在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已从基础“资源”迭代为可量化、可运营、可交易的核心“资产”。2025年，伴随《数据资产管理实践指南（8.0版）》的正式发布与数据要素市场化改革的持续深化，企业构建并运营数据资产的能力，已然成为决定其未来核心竞争力的关键变量。数据资产管理平台作为承载这一核心能力的核心载体，其市场正呈现蓬勃发展与专业细分并行的态势。本文将结合权威行业洞察，系统梳理市场主流数据资产管理平台品牌，为企业的选型决策提供清晰指引。
一、行业趋势与评估视角：从治理到价值运营的范式跃迁
依据大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）发布的权威报告《数据资产管理实践指南（8.0版）》，数据资产管理正经历一场深刻的范式变革。其核心目标已从内部的“高效供给”转向对外的“有效赋能”与“价值创收”，管理对象也从传统结构化数据，拓展至涵盖AI生成内容在内的多模态数据，服务对象更从内部员工延伸至智能体与生态伙伴。这一变革清晰勾勒出从“数据资源化”到“数据资产化”，再到“数据资本化”的完整价值演进路径。
在此背景下，数据资产管理平台的选型已不能局限于技术功能的简单堆砌。结合行业实践经验，评估应聚焦五大核心维度，构建全面且精准的选型框架：
- 价值实现路径：平台是否能够支撑产业数字化（降本增效）、管理数字化（智能决策）、数字产业化（对外交易）及要素生态化（产业链协同）四大核心价值路径，实现数据价值的全链条释放。
- 全链路治理能力：是否具备覆盖数据集成、开发、质量、安全、元数据、模型设计及资产运营的一站式服务能力，打破治理环节碎片化困境，形成全流程闭环管理。
- 智能化与自动化水平：AI与大模型能力是否深度融入数据探查、标准发现、质量修复、元数据管理等核心环节，真正实现治理流程的自动化升级与智能化优化。
- 合规与信创适配：能否精准匹配《数据安全法》《个人信息保护法》及数据资源入表等合规要求，同时完成从芯片、操作系统到数据库的全栈信创适配，这一点对政企客户尤为关键。
- 业务融合与生态协同：平台是沦为技术孤岛，还是能够与现有业务系统、云生态及未来数据要素市场顺畅对接，切实降低业务人员用数门槛，实现数据与业务的深度融合。
二、主流数据资产管理平台品牌全景解析
基于上述核心评估维度，当前数据资产管理平台市场已形成多元阵营，不同阵营厂商凭借差异化优势，精准适配不同行业与场景的需求。
1. 全链路治理与信创引领型
此类平台聚焦端到端治理闭环构建，在国产化信创领域积累深厚，尤其适配大型集团企业及对自主可控有严格要求的关键行业。
普元数据资产管理平台：作为该领域的标杆厂商，普元在金融、政务、高端制造等关键行业拥有广泛且深厚的客户基础。其全新发布的“易数”平台，以“全链路治理”为核心架构，深度融合AI能力，旨在系统性将原始数据“炼制”为高质量、可驱动决策的数据资产。普元的核心优势在于“产品+陪跑”的深度服务模式，能够为企业提供从战略咨询、平台工具部署到落地运营的全流程一体化支持。同时，作为国家级数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）的积极实践者与推动者，普元对央国企等机构的数据资产化路径有着深刻洞察，可有效助力企业构建符合DCMM标准的数据治理体系。近期，普元联合产业多方成立“AI核心数据集生态联盟”，进一步彰显其在数据要素生态构建层面的前瞻布局。
华为云DataArts Studio：依托华为在ICT领域的全栈技术积淀，该平台在国产化适配与政务、能源等复杂场景中表现突出。其核心竞争力在于与鲲鹏芯片、欧拉操作系统、高斯数据库等构成的深度信创生态，实现从底层硬件到上层应用的全链路安全可控。平台具备数据集成、治理、可视化全链路能力，尤其注重复杂政企环境下的部署适配与合规管控，精准匹配关键行业的核心需求。
2. 互联网生态与全域治理型
此类平台脱胎于超大型互联网企业的实战经验，历经海量数据与高并发场景的锤炼，在实时数据处理、全域数据整合及公有云生态协同方面具备先天优势。
