2025 年主流 7 款数据资产管理系统对比

本文将深入对比7大主流数据资产管理系统：1.网易数帆； 2.数澜科技； 3.云徙科技； 4.用友数据中台； 5.亚信科技； 6.星环科技； 7.龙石数据中台。

在数字化时代，数据不仅是企业的核心资产，更是驱动决策、优化流程与实现业务增长的关键资源。随着数据量级的爆炸式增长，如何高效地识别、分类、治理和利用数据资产，成为企业管理层最关注的问题之一。为此，数据资产管理系统应运而生，并迅速演化为企业信息化体系中的基础工具。

为了帮助企业更精准地选择适合自身需求的工具，本文对当前主流的 7 款数据资产管理系统进行了全面对比与评测，涵盖其核心功能、使用体验、技术架构、兼容性、部署方式与价格策略等关键维度。

一、市场上主流的数据资产管理系统对比

1.网易数帆

与市面上众多数据治理平台相比，网易数帆是值得优先尝试的厂商。一方面，连续多年入选Gartner数据中台领域标杆厂商；另一方面，网易数帆已服务国央企、金融、制造等行业400多家头部企业，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，具备非常强的私有定制化能力。

网易能赢得这些头部客户，部分原因在于其产品能力。例如，网易数帆在数据治理方面布局较为全面。它提供了一套从数据采集、建模到使用的一体化开发治理平台 EasyData，将流程标准化与自动化，减少了许多企业需要手工打通的环节。像逻辑数据湖、指标体系、元数据管理与血缘追溯等能力均已覆盖，形成较为完整的一站式方案。

此外，其自研的大数据底座 NDH 建立在网易多年技术积累之上，既兼容开源技术，也适配信创环境，并在调度性能与数据隔离方面做了多项增强。配合数据标准、质量、建模与安全管理模块，整体治理能力相对完整。平台还强调数据资产运营，例如通过ROI 模型衡量价值、推动数据入表，推动将数据作为资产进行持续运营，这在大型企业实践中是一个重要的着力点。

网易数帆在数据治理上的优势主要体现在方法体系成熟、效率与兼容性并重。其基于 DataOps 理念构建“标准先行、建模驱动”的一体化流程，帮助企业快速建立治理体系。平台支持低代码建模、自助 BI 与 ChatBI，兼顾 IT 与业务端的使用体验。

在技术层面，数帆具有较好的生态兼容性，适配主流大数据底座与信创环境，便于平滑替代与迁移。同时，它打通了数据从采集到运营的全流程，实现资源到资产的闭环转化，并支持总部—子公司协同的 “1+1+N” 治理架构，满足集团级数据穿透与统一管理需求。【官网：https://sc.pingcode.com/5tbk6】

2.数澜科技

数澜科技是国内较早提出并专注于数据中台建设的服务商，其核心产品是“数数通”智能数据中台平台。该平台提供了一套完整的数据资产化解决方案，覆盖了从数据集成、开发、治理到数据资产管理和服务的全链路，旨在帮助企业构建可持续运营的数据能力。数澜科技的方法论强调将数据转化为可量化、可运营、可增值的业务资产，在业界具有一定的影响力。

数澜科技的服务聚焦于将数据能力与具体的业务场景深度融合，通过其平台工具和咨询服务，帮助企业梳理和盘点数据资源，构建统一的数据规范和口径，并最终形成可供业务部门便捷调用的数据服务。这种模式使得数据应用开发更加敏捷，降低了业务人员使用数据的门槛。

对于那些希望快速将数据价值体现于业务增长，特别是期望构建一套完善的数据资产运营体系以支撑业务创新的企业而言，数澜科技提供了一套相对成熟的理论框架和实践工具。它适合那些已经意识到数据重要性，并希望系统化、体系化地开展数据资产管理工作的成长型和成熟型企业。

3.云徙科技

云徙科技是一家数字中台服务商，其核心特色在于提供“业务中台+数据中台”的双中台解决方案。它的数据中台产品并非孤立存在，而是与业务中台紧密协同，共同服务于企业的数字化转型目标，尤其在营销、销售和服务等领域表现突出。其平台致力于打通前端业务系统和后端数据资源，形成业务与数据的闭环。

