国内十大数据库排名是哪些

1、openGauss企业。

2、达梦。

3、GaussDB。

4、PolarDB。

5、人大金仓。

6、GBase。

7、TDSQL。

8、SequoiaDB。

9、OushuDB。

10、AnalyticDB。

详细介绍：

1、南大通用：

南大通用提供具有国际先进技术水平的数据库产品。南大通用已经形成了在大规模、高性能、分布式、高安全的数据存储、管理和应用方面的技术储备，同时对于数据整合、应用系统集成、PKI安全等方面具有丰富的应用开发经验。

2、武汉达梦：

武汉达梦数据库有限公司成立于2000年，为国有控股的基础软件企业，专业从事数据库管理系统研发、销售和服务。其前身是华中科技大学数据库与多媒体研究所，是国内最早从事数据库管理系统研发的科研机构。达梦数据库为中国数据库标准委员会组长单位，得到了国家各级政府的强力支持。

3、人大金仓：

人大金仓数据库管理系统KingbaseES是北京人大金仓信息技术股份有限公司自主研制开发的具有自主知识产权的通用关系型数据库管理系统。

金仓数据库主要面向事务处理类应用，兼顾各类数据分析类应用，可用做管理信息系统、业务及生产系统、决策支持系统、多维数据分析、全文检索、地理信息系统、搜索等的承载数据库。

4、神舟通用：

神通数据库是一款计算机数据库。神通数据库标准版提供了大型关系型数据库通用的功能，丰富的数据类型、多种索引类型、存储过程、触发器、内置函数、视图、Package、行级锁、完整性约束、多种隔离级别、在线备份、支持事务处理等通用特性，系统支持SQL通用数据库查询语言。

公示系统。打开国泰安数据库公示系统，点击小微企业名录，点击网页下面的小微企业名录，跳转到查询页面，输入公司名称，输入公司名称即可查询企业规模。企业规模是指按有关标准和规定划分的企业规模，企业规模分为特大型、大型、中型、小型、微型。

教你轻松掌握数据仓库的规划和构建策略

数据仓库作为决策支持系统（DSS）的基础，具有面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的特性。这些特点说明了数据仓库从数据组织到数据处理，都与原来的数据库有很大的区别，这也就需要在数据仓库系统设计时寻求一个适合于数据仓库设计的方法。在一般的系统开发规划中，首先需要确定系统的功能，这些系统的功能一般是通过对用户的需求分析得到的。从数据仓库的应用角度来看，DSS分析员一般是企业中的中高层管理人员，他们对决策支持的需求不能预先做出规范的说明，只能给设计人员一个抽象地描述。

这就需要设计人员在与用户不断的交流沟通中，将系统的需求逐步明确，并加以完善。因此数据仓库的开发规划过程实际上是一个用户和设计人员对其不断了解、熟悉和完善的过程。 数据仓库的开发应用规划是开发数据仓库的首要任务。只有制定了正确的数据仓库规划，才能使组织主要力量有序地实现数据仓库的开发应用。在数据仓库规划中一般需要经历这样几个过程：选择实现策略、确定数据仓库的开发目标和实现范围、选择数据仓库体系结构、建立商业和项目规划预算。 当数据仓库规划完成后，需要编制相应的数据仓库规划说明书，说明数据仓库与企业战略的关系，以及与企业急需处理的、范围相对有限的开发机会，重点支持的职能部门和今后数据仓库开发工作的建议，实际使用方案和开发预算，作为数据仓库实际开发的依据。

1、选择数据仓库实现策略

数据仓库的开发策略主要有自顶向下、自底向上和这两种策略的联合使用。自顶向下策略在实际应用中比较困难，因为数据仓库的功能是一种决策支持功能。这种功能在企业战略的应用范围中常常是很难确定的，因为数据仓库的应用机会往往超出企业当前的实际业务范围，而且在开发前就确定目标，会在实现预定目标后就不再追求新的应用，是数据仓库丧失更有战略意义的应用。由于该策略在开发前就可以给出数据仓库的实现范围，能够清楚地向决策者和企业描述系统的收益情况和实现目标，因此是一种有效的数据仓库开发策略。该方法使用时需要开发人员具有丰富的自顶向下开发系统的经验，企业决策层和管理人员完全知道数据仓库的预定目标并且了解数据仓库能够在那些决策中发挥作用。

