2024年为中国数字化未来解锁 数据编织解决方案-denodo.docx

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为中国数字化未来解锁数据编织解决方案

Denodo平台的逻辑数据管理功能如何为中国现代企业提供支持

作者：Denodo（丹诺德）2024年10月

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白皮书

摘要

中国将不断发展的数据产业与更广泛的数字化转型相结合，在云计算、AI和电商等领域取得快速发展。中国数字化转型的快速步伐导致企业内部数据激增。

随着中国企业越来越依赖数据来推动创新和决策，企业在管理、集成和利用各种数据源方面面临前所未有的挑战。虽然许多公司已实施数据仓库和数据湖，但数据源的复杂性（结构化、半结构化和非结构化）仍在不断增长。本白皮书介绍数据管理领导者Denodo对98家中国企业的调研结果，并展示Denodo平台的逻辑数据管理功能如何通过提供无缝的数据集成、治理和敏捷性来应对这些挑战。

Denodo平台通过实现对统一数据的实时访问、支持明智的决策以及为未来的数字化转型铺平道路来赋能企业。本白皮书将探讨Denodo平台如何帮助中国企业减少数据孤岛、提高运营效率并获得竞争优势。

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中国走在数字化转型的前沿

2023年，中国产生了32ZB的数据，走在了数字化转型浪潮的前沿。得益于这一蓬勃发展的经济增长，中国数据驱动型企业的数量在过去十年中从11万家激增至100多万家。据中国信息通信研究院报告，截至去年底，中国有效AI发明专利数量已达37.8万件，同比增长率超过40%，是全球平均水平的1.4倍。

中国数字化转型的快速步伐导致企业内部数据激增。2023年，中国数据库行业市场规模超过520亿人民币（72.8亿美元），预计到2028年将达到930.3亿元人民币。

与此同时，类似欧洲GDPR的中国《个人信息保护法》（PIPL）等法规保护着中国居民的个人数据。适用于处理此类数据的任何组织，无论是中国境内还是境外。该法律赋予数据主体访问、删除和限制个人数据使用等权利，同时要求数据处理者出于合法目的处理信息并尽量减少其使用。强制实施强大的安全措施、定期评估和审计,不遵守规定可能导致最高5000万元人民币（约770万美元）或年收入5%的罚款。

这样的法规加剧了中国数据管理领域面临的关键问题：需要整合不同数据源。当企业力求最大限度发挥数据价值时，即面临着多重挑战，包括分散的系统、复杂的数据环境以及日益增长的合规性要求（如PIPL）。

根据Denodo的调研，虽然65%的企业已经实施了数据仓库或数据湖，但数据环境碎片化仍然很普遍，这使得数据管理成为一个关键痛点。

中国企业使用的主要数据来源

企业有哪些类型的数据源

企业有哪些类型的数据源

本地数据库/数据仓库/数据湖

ERP/CRM/MES等应用系统

文件文档

云端数据库/数据仓库/数据湖

Web与Apps数据

流数据（如IoT终端与传感器数据）

SaaS

65%

29%

49%

33%

57%

18%

51%

来源：Denodo调研。N=98

《管理与社会科学学术期刊》发表的研究也证实这一点，该研究称中国企业面临着数据获取、数据处理、数据应用、数据安全和隐私保护等诸多问题。

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具体来说，提到的挑战包括：

■企业需要从多个渠道获取数据，需要清理和整理数据供后续分析和应用。中国企业在数据获取方面存在数据质量低、数据孤岛等问题。

■数据处理方面，数据存储成本高、数据处理速度慢、数据分析能力差。

■缺乏有效的数据分析模型，缺乏合适的数据应用场景，数据应用能力不足。

■数据泄露和被盗的风险

Denodo的逻辑数据管理方法无需复制即可集成数据，为这些挑战