云徙科技的解决方案在消费品、汽车、地产等行业积累了较多实践。它擅长帮助企业整合多渠道的消费者数据，构建统一的用户画像和会员体系，从而赋能精准营销和个性化服务，驱动业务增长。对于这类以消费者运营为核心的企业来说，云徙科技的双中台架构能够有效地将数据洞察转化为实际的业务行动。

4.用友数据中台

用友数据中台是用友商业创新平台（YonBIP）的重要组成部分，其最大的特点是与用友自身的ERP、财务、人力、供应链等企业应用套件有着天然的、深度的集成优势。它为企业提供了一个集数据湖、数据仓库、数据服务和商业智能于一体的综合性平台，旨在激活企业沉淀在各类业务系统中的数据价值。

对于广大正在使用用友ERP或其他业务系统的企业客户而言，选择用友数据中台意味着能够更加平滑地打通核心业务数据。平台提供了从数据采集、治理、建模到数据分析和可视化应用的全套工具，帮助企业在一个统一的平台上完成数据资产的整合与利用，降低了多系统集成的复杂性和成本。因此，它非常适合那些希望在现有用友技术栈基础上，构建统一数据分析与管控能力的企业。

5.亚信科技

亚信科技在数据处理和智能化领域拥有深厚的技术积淀，尤其是在通信运营商市场。其数据资产管理解决方案传承了服务大型企业所必需的“电信级”高稳定性和高性能标准，能够处理海量的并发数据请求。其产品体系覆盖了数据基础设施、数据治理、数据开发以及数据应用等多个层面，旨在为政府、金融、交通等大型政企客户提供强大的数据核心能力。

亚信科技的数据产品注重对大规模数据的实时处理与分析能力，并结合AI技术，提供智能洞察和决策支持。它的解决方案适合那些数据体量巨大、对系统性能和可靠性要求极为严苛、且业务场景复杂的大型企业和公共服务机构。

6.星环科技

星环科技是一家专注于企业级大数据基础软件的厂商，提供从数据底层技术到上层应用的全栈式产品与服务。其大数据基础平台Transwarp Data Hub (TDH) 是其核心产品，之上构建了完善的数据治理和数据资产管理工具链。星环科技的技术路线强调自主研发和技术领先性，其产品在数据处理性能和功能完整性方面表现出色。

星环科技的平台覆盖了数据集成、数据湖、数据仓库、知识图谱、数据开发与治理等广泛领域，为企业提供了一个技术强大且统一的数据底座。企业可以在这个平台上进行从数据存储、处理到高级分析和AI建模的全流程操作。

对于技术能力较强，希望构建一个技术自主可控、功能全面、性能卓越的大数据平台，以满足当前及未来复杂数据处理和分析需求的企业来说，星环科技提供了一个坚实可靠的选择。

7.龙石数据中台

龙石数据是一家专注于数据智能领域的服务商，其核心产品龙石数据中台，旨在为企业提供一个一站式的智能数据平台。该平台覆盖了从数据汇聚、治理、开发、分析到智能应用的全生命周期管理，帮助企业整合内外部的异构数据源，构建统一、标准、高质量的数据资产体系。平台的设计注重模块化和低代码特性，以提升数据开发的效率和敏捷性。

龙石数据中台在能源电力、先进制造、金融、政务等领域有着较为深入的行业实践。其解决方案特别关注将数据能力与行业知识相结合，通过预置的行业模型和业务模板，帮助客户快速构建符合自身业务特色的数据应用。平台强调数据的服务化封装与共享能力，让数据能够像标准化的API一样，被前端业务系统灵活调用，从而支撑业务的快速创新和迭代。

对于那些处于数字化转型关键阶段，特别是数据源复杂、业务场景多样的传统行业企业而言，龙石数据中台提供了一个较为完善的解决方案。它适合那些既需要构建坚实、统一的数据底座，又希望能够敏捷地响应业务需求、快速验证数据价值的企业，帮助它们将沉睡的数据资源转化为驱动业务决策和运营优化的核心动能。

二、什么是数据资产管理系统？

从根本上说，数据资产管理系统是一个集成的软件平台，其核心目标是将企业的数据视为与设备、资本同等重要的“核心资产”进行系统化、标准化和价值化的管理。它不仅仅是一个存储数据的数据库或仓库，而是一个覆盖数据全生命周期的“管家”，从数据的采集、整合、处理、存储，到应用、分析、共享和销毁，提供了一整套完整的方法论、工具和流程。其本质是帮助企业摸清“有什么数据”（数据盘点）、“数据在哪里”（数据定位）、“数据质量如何”（质量评估）以及“谁可以使用数据”（权限管控）等关键问题。