自底向上策略一般从某个数据仓库原型开始，选择一些特定的为企业管理人员所熟知的管理问题作为数据仓库开发的对象，在此基础上进行数据仓库的开发。因此，该策略常常用于一个数据集市、一个经理系统或一个部门的数据仓库开发。该策略的优点在于企业能够以较小的投入，获得较高的数据仓库应用收益。在开发过程中，人员投入较少，也容易获得成效。当然，如果某个项目的开发失败可能造成企业整个数据仓库系统开发的延迟。该策略一般用于企业洗碗对数据仓库的技术进行评价，以确定该技术的应用方式、地点和时间，或希望了解实现和运行数据仓库所需要的各种费用，或在数据仓库的应用目标并不是很明确时，数据仓库对决策过程影响不是很明确时使用。

在自顶向下的开发策略中可以采用结构化或面向对象的方法，按照数据仓库的规划、需求确定、系统分析、系统设计、系统集成、系统测试和系统试运行的阶段完成数据仓库的开发。而在自底向上的开发中，则可以采用螺旋式的原型开发方法，使用户可以根据新的需求对试运行的系统进行修改。螺旋式的原型开发方法要求在较短的时间内快速的生成可以不断增加功能的数据仓库系统，这种开发方法主要适合于这样一些场合：在企业的市场动向和需求无法预测，市场的时机是实现产品的重要组成部分，不断地改进对与企业的市场调节是必需的；持久的竞争优势来自连续不断地改进，系统地改进是基于用户在使用中的不断发现。 自顶向下和自底向上策略的联合使用具有两种策略的优点，既能快速的完成数据仓库的开发与应用，还可建立具有长远价值的数据仓库方案。但在实践中往往难以 *** 作，通常需要能够建立、应用和维护企业模型、数据模型和技术结构的、具有丰富经验的开发人员，能够熟练的从具体（如业务系统中的元数据）转移到抽象（只基于业务性质而不是基于实现系统技术的逻辑模型）；企业需要拥有由最终用户和信息系统人员组成的有经验的开发小组，能够清楚地指出数据仓库在企业战略决策支持中的应用。

2、确定数据仓库的开发目标和实现范围

为确定数据仓库的开发目标和实现范围，首先需要对企业管理者等数据仓库用户解释数据仓库在企业管理中的应用和发展趋势，说明企业组织和使用数据来支持跨功能系统的重要性，对企业经营战略的支持，以确定开发目标。在该阶段确认与使用数据仓库有关的业务要求，这些要求应该只支持最主要的业务职能部门，将使用精力集中在收益明显的业务上，使数据仓库的应用立即产生效果，不应该消耗太多的精力在各个业务上同时铺开数据仓库的应用。

在确定开发目标和范围以后，应该编制需求文档，作为今后开发数据仓库的依据。 数据仓库开发的首要目标是确定所需要信息的范围，确定用户提供决策帮助时，在主题和指标域需要哪些数据源。这就需要定义：用户需要什么数据？面向主题的数据仓库需要什么样的支持数据？为成功地向用户提交数据，开发人员需要哪些商业知识？哪些背景知识？这就需要定义整体需求，以文件的形式整理现存的记录系统和系统环境，对使用数据仓库中数据的候选应用系统进行标识、排序，构造一个传递模型，确定尺度、事实及时间标记算法，以便从系统中抽取信息且将他们放入数据仓库。通过信息范围确定可为开发人员提供一个良好的分析平台，和用户一起分析哪些信息是数据仓库需要的，进行商业活动需要什么数据。开发人员可以和用户进一步定义需要，例如数据分级层次、聚合的层次、加载的频率以及需要保持的时间表等。 数据仓库开发的另一个重要目标是确定利用哪些方法和工具访问和导航数据？虽然用户都需要存取并且检索数据仓库的内容，但是所存取的粒度有所不同，有的可能是详细的记录，有的可能是比较概括的记录或十分概括的记录。用户要求的数据概括程度不同，将导致数据仓库的聚集和概括工具的需求不同。

