本文将深入对比6款主流的数据资产管理平台：1.网易数帆； 2.得帆云DeHoop数据中台； 3.亿信华辰智能数据治理平台； 4.普元信息数据中台； 5.星环科技； 6.数聚治理平台DGP
本文将深入对比6款主流的数据资产管理平台：1.网易数帆； 2.得帆云DeHoop数据中台； 3.亿信华辰智能数据治理平台； 4.普元信息数据中台； 5.星环科技； 6.数聚治理平台DGP
在数字化转型加速的当下，国央企积累了庞大且分散的数据资产，从基础业务数据到战略级信息，如何实现高效、安全、有序的管理，成为信息化建设的关键挑战。选择一款专业的数据资产管理平台，不仅能提升数据质量与利用效率，更关系到企业的核心竞争力。
本文将聚焦国央企在数据资产管理中的核心需求与挑战，并精选6款在业内表现出色的数据资产管理平台，从功能特点、适用场景到平台优势等维度进行简要分析，助力管理者做出更科学的选型决策。
一、主流数据资产管理平台分享1.网易数帆与市面上众多数据治理产品相比，网易数帆是值得优先尝试的厂商之一。一方面，它连续多年入选Gartner数据中台领域标杆厂商；另一方面，网易数帆已为国央企、金融、制造等行业的400多家头部企业提供服务（包括南方电网、长安汽车、建设银行、华泰证券、龙湖、格力、三只松鼠等），具备较强的私有化定制能力。
展开剩余89%网易能够取得这些头部客户，一方面源于其产品实力：网易数帆在数据治理上的覆盖比较全面，提供从数据采集、建模到使用的一套开发治理平台 EasyData，通过流程标准化与自动化，减少了企业原本需手动打通的环节。平台在逻辑数据湖、指标体系、元数据管理与血缘追溯等能力上也较为齐备，形成了较完整的一站式解决方案。
同时，其自研大数据底座 NDH 建构于网易多年的技术积累之上，兼容开源技术并适配信创环境，在调度性能和数据隔离方面做了针对性增强。配合数据标准、质量、建模与安全管理等模块，整体治理能力较为完整。平台亦强调数据资产运营，例如采用 ROI 模型 衡量价值、推动数据入表，将数据作为可运营的资产来管理——这一点在大型企业的实践中具有实用意义。
在方法论与效率方面，网易数帆的优势体现在成熟的方法体系与兼容性平衡上。其以 DataOps 理念构建“标准先行、建模驱动”的一体化流程，帮助企业较快搭建治理体系。平台支持低代码建模、自助BI 与 ChatBI，在兼顾 IT 与业务用户体验方面具有考虑。
在技术兼容性上，数帆对主流大数据底座及信创环境的适配性较好，便于平滑替代或迁移。它打通了从采集到运营的全流程，支持将资源向资产转化的闭环，也支持总部-子公司协同的“1+1+N”治理架构，能满足集团级的数据穿透与统一管理需求【官网：https://sc.pingcode.com/5tbk6】
2.得帆云DeHoop数据中台得帆云DeHoop是一个主打低代码和敏捷理念的数据中台产品。它将数据领域复杂的“技术活”封装成可视化的、拖拽式的操作界面，提供覆盖数据集成、数据开发、数据资产管理、数据服务等模块的一站式能力。其设计思想旨在降低企业使用和开发数据的门槛，让业务人员也能参与到数据应用的设计与构建中。
该平台通过将数据能力服务化和接口化，支持企业快速响应前端业务需求，构建灵活的数据应用。DeHoop适合那些追求业务敏捷性、希望赋能业务团队进行数据探索，并期望快速实现数据价值闭环的成长型和创新型企业。它通过简化技术操作，帮助企业将更多精力聚焦于数据内容和业务场景本身。
3.亿信华辰智能数据治理平台亿信华辰是国内在商业智能和数据分析领域深耕多年的厂商，其智能数据治理平台是其产品生态的重要组成部分。该平台提供了一套完整的数据治理工具，功能涵盖元数据管理、数据标准、数据质量、主数据管理、数据交换以及数据安全等多个方面，旨在帮助企业系统性地解决数据管理难题。
亿信华辰的平台优势在于其将数据治理与后续的数据分析、数据可视化应用紧密结合。对于企业而言，这意味着可以在同一技术体系内完成从数据清洗、整合、标准化到最终报表呈现和智能分析的全过程，保障了数据在整个价值链条上的一致性与可信度。它适合那些既重视数据底层治理，又关注上层数据分析与应用展现，希望构建端到端数据解决方案的企业。
4.普元信息数据中台普元信息是国内企业基础软件领域的资深厂商，拥有在中间件、应用平台和SOA治理方面的深厚积累。其数据中台解决方案正是在这样的技术背景下发展而来，它不仅包含数据资产管理和治理的模块，更强调数据的服务化封装与复用，致力于帮助大型企业构建稳固、可扩展的数据能力中心。
