老徐最近在找“政府行业”的合作伙伴
有意思的是，他自己就是老司机
(相关资料图)
干了10多年政府项目
以前主要卖硬件、建机房、做集成
可最近遇到几个项目，都相当“软”
软得老徐没脾气
清一色和政务数据有关
比如：某市大数据管理平台、某县数据治理项目...
合作伙伴怎么找呢？
老徐有个不为人知的小方法
就是去读各权威机构的【专业报告】
几家报告一读，心里就有谱了
行业趋势、市场份额、技术脉络、未来机会...
今晚，老徐又做起了功课
喝点小酒，细细品读起
5份刚搜罗到的2023年最新报告
IDC《中国数字政府数据治理市场份额，2022》IDC《中国数字政府一体化大数据管理平台市场份额， 2022》赛迪顾问《中国数据治理市场研究年度报告，2022-2023》赛迪顾问《中国大数据市场研究年度报告，2022-2023年》沙利文《中国数据管理解决方案市场报告，2023年》眼前的这5份重量级报告验证了老徐近一年来做市场的判断
“数据类”政府项目，只会越来越多
各级政府部门治理模式，发生大转变
↓
让数据说话、用数据决策、靠数据管理
以下是老徐用IPad划划写写做的小笔记
↓
一、政府数据治理市场
老徐看了这两份报告
✓ IDC《中国数字政府数据治理市场份额，2022》
✓ 赛迪顾问《中国数据治理市场研究年度报告，2022-2023》
1.1
数据治理市场，卖的是什么？
有句话很经典： 数字转型，数据治理先行！如果数据一团糟，后面干啥啥不行 数据治理有主要的5大目标：❶数据质量：确保数据的准确性、完整性、及时性和一致性 ❷数据保护：防止数据泄露，保护隐私 ❸数据一致性：确保数据定义和度量标准的一致性 ❹数据访问：设定和管理数据访问权限 ❺法规遵从性：确保数据的收集、存储、处理和共享都符合相关的法规要求所以，数据治理落地到产品，分为两大类：要不然卖软件或平台，要不然卖服务。
IDC报告中，“数字政府数据治理市场”包括这两类产品的定义：✔数据治理软件：包括数据采集、数据集成、元数据管理、主数据管理、血缘分析等功能。 ✔数据治理服务：包括数据资源梳理、数据采集、数据标注、数据交换、数据质量管理等数据服务内容。赛迪顾问报告表明，整个中国数据治理市场，两大类产品销售额占比为↓
其中，政府和金融，是中国数据治理市场两大重点产单行业！这点完全吻合B2B市场的行业定律。1.2
政府数据治理，总盘子有多大？
IDC分析表明， 2022 年中国数字政府数据治理市场整体规模达47.5 亿元人民币，年增长率为19.5%。 在智慧城市、数据要素建设的驱动下，市场重新认识到数据治理的重要性，竞争进一步加剧。1.3
买家，是哪些政府部门？
主要是两大类部门：
✔大头需求，集中在省、市和区县的数据资源管理局（大数据局)，占2022 年中国数字政府数据治理市场项目投入的86%；
✔部分需求，集中在部委及直属机构，占14%。
如果再细分来看，其中省级政府项目占 12%，市级政府项目占 44%，区县级政府项目占30%，部委及直属机构占 14%。而且，未来三年，此类项目仍保持较高增速↓
2022 年，中国发布了数字中国、数字政府、政务大数据一体化建设等多项有关政府大数据的政策，未来三年，政府数据治理需求较强，仍保持较快增速。
赛迪顾问预计，到 2025 年，政府数据治理市场规模将预计达到 65.4 亿元。
1.4
被几家厂商瓜分？份额多少？
IDC报告表明，从竞争格局来看， 浪潮云、中国电子云、新华三/紫光云，在 2022 年中国数字政府数据治理市场排名前三。烽火、数梦工场和华傲数据分列第四到第六位。同时软通智慧、亿信华辰和城云科技等企业都是此领域重要的供应商。
不过，从整体看，市场集中度还不是很高（others占据近70%，第一名也只占一成左右）。
上面是IDC政府行业的排名，然后再看看赛迪顾问中国数据治理市场政府行业细分排名，也很有看头↓
这份格局图，玩家众多，达到了12个。
进入领导者象限的有4个，其中3个是云公司：浪潮云、华为云、腾讯云。还有一个是政府行业老玩家：太极。
看完这两份排名，老徐心里开始有点数了~
再看看未来有哪些机会↓1.5
当前政府行业数据治理，有几大挑战？
IDC的报告指出了四大挑战，不过老王也有自己的理解↓