数据仓库还有具有一定功能来访问和检索图表、预定义的报表、多维数据、概括性数据和详细记录。用户从数据仓库中获得信息，应该有电子表格、统计分析器和支持多维分析的分析处理器等工具的支持，以解释和分析数据仓库中的内容，产生并且验证不同的市场假设、建议和决策方案。为将决策建议和各种决策方案向用户清楚地表达出来，需要利用报表、图表和图像等强有力的信息表达工具。 数据仓库开发的其他目标，是确定数据仓库内部数据的规模。在数据仓库中不仅包含当前数据，而且包含多年的历史数据。数据的概括程度决定了这些数据压缩和概括的最大限度。如果要让数据仓库提供对历史记录进行决策查询的功能，就必须支持对大量数据的管理。数据的规模不仅直接影响决策查询的时间，而且还将直接影响企业决策的质量。

在数据仓库的开发目标中，还有：根据用户对数据仓库的基本需求，确定数据仓库中数据的含义；确定数据仓库内容的质量，以确定使用、分析和建议的可信级别；哪种类型的数据仓库可以满足最终用户的需求，这些数据仓库应该具有怎样的功能；需要哪些元数据，如何使用数据源中的数据等。 数据仓库的开发目标多种多样，十分复杂，需要开发人员和用户在开发与使用的过程中不断交互完善。因此，在规划中需要确定数据仓库的开发范围。使开发人员能够根据需求和目标的重要性逐步进行，并且在开发中吸取经验教训，为数据仓库在企业中的全部实现提供技术准备。因此，在为数据仓库确定总体开发方向和目标以后，就必须确定一个有限的能够很快体现数据仓库效益的使用范围。在考虑数据仓库苦的应用范围时，主要从使用部门的数量和类型、数据源的数量、企业模型的子集、预算分配以及开发项目所需的时间等角度分析。

在分析这些因素时，可从用户的角度和技术的角度两方面进行。 从用户的角度应该分析哪些部门最先使用数据仓库？是哪些人员为了什么目的使用数据仓库？以及数据仓库首先要满足哪些决策查询？因为这些决策查询往往确定了关于数据维数、报表的种类，这些因素都将确定数据仓库定义时所需要的数量关系。查询的格式越具体，越容易提供数据仓库的维数、聚集和概括的规划说明。 从技术角度分析，应该确定数据仓库中元数据库的规模，数据仓库的元数据库是存储数据仓库中数据定义的模型。数据定义存储在仓库管理器的目录中，可以作为所有查询和报表工具构造和查询数据仓库的依据。元数据库的规模直接表示了数据仓库中必须管理的数据规模。通过对元数据库规模的管理，实际上就确定了数据仓库中所需要管理的数据规模。

3、数据仓库的结构选择

数据仓库的结构可以进行灵活的选择，可将组织所使用的各种平台进行恰当的分割，把数据源、数据仓库和最终用户使用的工作站分割开来进行恰当的设计。

（1）数据仓库的应用结构

基于业务处理系统的数据仓库 在这种结构中，将运作的数据用于无需修改数据的只读应用程序中。具有这种结构的数据仓库元数据库是一种虚库，而不是数据仓库自身的元数据。在数据仓库元数据库的直接指导下，对数据仓库的查询就是简单的从数据库中抽取数据。

单纯数据仓库

利用在数据仓库中的数据源净化、集成、概括和集成等 *** 作，将数据源从业务处理系统中传输进集中的数据仓库，各部门的数据仓库应用只在数据仓库中进行。这种结构经常发生在多部门、少用户使用数据仓库的情况下。这里的集中仅仅是逻辑上的，物理上可能是分散的。

单纯数据集市

数据集市是指在部门中使用的数据仓库，因为企业中的各个职能部门都有自己的特殊需要，而统一的数据仓库可能不能满足这些部门的特殊要求。这种体系结构经常发生在个别部门对数据仓库的应用感兴趣，而组织中其他部门却对数据仓库的应用十分冷漠之时，由热心的部门单独开发式所采用。

数据仓库和数据集市

企业各部门拥有满足自己需要的数据集市，其数据从企业数据仓库中获取，而数据仓库从企业各种数据源中收集和分配。这种体系结构是一种较为完善的数据仓库体系结构，往往发生在组织整体对数据仓库应用感兴趣之时所采用的体系结构。

