2025年国央企主流使用的 8 款大数据开发治理平台盘点

本文将深入对比8款大数据开发治理平台：1.网易数帆； 2.星环科技； 3.亿信华辰； 4.龙石数据中台； 5.普元信息； 6.数澜科技； 7.百分点科技数据管理平台； 8.用友数据中台。

如何有效开发、治理和管理海量数据，已成为企业信息化建设的重中之重。为此，各大国有企业与中央企业纷纷选择成熟的大数据开发治理平台，以实现数据资源的标准化、资产化与可运营化。

本篇文章将聚焦当前国央企主流采用的8款大数据开发治理平台，基于行业应用场景、功能覆盖能力、平台成熟度与生态兼容性等维度进行系统性梳理与测评。

一、国央企主流使用的大数据开发治理平台盘点

1.网易数帆

与市面上众多数据治理产品相比，网易数帆值得首先尝试的一家数据治理厂商。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，已服务国央企、金融、制造等行业400多家头部企业（如南方电网、长安汽车、建设银行、华泰证券、龙湖、格力、三只松鼠等），并具备较强的私有定制化能力，这使其在大型组织中的适配性较好。

网易能取得这些头部客户，部分源于其产品能力。网易数帆在数据治理上的布局较为全面，提供从数据采集、建模到使用的一体化开发治理平台 EasyData，通过流程标准化与自动化，减少了很多企业原本需要手动对接的环节。诸如逻辑数据湖、指标体系、元数据管理、血缘追溯等治理能力均已覆盖，形成了较为完整的一站式方案。

它自主研发的大数据底座 NDH，建立在网易多年技术积累之上，兼容开源技术并适配信创环境，在调度性能与数据隔离上做了额外增强。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善。该平台还强调数据资产运营，例如采用 ROI 模型衡量价值、推动数据入表，把数据作为资产进行运营——这一点在很多大企业的实践中是重要的推进手段。

从方法论与使用体验角度看，网易数帆的优势主要体现在方法体系成熟、效率与兼容性兼备。其基于 DataOps 理念构建“标准先行、建模驱动”的一体化流程，帮助组织快速建立治理体系。平台支持低代码建模、自助BI和ChatBI，兼顾 IT 与业务人员的使用习惯。在技术层面，数帆对主流大数据底座及信创环境有良好适配，便于平滑替代与迁移；同时打通了从数据采集到资产运营的全流程，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.星环科技

星环科技是一家提供企业级大数据基础软件和服务的公司，其产品线覆盖了数据集成、存储、计算、分析和开发的全链路。其大数据平台Transwarp Data Hub (TDH) 是其核心产品之一，旨在为企业构建统一的数据底座，支持多样化的数据处理和分析需求。平台通过存算分离、湖仓一体的架构，帮助用户应对海量数据的挑战。

星环科技的平台在金融、政府、能源等对数据处理性能和安全性要求极高的行业拥有广泛的实践。其解决方案强调技术栈的完整性和底层性能的优化，能够支持企业从传统数据仓库向现代数据平台平滑演进。

对于那些需要构建强大、统一、高性能数据基础设施，并希望在一个技术体系内解决大部分数据问题的企业而言，星环科技提供了一个较为全面的选择。它适合需要处理复杂查询、进行实时分析和机器学习等综合性数据应用场景的组织。

3.亿信华辰

亿信华辰的睿治智能数据治理平台是一款专注于数据治理领域的成熟产品。它并非一个大而全的数据开发平台，而是将重心聚焦于数据治理的各个核心环节，提供从数据标准、元数据管理、数据质量、数据集成、主数据管理到数据安全等一系列精细化的工具模块。

该平台的核心优势在于其对数据治理工作的深刻理解和功能模块的专业性。它通过自动化的工具帮助企业梳理数据资产、监控数据质量、追踪数据血缘，旨在解决企业在数据治理过程中遇到的标准难落地、资产说不清、质量难保证等具体问题。睿治平台适合那些已经意识到数据治理重要性，希望引入专业工具来系统化、规范化管理数据资产的企业。

4.龙石数据中台

龙石数据中台是围绕“数据中台”理念构建的一站式数据智能服务平台。它的核心目标是帮助企业将数据转化为可复用、可共享、可便捷调用的数据服务，从而打破业务系统之间的数据壁垒，提升数据响应业务的速度和灵活性。