▌ 挑战1：数字政府数据统筹管理机制有待完善IDC：国家鼓励进行数据共享开发，但从国家到省到地方一直没有统一的建设部门，各政务部门既受垂管上级部门的指导，又受本地政府的管理， 但由于管理职能的限制，数据打通依然困难。
地方对垂管系统数据的需求迫切，数据返还难一定程度上制约了地方经济调节、市场监管、社会治理、公共服务、生态环保等领域数字化应用创新。
政务数据的管理权责、协调机制需要建立， 国家数据局 的成立有望解决这一问题。 ▌ 挑战2：数字政府数据标准规范体系尚不健全IDC：在数据业务开发过程中，需要投入大量人力进行数据梳理、清洗、比对，制定数据标准、提升数据质量。
亟需提供全国统一的 数字政府数据标准、数据质量管理体系 ，标准化数据可以提高数据的可读性和可移植性，从而更好地支持数据的共享和集成。 ▌ 挑战3：数据共享供需对接不够充分IDC：当前政务数据资源存在底数不清，数据目录不完整、不规范，数据来源不一等问题，亟需进一步加强政务数据目录规范化管理。
数据的开放通常以线下方式为主，限制了数据共享效率，及多方共享发挥数据更大的价值。1.6
政府行业数据治理，有几大趋势？
▌趋势1：从单纯的结构化数据治理向半结构和非结构化数据治理转变IDC：大量的非结构化数据存在基层， 在区县级市场的数据以视频、图片、文本等非结构化数据为主，又不能有效利用，亟需通过数据治理发挥 多源异构数据融合价值 。 ▌ 趋势2：源头治理市场亟待开发IDC：数据治理原来是 中心治理 ，为了建设大数据体系而进行的治理，伴随着数据治理向城市数字治理的延伸，面向委办局业务应用成为数字化的最终目标，当前阶段是基于业务场景的治理， 也叫 源头治理 。 ▌ 趋势3：大模型驱动数据集的建设IDC：为了适应行业大模型的发展，政府部门需要加强数据标准化的工作，确保数据质量和一致性， 同时利用 AI大模型 的分析能力，为决策提供更准确、全面的信息支持。 ▌ 趋势4：数据治理以业务场景驱动IDC：数据治理早期主要体现在对数据的管理，形成元数据、主数据、数据标准、数据质量等管理内容，现在主要演进到支撑跨流程、跨部门的数字化业务，形成数据服务、数据应用，数字化业务驱动数据的 源头治理 。 ▌ 趋势5：服务化的数据治理方式IDC：在数据治理需求增多的情况下，部分政府的数据治理采用 服务化模式 ，比如上海、山东、广东、江苏等通过数据治理服务工单方式进行采购，改变了原来项目制的方式， 采购更加灵活、方便，匹配业务的快速发展。 ▌ 趋势6：数字化资源的安全治理能力IDC：数据治理领域普遍开始关注 数据安全 和 隐私管理 ，在原有的信息安全基础 上，产生了一系列新的技术方向，如数据资产分类分级的智能化、将传统的数据静态脱敏手段应用到数据库网关和数据API网关上等。1.7
对“乙方”来说，该怎么办？
IDC报告给技术供应商的建议是：建立数字政府业务积累↓数字政府数据治理不仅仅需要传统数据工程化治理能力，还需要对经济、政治、文化、社会、生态业务进一步熟悉和深入。
理解业务逻辑， 沉淀业务模型、业务规则，数据治理要贴近业务。
赛迪顾问则指出，两个重点市场变化↓
而且，IDC和赛迪，同时提到了两大方向，分别为↓ ① 关注人工智能在数据治理的作用 ② 关注政务数据安全的保障能力除了「数据治理」外
政府大数据管理平台也很重要
↓
二、政府一体化大数据管理平台市场
这块儿市场
恰好有两个关联度极高的报告 ↓✓ IDC《中国数字政府一体化大数据管理平台市场份额，2022》
✓ 赛迪顾问《中国大数据市场研究年度年度报告，2022-2023》
2.1
一体化大数据平台是什么？和数据治理有什么关系？
IDC定义：中国数字政府一体化大数据管理平台市场，是指为政务领域提供诸如 Hadoop 、Spark 、Flink 、MPP 数据库等大数据处理和存储的平台软件的市场。
你可以理解为，一体化大数据管理平台，是个工具平台，将大数据的各种组件（如数据仓库、数据湖、数据流、实时分析、机器学习等）整合在一个平台上，这个平台就是“一体化大数据管理平台”。 而数据治理则是一个更全面的理念和策略，数据治理在很大程度上依赖于数据管理平台的工具和服务，使得数据能够标准化、集成和安全地存储和使用。2.2