（2）数据仓库的技术平台结构 单层结构

单层结构主要是在数据源和数据仓库之间共享平台，或者让数据源、数据仓库、数据集市与最终用户工作站使用同一个平台。共享一个平台可以降低数据抽取和数据转换的复杂性，但是共享平台在应用中可能遇到性能和管理方面的问题，这种体系结构一般在数据仓库规模较小，而组织的业务系统平台具有较大潜力之时所采用。

客户/服务器两层结构

一层为客户机，一层为服务器，最终用户访问工具在客户层上运行，而数据源、数据仓库和数据集市位于服务器上，该技术机构一般用于普通规模的数据仓库。

三层客户/服务器结构

基于工作站的客户层、基于服务器的中间层和基于主机的第三层。主机层负责管理数据源和可选的源数据转换；服务器运行数据仓库和数据集市软件，并且存储仓库的数据；客户工作站运行查询和报表运用程序，且还可以存储从数据集市或数据仓库卸载的局部数据。在数据仓库稍具规模，两层数据仓库结构已经不能满足客户的需求，要讲数据仓库的数据存储管理、数据仓库的应用处理和客户端应用分开之时，可以采用这种结构。

多层式结构

这是在三层机构基础上发展起来的数据仓库结构，在该结构中从最内数据层到最外层的客户层依次是：单独的数据仓库存储层、对数据仓库和数据集市进行管理的数据仓库服务层、进行数据仓库查询处理的查询服务层、完成数据仓库应用处理的应用服务层和面向最终用户的客户层。体系层次可能多达五层，这种体系结构一般用于超规模数据仓库系统。

4、数据仓库使用方案和项目规划预算

数据仓库的实际使用方案与开发预算，是数据仓库规划中最后需要确定的问题。因为数据仓库主要用于对企业管理人员的决策支持，确保其实用性是十分重要的，因此需要让最终用户参与数据仓库的功能设计。这种参与是通过用户的实际使用方案进行的，使用方案是一个非常重要的需求模型。实际使用方案必须有助于阐明最终用户对数据仓库的要求，这些要求有的只使用适当的数据源就可以得到基本满足，而有的却需要来自企业外部的数据源，这就需要通过使用方案将这些不同的要求联系起来。 实际使用方案还可以将最终用户的决策支持要求与数据仓库的技术要求联系起来。因为当用户确定最终要求后，为元数据库的范围确定一个界限。还可以确定所需要的历史信息的数量，当根据特定的用户进行数据仓库的规划时，就可确定最终用户所关心的维度（时间、方位、商业单位和生产企业），因为维度与所需要的概括 *** 作有明显的关系，必须选择对最终用户有实际意义的维度，如：“月”、“季度”、“年”等。最后，还可以确定数据集市/数据仓库的结构需要，使设计人员确定采用单纯数据仓库结构，还是单纯的数据集市结构或者是两者相结合的结构。

在实际使用开发方案确定后，还需要对开发方案的预算进行估计，确定项目的投资数额。投资方案的确定可以依据以往的软件开发成本，但是这种预算的评估比较粗糙。另一种方法是参照结构进行成本评估，也就是说，将数据仓库实际使用方案所确定的构件进行分解，根据各个构件的成本进行预算估算。数据仓库的构件包含在数据源、数据仓库、数据集市、最终用户存取、数据管理、元数据管理、传输基础等部分中，这些构件有的在企业原有信息系统中已经具备，有的可以选择商品化构件，有的则需要自我开发。根据这些构件的不同来源，可以确定比较准确的预算。 在完成数据仓库规划后，就需要编制数据仓库开发说明书，说明系统与企业战略目标的关系，以及系统与企业急需处理的范围相对有限的开发机会，所设想的业务机会的说明以及目标任务概况说明、重点支持的职能部门和今后工作的建议。数据仓库项目应有明确的业务价值计划开始，在计划中需要阐明期望取得的有形和无形的利益。无形利益包含利用数据仓库使决策完成得更快更好等利益。

业务价值计划最好由目标业务主管来完成，因为数据仓库是用户驱动的，应该让用户积极参与数据仓库的建设，在规划书中要确定数据仓库开发目标的实现范围、体系结构和使用方案及开发预算。