平台覆盖了从数据汇聚、开发、资产管理到数据服务的完整流程，强调数据资产的目录化和标签化管理，让业务人员也能方便地理解和使用数据。龙石数据中台的解决方案适合那些正在积极推进数字化转型，希望建立企业级数据资产中心，以数据驱动前台业务创新和敏捷迭代的企业。

5.普元信息

普元信息在企业软件基础平台领域深耕多年，其数据治理和数据中台解决方案是其整体数字化转型产品矩阵中的重要组成部分。平台着眼于帮助大型组织梳理复杂的信息化资产，构建从数据资源化、资产化到服务化的完整管理体系。

普元信息的平台注重与企业现有IT架构的融合，强调数据治理的顶层设计和长效机制建设。它不仅提供工具，也包含一套数据治理咨询和实施方法论，帮助企业，特别是金融、电信等大型企业，系统性地解决跨部门、跨系统的数据管理难题。

该平台适合那些信息化建设程度较高、系统架构复杂、希望将数据治理与企业级架构治理相结合，从而实现稳健、可持续的数字化运营的大型组织。

6.数澜科技

数澜科技是“数据中台”理念的积极倡导者和实践者，其核心产品“数栖平台”是一个全链路的数据应用基础设施。该平台的核心思想是将企业的数据资源通过系统化的加工和组织，构建成稳定、可复用的数据资产体系，并最终以API等形式服务于业务。

数澜科技的解决方案非常强调业务价值驱动，主张数据治理和开发的最终目的是为了赋能业务。平台内置了大量的方法论和实践模板，帮助企业规划和构建自身的数据中台，实现数据的“存、通、用”。它适合那些希望快速构建数据应用能力，将数据转化为业务增长新动能的成长型和创新型企业。

7.百分点科技数据管理平台

百分点科技早期以个性化推荐和用户画像等智能应用见长，其数据管理平台是在深厚的数据智能应用经验之上构建的。该平台将大数据技术与人工智能技术深度融合，提供从数据集成、治理、开发到智能分析和应用的全栈式服务。

该平台的特色在于其强大的数据认知和分析能力。它不仅帮助企业管理和治理数据，更注重通过知识图谱、自然语言处理、机器学习等AI技术，深度挖掘数据背后的关联和价值，赋能智能决策和业务创新。对于那些不仅要管好数据，更希望激活数据价值，构建智能分析和决策能力的企业来说，百分点科技提供了一个值得关注的选项。

8.用友数据中台

用友作为国内领先的企业管理软件与云服务提供商，其数据中台是用友商业创新平台（YonBIP）的核心组成部分。它的最大优势在于能够与用友自身的ERP、CRM、财务等海量企业应用进行无缝集成和数据打通。

用友数据中台旨在帮助其庞大的企业客户群体，将分散在各个业务系统中的数据进行统一汇聚和治理，形成全域的、统一的数据视图。它为企业提供数据开发、数据资产管理、数据服务等能力，让数据可以直接反哺业务决策和流程优化。对于广大正在使用用友系统的企业而言，用友数据中台提供了一条相对平滑的数据化升级路径。

二、大数据开发治理平台是什么？

从广义上讲，大数据开发治理平台并非单一的软件，而是一个集成了数据全生命周期管理能力的综合性解决方案。它为企业提供了一站式的环境，用于处理从数据接入、存储、计算、开发、调度到最终消费与应用的全链路流程。这个平台的核心目标是打破传统数据处理工具链条长、组件繁杂、协作困难的壁幕，将复杂的大数据技术“产品化”，让数据工程师、分析师乃至业务人员能更高效、更安全地利用数据。

具体来看，一个现代化的大数据开发治理平台通常融合了“开发”与“治理”两大核心职能。“开发”层面，它提供可视化的开发界面、丰富的计算引擎（如Spark、Flink）、任务调度与运维监控等功能，旨在最大化地提升数据应用的开发效率。而“治理”层面，则贯穿于数据流动的每一个环节，通过元数据管理、数据质量监控、数据血缘分析、数据标准设定和数据安全管控等手段，确保数据的准确性、一致性、完整性和安全性，最终将混乱无序的“原始数据”转化为可信、可用、可管、可控的“数据资产”。