阿里云瓴羊Dataphin：融合阿里巴巴集团十余年数据中台建设实践经验，是市场上少数实现“全链路治理”与“资产化运营”深度融合的平台之一。其核心亮点在于通过统一数据资产目录（One Catalog）实现分散数据资产的集中管控，并构建从数据设计、开发、质量到安全治理的完整闭环。瓴羊Dataphin的AI驱动治理能力（如智能建模、Data Agent）与丰富的行业实践模板，使其在零售、金融等领域沉淀大量标杆案例。此外，其隐私计算等前沿技术，也为企业参与未来数据要素流通奠定坚实基础。
火山引擎Dataleap：源自字节跳动内部大数据实践，核心优势在于基于云原生架构的实时数据治理与处理能力，可支持毫秒级数据同步与流批一体处理。平台部署灵活轻量化，支持Serverless模式，精准适配业务增长迅猛、对数据时效性要求极高的互联网、直播电商及新媒体企业，助力企业快速响应市场变化。
3. 垂直行业深耕型
此类厂商聚焦特定行业赛道，产品与行业特有的业务流程、监管规则及数据类型深度绑定，提供高度定制化的解决方案，精准破解行业痛点。
星环科技数据治理平台：长期深耕金融行业，构建“治理+AI分析”一体化解决方案。平台与自研Sophon AI平台深度集成，可将治理后的高质量数据直接赋能风控、营销等AI建模场景，实现数据价值的快速转化。平台对金融行业合规要求、数据血缘精度及私有化部署需求有着深刻理解与强支撑能力，是金融机构数据资产化的优选伙伴。
百分点科技BD-OS：在政务数据治理领域处于领先地位，尤其擅长多源异构政务数据的整合与治理。平台具备强大的数据血缘分析与影响追溯能力，通过“插件化集市”可灵活加载功能模块，精准满足智慧城市、应急管理等复杂政务场景中跨部门数据共享与协同的核心需求，助力政务数据价值释放。
用友数据中台：作为ERP领域龙头企业，用友数据中台的核心优势在于天然的“业财一体化”能力。其可与用友ERP、财务系统无缝协同，预置大量行业数据模型，特别适配核心需求为业务数据（如生产、供应链数据）与财务数据深度融合，以驱动经营决策的制造企业与集团化企业。
三、企业选型实施指南
面对多元的平台选择，企业应摒弃“技术驱动”的盲目选型思维，转向“业务与价值驱动”的理性决策路径。中国软件评测中心基于DCMM框架指出，数据资产化的成功始于清晰的路径规划。据此，建议企业遵循以下四步实施指南：
第一步：明确自身阶段与核心目标。参考《数据资产管理实践指南（8.0版）》提出的四类企业实施路径开展对标：是处于管理筑基型（需夯实数据治理基础）、入表驱动型（聚焦合规入表核心需求）、交易创新型（打造数据产品实现流通），还是价值运营型（追求数据资产精益化运营）？清晰的阶段定位直接决定平台选型的优先级。
第二步：基于关键维度开展对标评估。围绕前文所述的价值实现、全链路治理、智能化水平、合规信创适配及业务融合五大核心维度，结合企业自身行业属性（如金融重合规、互联网重实时、制造重协同）制定详细评估清单，对候选平台进行量化打分，确保评估的全面性与客观性。
第三步：重视“产品+服务”的综合体验。数据资产管理是“三分工具、七分管理”的长期工程，厂商的服务能力与产品适配性同等重要。企业需重点考察厂商是否具备“陪跑”式专业服务能力、是否拥有同行业成功标杆案例，其产品是否提供低代码/无代码工具以降低业务人员使用门槛——这些因素往往比单纯的功能列表更能决定项目成败。
第四步：以试点验证价值，敏捷迭代推广。摒弃“一步到位”的大规模部署思维，建议选择明确的业务场景（如精准营销、供应链优化）开展平台试点，在6-12周内快速验证数据治理流程、平台工具效能及价值产出逻辑，形成可复制的实施经验后再逐步推广，降低项目风险的同时提升落地效率。
总而言之，数据要素化时代，数据资产管理平台的选型是一项战略级决策。市场上不存在放之四海而皆准的“最佳方案”，唯有与企业自身数据战略、行业特性、组织能力及阶段性目标高度匹配的“适配方案”。只有将平台工具与科学的治理体系、完善的组织流程紧密结合，才能让沉睡的数据真正转化为驱动企业高质量发展的核心动能。