普元信息的数据平台解决方案，特别适合金融、电信、政务等领域的大型企业和机构。这些组织通常拥有复杂的IT架构和历史系统，普元凭借其在企业级应用架构方面的理解，能够帮助它们更好地将数据治理与现有的技术体系和业务流程相融合，实现企业级的、可复用的数据服务沉淀，为数字化转型提供坚实的基础。
5.星环科技星环科技是国内领先的大数据与人工智能基础软件供应商，其数据资产管理和治理能力是其一站式多模型大数据平台TDH（Transwarp Data Hub）的有机组成部分。星环科技并非提供一个独立的治理工具，而是将数据治理能力深度融合在其大数据平台的各个环节中，从数据接入、存储、计算到分析，都内置了相应的管控机制。
这种模式的优势在于治理能力与底层大数据技术的高度协同性。对于选择星环科技作为大数据平台技术底座的企业而言，可以在一个统一的架构下实现对海量数据的有效管理和控制，获得性能和稳定性上的保障。它非常适合那些对数据处理性能、技术自主可控有较高要求，并计划围绕星环技术栈构建其核心数据能力的企业。
6.数聚治理平台DGP数聚股份是国内较早进入商业智能和数据分析领域的服务商之一，其数聚治理平台DGP（Data Governance Platform）是团队在长期数据项目实践中提炼和打磨出的产品。该平台的设计理念强调实用性和敏捷性，旨在帮助企业从实际业务问题出发，快速落地数据治理项目，避免陷入庞大而复杂的理论体系。
DGP平台提供了一套轻量而核心的治理工具，帮助企业梳理数据资产、定义数据标准和监控数据质量。由于数聚股份拥有丰富的BI项目咨询背景，其治理平台能够很好地服务于数据分析和决策支持的最终目标，确保进入分析系统的数据是干净、可信、易于理解的。它适合那些希望以业务价值为导向，务实地开展数据治理工作，并快速提升决策分析数据质量的企业。
二、数据资产管理平台能帮我解决哪些核心痛点？在数字化转型的浪潮中，尤其是对于数据体量庞大、业务条线复杂的国央企而言，数据管理常常面临一系列棘手的挑战。许多企业的现状是数据散落在各个业务系统和部门中，形成了“数据孤岛”，导致数据无法互联互通，业务协同效率低下。一个优秀的数据资产管理平台，其首要解决的核心痛点便是打通数据壁垒，实现全域数据的“可见、可懂、可用”。通过构建统一的数据资产目录，平台能帮助企业清晰地盘点出拥有哪些数据、数据在哪里、质量如何、由谁负责，将杂乱无章的数据梳理成条理清晰的宝贵资产。
其次，平台致力于解决 “数据质量参差不齐”与“数据价值难以释放” 的深层次问题。业务人员常常因为数据口径不一、数据陈旧或错误而无法信任数据，导致“拍脑袋”决策的现象依然存在。数据资产管理平台通过内置的数据质量管理模块，可以建立校验规则、监控数据健康度，从源头提升数据可信度。在此基础上，通过数据服务化封装和开放API，平台能够安全、高效地将高质量的数据赋能给业务分析、精准营销、风险管控等应用场景，真正将沉睡的数据转化为驱动业务增长的生产力，让数据从成本中心转变为价值中心。
三、数据资产管理平台的关键功能都有哪些？一个功能完备的数据资产管理平台，通常是一个集成了多种能力的综合性解决方案，而非单一工具。其核心功能模块可以被视为数据从资源变为资产、再到价值释放的全链路支撑。其中，数据资产目录（Data Catalog）是整个平台的基础与核心，它通过自动化的元数据采集与管理技术，为企业构建一份全面的“数据地图”。这份地图不仅包含了数据的业务属性、技术属性，还关联了数据的位置、格式、负责人等信息，让用户可以像在图书馆里查书一样，快速搜索和理解数据。
在数据目录之上，平台还必须具备一系列强大的治理与服务能力。这些关键功能包括：第一，数据质量管理，用于定义质量规则、监控和评估数据健康状况；第二，数据血缘追溯，可视化地展示数据从产生、加工到最终消费的全过程，便于问题排查与影响分析；第三，数据安全管控，提供数据分类分级、权限管理、数据脱敏、访问审计等能力，确保数据在共享和使用过程中的合规性与安全性；第四，数据标准管理，建立企业统一的数据命名、定义和编码标准，解决数据口径不一的难题；第五，数据服务封装，将处理好的数据资产封装成标准的API接口，便捷地提供给下游应用系统调用，实现数据价值的闭环。
四、数据资产管理平台选型：哪些指标最重要？国央企在进行数据资产管理平台选型时，需要综合考量技术、业务与战略层面的多重因素，确保选用的工具既能满足当前需求，也具备未来的扩展性。从技术与产品层面来看，平台的开放性与集成能力、性能与可扩展性、以及功能的全面性是必须考察的关键技术指标。平台是否能与企业现有的数据仓库、数据湖、BI工具等技术栈顺畅对接？是否能支撑未来PB级甚至EB级的数据增长？其数据治理功能是否覆盖了从探查、建模到服务的全流程？这些都是决定平台能否成功落地的硬性条件。