三、国央企为何必须部署大数据开发治理平台？

在“数字中国”和国资国企改革深化提升的宏大背景下，数字化转型已成为国央企发展的“必修课”而非“选修课”。部署大数据开发治理平台，是国央企在这场变革中抢占先机、实现高质量发展的关键战略举措。其必要性主要体现在数据驱动决策和响应国家战略要求两个方面。

首先，国央企普遍体量庞大、业务复杂，长期积累了海量数据，但也常常面临着严重的数据孤岛、数据标准不一、数据质量参差不齐等挑战。这导致“数据用不起来、决策拍脑袋”的现象依然存在。大数据开发治理平台通过拉通全域数据、建立统一的数据标准和质量体系，能够将沉睡的数据唤醒，赋能业务创新、优化生产流程、提升经营管理效率，真正实现“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的精细化运营模式。

其次，国央企作为国民经济的“压舱石”，在保障国家数据安全、实现关键技术自主可控方面肩负着特殊使命。传统的、由国外厂商主导的“烟囱式”数据架构已难以满足新时期的安全与发展要求。因此，部署符合“信创”（信息技术应用创新）要求的大数据开发治理平台，不仅是技术升级，更是落实国家战略、构建安全、可靠、自主的数字底座，确保核心数据资产牢牢掌握在自己手中的必然选择。

四、国央企选择大数据治理平台的标准有哪些？

国央企在进行大数据平台选型时，其考量标准远超普通企业，通常是技术实力、安全合规与服务能力的综合评估。一个全面的选型框架，至少应包含以下4个核心维度。

第一，自主可控与安全合规是首要前提。 平台是否符合信创体系要求，核心代码与组件是否自主可控，是选型的“一票否决”项。同时，平台必须具备完善的数据安全管理体系，包括数据分类分级、权限管控、数据脱敏、加密存储、操作审计等功能，以满足《数据安全法》《个人信息保护法》等国家法律法规的严格要求。

第二，平台的先进性、稳定性和开放性是技术基石。 这要求平台具备湖仓一体、存算分离等先进技术架构，能够支撑海量数据的稳定、高效处理。同时，平台的开放性和兼容性也至关重要，应能无缝对接企业现有的各类业务系统和数据源，并支持混合云、多云部署模式，避免厂商锁定，为未来的技术演进留足空间。

第三，全链路数据治理能力是核心考量。 平台不能仅仅是一个开发工具集，更需要提供贯穿数据生命周期的、一体化的治理能力。从元数据自动采集、数据血缘关系的可视化追溯，到数据质量的智能监控与稽核，再到统一数据标准的落地，这些都是评估平台是否能真正管好、用好数据的关键指标。

第四，厂商的行业经验与服务能力是重要保障。 优先选择在国央企领域拥有丰富实践案例和深刻行业理解的厂商。其本地化服务团队的专业能力、响应速度以及能否提供从规划咨询、实施落地到持续运营的全方位服务，直接关系到项目最终的成败。

五、大数据开发治理平台必须具备的能力

一个功能完备、性能卓越的大数据开发治理平台，应该像一个装备精良的“数据中央厨房”，既要有高效的“食材处理线”（数据开发），也要有严格的“品控体系”（数据治理）。

在数据开发层面，平台必须具备以下关键能力：

多源异构数据集成能力： 支持通过拖拽式配置，快速接入包括关系型数据库、消息队列、文件、API等在内的上百种数据源，实现数据的顺畅流动。

一站式敏捷开发能力： 提供从数据处理、脚本开发、算法实践到报表制作的集成化环境，支持SQL、Python、Java等多种语言，并最好内置丰富的行业数据模型和算法组件，实现低代码/零代码开发，降低数据应用门槛。

强大的计算与调度引擎： 内核需支持Spark、Flink等主流计算框架，满足离线批处理、实时流计算等多种复杂计算场景。同时，任务调度系统必须具备金融级的稳定性和高并发处理能力，支持复杂的依赖关系和时间策略。