进入信息化市场，数据库的重要性日益凸显，目前数据库主要分为数据库产品、数据库服务和数据库支撑体系。我国数据库产品以关系型为主，非关系型数据库以键值型数据库为主。

金融、电信、政务、制造和互联网为我国数据库应用最为广泛的领域，但是它们的应用特点各不相同。未来，在企业崛起、国家利好政策和资本关注等因素推动下，我国数据库行业市场规模有望接近7百亿元。

本文核心数据：数据库产品分布、数据库市场规模

数据库主要分为三大类

在信息化时代，数据库已经逐渐应用于各行各业。数据库主要分为三大类：数据库产品、数据库服务和数据库支撑体系。

数据库产品主要由关系型数据库、非关系型数据库、混合型数据库及数据库周边工具构成。

数据库服务是指围绕数据库的咨询规划、实施部署和运维运营等环节，为数据库系统的正常、高效、持续、安全使用提供信息技术服务工作。

数据库支撑体系由从事数据库学术研究、人才培养、开源社区、评测认证等工作的相关主体共同构成。

数据库产品以关系型为主，非关系型数据库以键值型数据库为主

目前，我国数据库产品主要以关系型为主，非关系型及混合型数据库较少。截止2021年6月，我国关系型数据库共有81个，非关系型数据库共有54个。在非关系型数据库中，键值型数据库占比最高，占非关系型数据库的926%。

五大行业应用较广，应用特点各不相同

在我国，金融、电信、政务、制造和互联网为我国数据库应用最为广泛的领域，但是它们的应用特点各不相同，金融、电信的IT监管环境较为严格、数据业务较为复杂、核心数据业务呈现“强事务”的特点，而对成本敏感度较低。与之相反的是，互联网领域对IT监管环境较弱，但是对成本敏感度较高。

市场规模有望接近7百亿元

虽然目前我国数据库较欧美国家发展规模较小，2020年我国数据库市场规模约占全球数据库市场规模的52%，约为2409亿元。

但是，随着我国浙江智臾、涛思数据等为代表的时序数据库企业不断涌现，同时得到政策政策以及资本关注，我国数据库行业有望迎来新一轮的增长，2025年我国数据库市场规模有望接近7百亿元。

中国发展门户网讯 随着新一代信息技术的迅猛发展和深入应用，数据的数量、规模不断扩大，数据已日益成为土地、资本之后的又一种重要的生产要素，和各个国家和地区争夺的重要资源，谁掌握数据的主动权和主导权，谁就能赢得未来。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，认为一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制将成为继陆权、海权、空权之外的另一个国家核心权力。此后，一个全新的概念——大数据开始风靡全球。

大数据的概念与内涵

“大数据”的概念早已有之，1980年著名未来学家阿尔文•托夫勒便在《第三次浪潮》一书中,将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。但是直到近几年,“大数据”才与“云计算”、“物联网”一道，成为互联网信息技术行业的流行词汇。2008年，在谷歌成立10周年之际， 著名的《自然》杂志出版了一期专刊，专门讨论未来的大数据处理相关的一系列技术问题和挑战，其中就提出了“Big Data”的概念。2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 也抛出了Big Data概念。所以，很多人认为，2011年是大数据元年。

此后，诸多专家、机构从不同角度提出了对大数据理解。当然，由于大数据本身具有较强的抽象性，目前国际上尚没有一个统一公认的定义。维基百科认为大数据是超过当前现有的数据库系统或数据库管理工具处理能力，处理时间超过客户能容忍时间的大规模复杂数据集。全球排名第一的企业数据集成软件商Informatica认为大数据包括海量数据和复杂数据类型，其规模超过传统数据库系统进行管理和处理的能力。亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。百度搜索的定义为："大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。互联网周刊的定义为："大数据"的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的"4个V"之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力。

综合上述不同的定义，我们认为，大数据至少应包括以下两个方面：一是数量巨大，二是无法使用传统工具处理。因此，大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。它强调的不仅是数据的规模，更强调从海量数据中快速获得有价值信息和知识的能力。

大数据4V特征

一般认为，大数据主要具有以下四个方面的典型特征：规模性（Volume）、多样性（Varity）、高速性（Velocity）和价值性（Value）,即所谓的“4V”。