除了技术硬实力，供应商的行业经验、服务支持能力以及平台的自主可控性，是国央企选型中同样重要的软性指标。一个深耕能源、金融、制造等领域的供应商，其产品往往沉淀了丰富的行业知识库和最佳实践，更能贴合国央企的复杂业务场景。同时，及时的本地化技术支持和持续的产品迭代能力也至关重要。尤其是在当前信创背景下，平台的自主可控程度、对国产数据库和操作系统的适配能力，已成为一项关键的评估标准，直接关系到企业长期的信息安全和供应链稳定。
五、如何评估数据资产管理平台的投资回报（ROI）？评估数据资产管理平台的投资回报（ROI）是一个系统性工程，不能仅仅局限于软件采购的直接成本，而应从多个维度进行量化与质化分析。最直观的量化回报体现在 “降本增效” 方面。例如，通过自动化数据采集和处理，可以计算出减少了多少数据工程师或业务人员在找数据、清洗数据上投入的人力成本；通过提升数据质量，可以计算出避免了多少因数据错误导致的业务损失或决策失误；通过统一的数据服务，可以衡量新应用开发周期的缩短程度。这些都可以转化为具体的财务节省数据。
更深层次的投资回报则体现在 “业务价值创造”与“风险规避” 上。这部分虽然难以直接量化，但价值更为巨大。例如，平台是否支持了新的数据驱动型业务，带来了多少额外收入？是否提升了决策的精准度，从而优化了供应链效率或提升了营销转化率？在风险规避方面，一个合规的数据管理平台能有效降低因数据泄露或不合规而面临的监管罚款风险，这本身就是一种重要的价值回报。在评估时，可以采用平衡计分卡等方法，结合财务指标和非财务指标，全面展现平台的战略价值。
六、国央企参考：成功的数据资产管理平台落地案例为了更直观地理解平台价值，我们可以参考一个典型的案例。某大型国有能源集团，在引入数据资产管理平台之前，面临着旗下数十家子公司数据标准不一、系统林立、数据查找耗时耗力的困境。为了推动集团的数字化运营和智能决策，该集团启动了数据资产管理项目。通过部署统一的数据资产管理平台，他们首先完成了对核心生产系统、ERP、财务系统等近百个信息系统的数据源接入和元数据自动采集，在短短数月内就构建起覆盖全集团的、统一的数据资产目录。
项目落地的成效是显著的。首先，数据查找和理解的效率大幅提升，过去需要跨部门沟通数周才能明确的一个数据指标，现在分析师通过平台搜索，几分钟内就能了解其定义、来源和加工逻辑。其次，基于清晰的数据血缘和统一的数据质量监控，集团关键经营报表的数据准确性得到保障，有效支撑了高层的经营决策。更重要的是，通过平台的数据服务能力，该集团成功孵化了设备故障预测、智能排产等多个数据应用，不仅优化了生产效率，还创造了可观的经济效益，为国央企如何盘活数据资产、实现价值闭环提供了宝贵的实践经验。
总结综上所述，面对复杂多样的数据生态，构建科学、合规且可持续的数据资产管理体系已是国央企实现高质量发展的必经之路。本文推荐的6款主流数据资产管理平台，均在数据目录、数据血缘、权限控制与治理能力等方面具有成熟方案，适合不同阶段和规模的企业需求。在选择平台时，建议结合自身的信息化基础、数据治理目标与预算能力，重点关注平台的可扩展性、技术支持与生态兼容性。若您正在评估数据资产管理平台，不妨从这6款入手，开启企业数据价值化的新篇章。
常见问题解答（FAQ）1. 实施数据资产管理平台，技术和业务部门应该如何协作？
这是一个需要“双轮驱动”的项目。技术部门（如IT、大数据中心）负责平台的选型、部署和运维；业务部门则需要深度参与，负责定义业务术语、梳理数据标准、验证数据质量和提出数据需求。成立跨部门的虚拟数据治理组织是成功的关键。
2. 我们的数据量不大，有必要上这么重的平台吗？
平台的价值不仅在于管理海量数据，更在于建立规范的数据使用和治理流程。即使数据量不大，如果业务复杂、对数据准确性要求高，一个轻量级的数据资产管理平台也能带来巨大价值。可以从核心业务的数据治理起步，逐步扩展。
3. 平台落地通常需要多长时间？
周期因企业数据现状和项目范围而异。一般而言，一个MVP（最小可行性产品）版本的落地，包括核心数据源的接入和基础数据目录的建立，通常需要3到6个月的时间。
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