数据办理是运用计算机硬件和软件技能对数据进行有用的搜集、存储、处理和运用的进程，旨在从原始数据中抽取、推导出有价值的信息，以支撑企业决议计划。数据办理渠道最根底的功用，是支撑各项数据办理流程线上化运转完成数据办理的常态化，此外数据办理渠道助力企业用户更好的整合数据财物、进步数据质量。

　　归纳型数据办理服务商依托本身技能优势，打造“采、存、算、管、用”全生命周期数据办理的一站式数据办理渠道，助力企业下降构建大数据渠道本钱。

　　我国数据办理商场具有全球最大、最杂乱的运用场景，招引了高热度的人才与本钱。

　　数据办理对各行业收益均有显着的扩大作用，其间在保险业和金融业的作用最为显着；更及时的决议计划/调查是数据办理的首要获益来历。需求端的用户则对数据价值有了更深的知道，经过改进传统绩效评价目标，开掘新的添加源和推出数据驱动的新事务，让数据办理发明收益。

　　随同企业信息化进程的加快，进步企业决议计划功率、进步企业运营功率,躲避企业办理危险成为下流企业用户向中游服务商购买数据办理产品及服务的首要因素。

　　工业开展对大数据复合型人才的需求日益添加，但现有的人才培养数量和速度难以满意实际需求，大数据服务行业面对人才缺少危险。企业对数据办理人才的认知从专家型转变为领导者，跟着企业对数据办理的认知发生变化，数据办理人才在企业的位置正在进步。

　　数据湖和数据库房是完成正式数据办理解决方案的两种干流架构，数据库房更注重大数据处理的功率，偏重于企业成长性；数据湖可处理非结构化数据，偏重于添加企业数据办理灵活性。

　　数据湖和数据库房的鸿沟正在渐渐含糊，数据湖本身的办理才能、数据库房延伸到外部存储的才能都在加强，湖仓一体的呈现让数据办理的灵活性与成长性得到了一致。

　　数据湖和数据库房经过连接五大数据办理要素和供给数据高档剖析的根底，实时支撑企业决议计划，加快了企业数据的价值发明。

　　数据库是依照数据结构来安排、存储和办理数据的“库房”，依照所运用模型所描绘数据在某一时间的状况或内容的不同，可分为联系型数据库和非联系型数据库。其间不同的架构形式又可分为集中式数据库和分布式数据库。

　　以数据剖析、数据流转及事务处理技能为中心的大数据技能系统日渐完善，数据库技能和数据服务交融程度加深，助力企业用户数据价值开释。

　　为了习惯新时代根据数据的出产、剖析、决议计划的需求，包含数据办理和数据价值变现的数据办理成为了要害。我国数据财物办理和运用尚处于探索阶段，企业及政府部门没有树立及完善有用的办理和运用数据形式，影响大数据在各范畴的同享和运用。