1．规模性。大数据的特征首先就体现为“数量大”，存储单位从过去的GB到TB，直至PB、EB。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能终端等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。

2．多样性。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。大数据大体可分为三类：一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强；二是非结构化的数据，如视频、、音频等，其特点是数据间没有因果关系；三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，其特点是数据问的因果关系弱。

3．高速性。与以往的档案、广播、报纸等传统数据载体不同，大数据的交换和传播是通过互联网、云计算等方式实现的，远比传统媒介的信息交换和传播速度快捷。大数据与海量数据的重要区别，除了大数据的数据规模更大以外，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。

4价值性。这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。

大数据六大发展趋势

虽然大数据目前仍处在发展的起步阶段，尚存在着诸多的困难与挑战，但我们相信，随着时间的推移，大数据未来的发展前景非常可观。

1．数据将呈现指数级增长

近年来，随着社交网络、移动互联、电子商务、互联网和云计算的兴起，音频、视频、图像、日志等各类数据正在以指数级增长。据有关资料显示，2011年，全球数据规模为18ZB，可以填满575亿个32GB的iPad，这些iPad可以在中国修建两座长城。到2020年，全球数据将达到40ZB，如果把它们全部存入蓝光光盘，这些光盘和424艘尼米兹号航母重量相当。美国互联网数据中心则指出,互联网上的数据每年将增长50%,每两年便将翻一番,目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。

2．数据将成为最有价值的资源

在大数据时代，数据成为继土地、劳动、资本之后的新要素，构成企业未来发展的核心竞争力。《华尔街日报》在一份题为《大数据，大影响》的报告宣传，数据已经成为一种新的资产类别，就像货币或黄金一样。IBM执行总裁罗睿兰认为指出,“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素,最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”随着大数据应用的不断发展，我们有理由相信大数据将成为机构和企业的重要资产和争夺的焦点谷歌、苹果、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头正在运用大数据力量获得商业上更大的成功，并且将会继续通过大数据来提升自己的竞争力。

3．大数据和传统行业智能融合

通过对大数据收集、整理、分析、挖掘, 我们不仅可以发现城市治理难题，掌握经济运行趋势，还能够驱动精确设计和精确生产模式，引领服务业的精确化和增值化，创造互动的创意产业新形态。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。百度、阿里、腾讯等通过对海量数据的掌握和分析,为用户提供更加专业化和个性化的服务。在智慧城市建设不断深入的情况下，大数据必将在智慧城市中发挥越来越重要的作用。由城市数字化到智慧城市，关键是要实现对数字信息的智慧处理，其核心是引入了大数据处理技术，大数据将成为智慧城市的核心智慧引擎。智慧金融、智慧安防、智慧医疗、智慧教育、智慧交通、智慧城管等，无不是大数据和传统产业融合的重要领域。

4．数据将越来越开放

大数据是人类的共同资源、共同财富，数据开放共享是不可逆转的历史潮流。随着各国政府和企业对开放数据带来的社会效益和商业价值认识的不断提升，全球必将很快掀起一股数据开放的热潮。事实上，大数据的发展需要全世界、全人类的共同协作，变私有大数据为公共大数据，最终实现私有、企业自有、行业自有的全球性大数据整合，才不至形成一个个毫无价值的“数据孤岛”。大数据越关联越有价值，越开放越有价值。尤其是公共事业和互联网企业的数据开放数据将越来越多。目前，美欧等发达国家和地区的政府都在政府和公共事业上的数据做出了表率。中国政府也将一方面带头力促数据公开共享，另一方面，还通过推动建设各类大数据服务交易平台，为数据使用者提供丰富的数据来源和数据的应用。

5．大数据安全将日受重视

大数据在经济社会中应用日益广泛的同时，大数据的安全也必将受到更多的重视。大数据时代，在我们用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取有价值信息的同时，“黑客”也可以利用这些大数据技术最大限度地收集更多有用信息，对其感兴趣的目标发起更加“精准的”攻击。近年来，个人隐私、企业商业信息甚至是国家机密泄露事件时有发生。对此，美欧等发达国家纷纷制定完善了保护信息安全、防止隐私泄露等相关法律法规。可以预见，在不久的将来，其他国家也会迅速跟进，以更好地保障本国政府、企业乃至居民的数据安全。