在数据治理层面，平台的核心能力则体现在：

全面的元数据管理能力： 能够自动采集和管理技术元数据、业务元数据和管理元数据，构建企业的“数据地图”，让用户能快速找到数据、看懂数据。

智能化的数据质量监控能力： 支持自定义数据质量校验规则，对数据进行事前、事中、事后的全流程监控与智能预警，形成质量问题从发现到修复的闭环管理。

端到端的数据血缘分析能力： 可视化地呈现数据从源头到消费终端的全链路流转过程，当数据出现问题时，能快速追根溯源；当业务需求变更时，能精准评估影响范围。

精细化的数据安全管控能力： 结合数据分类分级，实现字段级别的、动态的访问权限控制和数据脱敏策略，确保“对的人”在“对的场景”下，以“对的方式”访问“对的数据”。

六、大数据治理平台如何有效落地执行？

大数据治理平台的落地远非采购一套软件那么简单，它是一项涉及战略、组织、流程与技术的系统性工程。要确保平台能够真正发挥价值，避免成为“昂贵的摆设”，必须遵循科学的方法论。

首先，顶层规划与场景切入是成功的基础。企业在项目启动前，必须成立由高层领导牵头、业务与IT部门共同参与的专项小组，明确数据治理的愿景和目标。切忌“大而全”，应选择一个业务价值高、数据基础好、影响范围可控的场景（如财务分析、供应链优化等）作为试点，通过“小步快跑、快速迭代”的方式，打造样板工程，树立内部信心，总结实践经验。

其次，制度建设与组织保障是执行的关键。必须“先建制度，再上系统”，明确数据治理的组织架构、岗位职责和工作流程，例如成立数据管理委员会，任命数据所有者。将数据标准、数据质量规则等以制度的形式固化下来，并通过平台工具进行强制落地，形成“人治”与“技治”的有效结合。没有清晰的权责体系和管理流程，再好的工具也无法有效运转。

最后，持续运营与文化宣贯是价值的延伸。数据治理是一个长期且持续的过程，而非一劳永逸的项目。平台上线后，必须建立常态化的运营机制，定期评估治理成效，不断优化治理规则和流程。同时，要加强企业内部的数据文化建设，通过培训、宣传等方式，提升全员的数据素养和数据意识，让“用好数据、管好数据”成为每个人的自觉行动，最终让数据真正融入业务，持续创造价值。

总结

随着国家“数据治理能力现代化”政策的不断深入，企业对大数据开发治理平台的需求也从基础的数据采集与处理，逐步向统一建模、元数据管理、数据血缘分析、安全权限控制等高阶能力演进。从本次盘点的8款主流平台来看，平台集成化程度、数据治理颗粒度、AI辅助开发能力以及国产化适配性正成为企业选型的核心考量因素。选择一款契合业务战略、组织架构和数据资产现状的大数据开发治理平台，将是每一家国央企在未来数智化转型道路上的关键一步。

常见问题解答(FAQ)

1.我们应该自研大数据平台还是直接采购成熟的产品？

对于绝大多数国央企而言，建议优先选择采购成熟的商用平台。自研不仅投入巨大、周期漫长，且后期维护和技术迭代的成本极高。成熟平台经过大量客户验证，稳定性、安全性和功能完整性更有保障，能让企业聚焦于业务创新而非底层技术。

2.实施大数据治理，最关键的第一步是什么？

是进行全面的数据资产盘点和顶层规划。首先要摸清家底，知道自己有哪些数据、在哪里、质量如何。然后结合业务痛点和战略目标，制定清晰的数据治理蓝图和实施路线图，切忌在目标不明的情况下盲目上马工具。

3.如何衡量数据治理项目的投资回报率（ROI）？

可以从四个方面评估：提效、降本、创收、风控。例如，通过提升数据质量和开发效率，缩短了报表产出时间（提效）；通过统一平台，降低了多系统维护成本（降本）；通过数据分析洞察，赋能了新业务或精准营销（创收）；通过加强数据安全管控，避免了合规风险和数据泄露损失（风控）。

4.选型时，为什么“信创”背景如此重要？

“信创”即信息技术应用创新，是国家推动核心技术自主可控的重要战略。对于国央企而言，其业务系统和数据涉及国家经济命脉和安全，采用符合信创标准的平台是硬性的合规要求，旨在从根本上摆脱对国外技术的依赖，确保供应链安全和数据主权。