和數據分析尤為重要。
• 治理、風險管理和合規性：企業在本地、全球和行業內維護其數據安全，并遵守監管要求的最佳實踐和程序。
• 數據倉庫和數據存儲：數據集需要具有適當容量和標準的存儲，以保持數據質量、訪問和安全性以及支持分析。
• 數據庫維護和管理：專注于管理數據庫存儲的質量和數據操作工具的可用性。

(3)數據管理的好處

• 節省時間和成本

數據可以為企業帶來重大價值，但前提是它針對實際業務流程進行了優化。存儲企業不需要或不知道如何使用的數據會產生不必要的成本，并使查找其確實需要的數據變得更具挑戰性。通過數據管理工作，數據得到簡化，因此企業可以使用更少的空間來存儲它，并且用戶可以花費更少的時間來尋找它。

• 增強的合規性和安全性

數據管理平臺和最佳實踐優先考慮合規性和安全性。無論企業是否在具有嚴格監管準則的行業工作，數據管理都會自動化，并簡化數據安全和合規流程。

• 新的業務洞察力和數據民主化

數據管理工作致力于通過數據可視化和支持分析將原始數據和非結構化數據轉換為更易于訪問的格式。通過這些努力，數據科學家可以更輕松地與更廣泛的商業受眾分享他們的發現。

• 高效的數據訪問

數據管理支持標記、搜索和通知，因此用戶可以在正確的時間找到重要數據。

• 更可靠和準確的數據集

無論企業的數據來自何處，都有可能出現錯誤和不準確之處。尤其是隨著數據集的增長并包含新的業務平臺和用例，可能很難控制數據。數據管理通過添加自動化、保護措施和流程來識別和根除不可靠的數據為企業提供幫助。

(4)數據管理用例

了解來自不同行業的客戶如何使用數據管理軟件來優化其團隊的數據知識和績效。

Gartner公司IT服務前端開發分析師對Informatica智能主數據管理平臺的評論說，“它最重要的一個屬性是數據清理功能，匹配、合并和審計跟蹤功能非常有用。審核和批準工作流被企業內的貢獻者廣泛使用，Informatica MDM提供了一個完整的模塊化數據管理解決方案，旨在實現靈活性。人工智能和機器學習的力量使我們能夠確保可以在需要的時間和地點定位、訪問和使用可靠的數據。”

在Gartner Peer Insights審查Oracle公司自治數據倉庫時，該公司媒體和出版行業數據戰略和分析高級副總裁說，“Oracle自治數據倉庫在過去兩年中不斷發展，包括使其成為我們數據倉庫愿景的首選的功能。自治數據倉庫具有彈性擴展、快速查詢性能、固有安全性和低管理需求等功能，使我們的數據分析團隊能夠專注于提供有價值的見解，而無需擔心性能問題或基礎設施維護。”

(5)數據管理提供商

通過以下列出的頂級數據管理供應商，用戶可以找到內部部署和云計算解決方案、專注于數據管理一個核心領域的工具，以及特定于平臺和行業的產品：

• Salesforce。
• Adobe。
• Informatica。
• OneTrust。
• 谷歌。
• Oracle。
• Qumulo。
• SAS。
• Veeam。
• Lotame。
• MediaMath。
• SAP。