6．大数据人才将备受欢迎

随着大数据的不断发展及其应用的日益广泛，包括大数据分析师、数据管理专家、大数据算法工程师、数据产品经理等在内的具有丰富经验的数据分析人员将成为全社会稀缺的资源和各机构争夺的人才。据著名国际咨询公司Gartner预测，2015年全球大数据人才需求将达到440万人，而人才市场仅能够满足需求的三分之一。麦肯锡公司则预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口为14万—19万人。有鉴于此，美国通过国家科学基金会，鼓励研究性大学设立跨学科的学位项目，为培养下一代数据科学家和工程师做准备，并设立培训基金支持对大学生进行相关技术培训，召集各个学科的研究人员共同探讨大数据如何改变教育和学习等。英国、澳大利亚、法国等国家也类似地对大数据人才的培养做出专项部署。IBM 等企业也开始全面推进与高校在大数据领域的合作，力图培养企业发展需要的既懂业务知识又具分析技能的复合型数据人才。（武锋：国家信息中心）

在信息化时代，数据库成为企业经营管理必不可少的工具。经过了一个世纪的发展，目前数据库行业已经进入到快速发展阶段，非关系型的数据库盛行，“数据上云”新模式诞生，市场规模达到665亿美元。未来，随着海量数据的爆发，全球数据库行业市场规模有望突破2000亿美元。

数据库成为企业经营管理必不可少的工具

在全球信息化的时代，数据库已经逐渐成为了众多企业经营管理必不可少的工具。数据库指的是一种用于存储和管理拥有固定格式和结构数据的仓库型数据管理系统。

数据库这一行业技术发源并兴起于美国，如今已经广泛应用于全世界各企业之中。数据库一般可分为关系型数据库和非关系型数据库。

关系型数据库的基层单位是由二维的行列分部组成的表格，一个关系型数据库往往可以涵盖多个行列分部表格。表格中每一行分布代表了一条独特的数据记录，而各列则代表了同一数据记录的不同特性。通过多种来源获取的数据最后会通过抽取、转化、加载后整合进一个数据仓库之中。关系型数据库根据其数据处理技术的不同又可以分为联机事务型数据库与联机分析型数据库。

非关系型数据库是一个用于概括一切可供替代传统关系型数据库的开放式术语。非关系型数据库同样也可以通过嵌套类的方式将互有关系的数据存储在同一结构当中。非关系型数据库采用了更为灵活的数据结构，并且可以横向到达多个处理器。以功能划分，非关系型数据库可以分为文档型数据库、键值型数据库、列存储数据库、图形数据库四种。

非关系型的数据库盛行，“数据上云”新模式诞生

经历了前两个阶段的发展，目前全球数据库已经进入到了快速发展期，非关系型的数据库盛行，“数据上云”新模式诞生。2019年，全球数据库行业市场规模已经达到了584亿美元。2020年，全球信息化程度进一步提高，经营管理信息化、办公模式自动化等均推动了整个全球数据库行业的发展，2020年全球数据库行业市场规模已经达到了665亿美元。

注：2019年数据为Expert Market Research测算数据，2018和2020年数据为前瞻基于Expert Market Research数据同时根据行业当年及往年发展情况进行的测算。

海量数据爆发将驱动全球数据库行业市场规模增长

在互联网化趋势下，各个行业数据量呈爆炸式增长。另外随着数据大集中、数据挖掘、商业智能、协同作业等大数据处理技术的日趋成熟，数据价值呈指数上升趋势。

根据IDC与浪潮联合发布的最新报告显示，随着数据爆发式增长，到2025年全球大数据储量将达到175ZB。前瞻预测，2026年全球大数据储量将达到223ZB。

海量数据的爆发必将驱动整个全球数据库行业市场的稳步增长，2026年全球数据库行业市场规模有望突破2000亿美元。

注：2026年数据前瞻基于IDC对大数据储量预测情况同时结合大数据储量发展情况进行的预测。

—— 更多数据及分析请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

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商业银行等金融龙头企业，另外还为部分高校提供的数据服务。

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