一个现代化的数据资产管理系统，通常包含几个不可或缺的核心功能模块。首先是数据目录，它像一个企业数据的“图书馆索引”，帮助用户快速发现和理解数据。其次是数据血缘，它能清晰地追溯数据的来龙去脉，增强数据的可信度。此外，还包括元数据管理、数据质量管理、数据安全与合规以及数据标准管理等。这些功能模块协同工作，共同构建起企业数据资产的坚实底座，让数据真正变得“看得见、摸得着、用得好”。

三、企业实施数据资产管理系统有什么好处？

对于正在经历数字化转型的企业而言，实施数据资产管理系统带来的好处是战略性且多维度的。最直接的好处是显著提升决策的效率与精准度。当决策者能够快速获取到经过治理的、高质量的、可信的数据时，商业决策就不再是基于直觉的“拍脑袋”，而是基于数据洞察的科学研判，从而有效规避市场风险，抓住商业机会。同时，这也意味着企业能够更好地遵守如《个人信息保护法》、GDPR等日益严格的数据合规性要求，避免潜在的法律风险与品牌声誉损失。

从运营层面来看，数据资产管理系统能够极大激活数据潜在价值，实现降本增效。通过打通内部的数据孤岛，建立统一的数据视图，不同部门的员工可以在权限范围内高效地共享和复用数据，避免了重复开发和数据冗余，直接降低了IT成本和数据管理的人力成本。更重要的是，清晰、可信的数据资产是数据分析、商业智能（BI）乃至人工智能（AI）应用的基础。一个优秀的数据资产管理平台能够为上层的数据应用提供源源不断的“高质量燃料”，赋能业务创新，甚至开拓新的数据服务和盈利模式。

四、选择数据资产管理系统的关键评估指标有哪些？

选择一款合适的数据资产管理系统是一项关键的IT投资，需要从多个维度进行综合评估。选型者不能仅仅关注产品的功能列表，而应深入考察其是否与企业当前及未来的业务需求相匹配。以下是一些关键的评估指标：

功能的全面性与深度：考察系统是否覆盖了从数据集成、元数据管理、数据目录、数据质量、数据安全到数据服务的完整链路。例如，其数据血缘分析是否能达到字段级别？数据质量的校验规则是否足够灵活、可自定义？

平台的开放性与集成能力：现代企业的数据源极其复杂，包括各类数据库、数据湖、SaaS应用、API接口等。因此，必须评估系统是否具备强大的连接器生态，能否轻松、稳定地与企业现有的IT基础设施进行无缝对接。

可扩展性与性能：随着业务增长，企业的数据量会呈指数级增长。评估系统在架构上是否支持水平扩展，能否在数据量和用户数激增的情况下，依然保持高效的响应和处理性能。

用户体验与易用性：一个成功的系统需要被广泛使用才能发挥价值。评估其用户界面是否直观，操作流程是否简化，能否为数据分析师、业务人员等不同角色的用户提供友好的使用体验，这将直接影响系统的落地普及率。

厂商的服务与支持能力：考察供应商的技术支持体系是否完善，能否提供专业的实施咨询、及时的售后响应和持续的版本升级服务。一个可靠的合作伙伴远比一个纯粹的软件销售商更有价值。

五、数据资产管理系统的成本构成与投资回报（ROI）计算

全面理解数据资产管理系统的成本构成与ROI，是推动项目立项和获得管理层支持的关键。其成本通常由以下几个部分组成：

初期采购成本：这部分主要包括软件许可证（License）费用或云服务的订阅（Subscription）费用。不同厂商的授权模式差异很大，可能是按用户数、CPU核心数或数据节点数计费。

实施与集成成本：这是项目落地过程中占比可能很高的隐性成本。它包括了专业的实施顾问服务费、与现有系统（如ERP、CRM）的接口开发费、以及数据迁移和初期治理的费用。