总盘子多大？各级政府投入占比？
IDC 分析表明， 2022 年中国数字政府一体化大数据管理平台整体规模达 59.1 亿元人民币，增长率19.2%。2.3
几大玩家，市场份额多少？
IDC 分析表明， 2022 年该市场规模达 59.1 亿元人民币，主要厂商都是深耕政务领域，致力于发展大数据技术的供应商。
包括华为、阿里云、浪潮云、新华三/紫光云、中国电子云、数梦工场、烽火、软通智慧、联通数科、星环科技、千方科技、城云科技等。
同样，赛迪顾问针对政府大数据市场，也发布了竞争力象限图，老徐拿过来做对比参考↓
按照赛迪的数据，领导者象限总共5个玩家入围，分别是浪潮云、阿里云、华为云、腾讯云和太极，跟数据治理市场类似，4朵云+1个老牌ISV。
其他几个象限，入局者也不少，有创业公司，有传统ISV，有运营商。
老徐发现，虽然不管IDC还是赛迪，排名前几的还都是那些熟面孔，云大厂表现稳定，老牌ISV也能分一杯羹，老徐觉得这个格局还是很稳定的，心里也有点谱了。2.4
有哪些市场需求？
IDC报告表明，从中国数字政府大数据市场来看，呈现需求如下： ▌ 市场需求1：全国一体化政务大数据体系的合规需求IDC：随着2022年《全国一体化政务大数据体系建设指南》的发布，各地积极探索如何建设一体化大数据体系，实现统筹管理、数据目录、数据资源、共享交换、数据服务、算力设施、标准规范和安全保障的一体化。
目前已经建设的数据平台还达不到八个一体化的要求，需要从基础设施、数据、管理等层面进行建设， 满足一体化的要求。 ▌市场需求2：一体化、智能化的数据平台为“一网统管”提供数字底座支撑IDC：根据 IDC《中国“一网统管”市场分析，2023》报告分析，数字底座包括数据接入、数据治理、数据管理、数据分析、数据可视化、深度融合、智能分析、跨域学习和数字孪生等核心共性能力。 ▌市场需求3：从传统的“一网通办”业务需求侧推动，转向数据要素流通的数据资源供给侧驱动IDC：原来数据支撑业务为主，未来数据自身通过数据要素流通等发挥商业价值，数据从业务价值向商业价值转变，从省级布局到全国布局。
当前企业对数据的需求比较强烈，政府领域沉淀了大量的结构化数据，如社保、公积金、税务等，及大量的图片、视频等非结构化数据，通过数据产品或数据服务可以为企业提供数据，促进经济发展。2.5
有哪些技术需求？
IDC报告提到了四大技术需求↓
▌技术需求1：全量数据的处理IDC：数字政府当前的建设更加聚焦数据的驱动，强调全量数据的采集、存储和处理，对大数据平台非结构化的数据处理能力提出新的要求。
这类数据来自各专业厂商，数据格式各不相同，需要通过标准化、服务化面向基层提供便捷的数据服务，比如社区人员自助申请调用视频来处理社会问题等。 ▌ 技术需求2：数据湖与数据仓库技术融合IDC：湖仓一体将数据湖和数据仓库的优势充分结合，基于已有的数据仓库，构建数据湖，数据湖和数据仓库之间实现数据共享和统一管理和服务，或者在数据湖上搭建数据仓库， 实现数据的快速查询和分析。湖仓一体将数据湖的灵活性、生态丰富能力与数据仓库的企业级部署能力进行融合，面向政务数据决策和 AI分析提供一致的数据，同时减少数据加工链路。
▌ 技术需求3：数智一体化加速数据价值的实现IDC：在基础数据之上构建领域知识库和算法服务，通过行业数据模型和场景化的算法模型，面向开发人员、数据科学家、业务专家提供一站式的开发工具和分析工具。
支撑业务人员快速基于数据构建应用， 对数据进行预测、优化和仿真，帮助政府制定更准确、更有效的决策。 ▌ 技术需求4：实时数仓成为数据处理的趋势IDC：实时数仓通过使用流式数据处理技术和实时数据集成工具，可以实时地捕捉、处理和分析实时采集的数据，政府机构可以利用最新的数据实时监测和分析社会经济状况、公共服务运行情况等重要指标，从而做出更快速、 更准确的决策。
实时数仓更多是以实时计算的形式存在，作为离线数仓的辅助。同时，实时数据建设当前没有规范，加之业界整体数据质量、可用性不高，实时数仓的建设还不能一蹴而就。最后，老徐根据5份报告的厂商排名
拉了一张总表
↓
拿着这张表，老徐心里有数了
就按照上来高频出现的厂商来挑呗
准没错，嘿嘿