硬件与基础设施成本：如果选择本地部署，则需要考虑服务器、存储、网络等硬件设备的采购和维护成本。如果选择SaaS模式，这部分成本则会包含在订阅费中。

后期运维与培训成本：系统上线后，需要持续投入人力进行日常运维、版本升级和问题处理。同时，对相关使用人员进行系统化培训的成本也不容忽视。

计算数据资产管理系统的投资回报（ROI）虽然复杂，但可以通过量化指标和关键效益来评估。一个基础的计算公式是：ROI = (累计收益 – 累计成本) / 累计成本 × 100%。其中，“收益”可以从以下几个方面来衡量：效率提升：例如，数据分析师寻找和理解数据的时间从平均每天2小时缩短到30分钟，由此节省的人力成本可以被量化。成本节约：例如，通过数据去重和统一存储，每年节约的存储硬件成本。风险规避：例如，因满足数据合规要求而避免的潜在罚款金额。收入增长：例如，通过精准的用户画像分析，使营销活动的转化率提升了X%，带来的新增销售额。

六、如何评估数据资产管理系统的性能？

评估数据资产管理系统的性能，需要超越简单的功能演示，进行实际的、有压力的测试。这通常在选型阶段的POC环节进行。评估的重点应放在系统处理真实业务场景的能力上。

首先，关键在于数据处理与查询的效率。评估时，应该使用企业自身的、具有代表性的大数据集进行测试。例如，测试系统在采集百万级甚至千万级元数据时的速度和资源消耗；测试复杂数据血缘关系图的加载和渲染时间；以及在高并发场景下，多用户同时进行数据检索和分析时的响应延迟。这些指标直接关系到用户的日常使用体验。其次，系统的稳定性和可靠性是评估的重中之重。在POC期间，应进行长时间的压力测试，观察系统是否存在内存泄漏、服务中断等问题。同时，还需要评估其备份和恢复机制是否健全，能否在发生故障时快速恢复服务，保障业务的连续性。

总结

随着数据驱动战略逐渐成为企业竞争优势的重要组成部分，选择一款合适的数据资产管理系统将直接影响企业的数据治理效率与业务洞察力。通过本次对比，我们不难发现，各系统在功能侧重点、适用场景及技术生态方面各有千秋：有的擅长元数据管理，有的侧重数据质量监控，也有的在可视化能力或与大数据平台的集成方面更具优势。因此，企业在选型时应结合自身的数据体量、行业属性、IT架构与治理目标，明确优先需求，再匹配对应工具，避免“一刀切”式部署。希望本篇对比评测能为您在 2025 年的数据资产管理决策提供切实参考，助力企业实现数据价值的最大化。

常见问题解答 (FAQ)

1.实施一个数据资产管理系统通常需要多长时间？

实施周期因企业的数据规模、数据复杂性、业务需求以及所选产品的不同而差异很大。一个基础功能的敏捷部署项目可能在3-6个月内完成并看到初步成效。但对于大型企业，要实现全面的数据资产化管理，往往需要分阶段进行，可能是一个持续1-2年甚至更久的长期项目。

2.我们是一家中小型企业，是否也需要数据资产管理？

当然需要。数据资产化并非大型企业的专利。对于中小型企业而言，数据同样是驱动增长的关键引擎。虽然数据量可能不及大型企业，但“数据质量差、数据难找、数据价值无法发挥”等痛点是共通的。现在市面上有很多轻量级、SaaS化、开箱即用的数据资产管理产品，成本相对可控，非常适合中小型企业起步，帮助其在发展初期就建立起良好的数据管理习惯。

3.如何确保数据资产管理过程中的数据安全与隐私？

安全是数据资产管理的生命线。一个合格的系统必须具备完善的安全管控机制。这主要包括：统一的身份认证和精细化的权限控制体系（能控制到表、字段、甚至行级别的数据访问权限）、敏感数据的自动识别与脱敏处理（如对身份证、手机号等信息进行遮蔽或加密）、以及全面的操作日志审计（记录所有用户的数据访问和操作行为，以便追溯）。

4.系统是否支持云上和本地混合部署？

混合云部署已成为当前企业IT架构的主流趋势。因此，一个优秀的数据资产管理系统必须具备灵活的部署能力，既要支持在企业私有数据中心进行本地化部署，也要能无缝部署在主流的公有云平台（如阿里云、腾讯云、AWS等）上，并且能够对分布在不同环境中的数据源进行统一的纳管和治理。在选型时，务必向厂商确认其对混合部署架构的支持程度。