数据仓库软件行业概述
数据仓库是指不不断变化、面向主题的、可更新的的数据集合，用于支持企业或组织的决策分析和处理。为了便于多维分析和多角度呈现按照特定模式存储的数据，建立了关系数据库。数据仓库的体系结构一般分为三层:数据源层、数据仓库层和数据应用层。
图表：数据仓库软件行业结构
资料来源：智研瞻产业研究院整理
数据仓库软件行业市场规模
近年来，全球数据量呈现爆发式增长趋势。中国是数据资源大国，大数据市场增速持续领先全球，呈现强劲增长态势。数据仓库，作为最基本和最关键的数据分析和挖掘工具，正在经历市场规模的不断扩张。
统计数据显示，2018年中国数据仓库软件行业市场规模31.07亿元，2022年中国数据仓库软件行业市场规模63.40亿元。2018-2023年中国数据仓库软件行业市场规模如下：
图表：2018-2023年中国数据仓库软件行业市场规模
数据来源：智研瞻产业研究院整理
数据仓库软件行业现状
1.新兴分析需求:从数据库到数据仓库
数据库的诞生可以追溯到20世纪60年代，它的主要任务是存储、查询和管理数据。目前，正处于关系数据库和非关系数据库并行发展的时代。关系数据库占据主导地位，广泛应用于企业ERP、CRM等核心业务领域。非关系数据库，包括文档数据库、图形数据库、时间序列数据库等。，在金融反欺诈、智能制造等具体应用场景中具有良好的适应性。
随着企业对数据分析的需求日益凸显，传统的事务型数据库已经无法满足需求，因此数据仓库应运而生。随着数据量的不断增加，企业对挖掘数据价值的需求也在快速增长。在传统模式下，企业会根据业务需求将数据存储在不同的数据库中，这导致了部门间的数据难以共享，形成了数据孤岛，为挖掘数据价值带来了障碍。此外，企业需要分析大量数据来支持业务决策，但传统数据库主要面向事务处理，其性能无法满足高级数据分析的需求。为了支持企业决策，需要从大量数据中获取洞察，正是在这种背景下，数据仓库诞生了。
2.核心功能1：多源数据集成与存储，有效破解数据孤岛问题
数据仓库通过集中存储机制，成功打破了原有的数据孤岛现象。企业常常因为业务需求而拥有多种数据库，但由于架构差异、存储容量限制等因素，在集中存储和跨数据库操作方面面临诸多难题。为解决这一问题，数据仓库将来自不同源头的数据进行集成，并将其纳入一个集中且一致的数据存储体系中。这样一来，传统关系数据库在处理跨库操作时的难题得以解决。数据仓库的主要功能包括从其他来源提取、清洗和准备数据，将其加载和维护到关系数据库中，并通过数据挖掘、人工智能等技术深入挖掘数据价值。从架构设计的角度来看，数据仓库分为底层的多异构数据聚合层、中间的OLAP处理层和顶层的数据应用层。
3、数据仓库的核心功能2:通过数据的分层解耦，实现业务和分析的分离
为了防止数据分析对业务数据库的干扰，数据仓库的另一个核心功能是解耦:即通过建立数据仓库来达到业务处理与数据分析分离的目的。数据仓库不仅汇聚了异构数据库，解决了跨库操作的问题，而且将分析和业务解耦，也解决了传统数据库对于分析的诸多痛点。
数据分层是帮助数据仓库实现解耦能力，避免因数据分析而干扰数据库业务操作的关键。由于数据仓库需要大量的数据分析操作，数据分层的建立可以避免用户直接使用操作数据，更高效地访问数据。同时，如果服务发生变化，只需要根据需要调整底层数据，使服务调整不影响应用层。
4. 对实时分析的需求正在快速增长，从线下仓库盘点到实时仓库盘点。
大数据时代，业务场景不断丰富，实时分析需求快速增长。传统的离线仓库盘点批处理引擎难以满足数据分析的实时性要求。以流处理为核心的实时仓库计数发展迅速:离线仓库计数擅长深度复杂分析，但要满足实时性要求需要较长时间。传统的离线仓库盘点主要采用批处理计算引擎，对于业务逻辑复杂、数据规模有限的场景，具有更好的数据挖掘能力和更好的分析结果。但其运行时间较长，通常从几分钟到几小时不等，难以满足实时分析的要求。
流处理模式强调处理速度，是构建实时数据仓库的核心计算引擎。实时计算一般采用流处理引擎。与离线计算相比，流处理减少了数据落地环节，实时计算每一个新到达的数据或相对较小的窗口数据，分析计算量相对较少，可以在毫秒到秒级完成，时间延迟可以满足系统实时性的要求。目前，实时数据仓库主要基于Lambda架构(离线+实时混合)和Kappa架构(纯实时)。
5. 实时仓库架构的演变:从Lambda到Kappa，从集中式到云原生。
(1)从Lambda到Kappa
Lambda同时使用离线和实时计算引擎，这大大增加了其架构的复杂性，同时也带来了一系列问题:1)一个架构需要两组代码，维护起来很麻烦。基于实时和离线的架构，两套代码分开开发和维护，独立测试和同时在线是很困难的。2)资源占用高。两组逻辑需要计算两次，系统资源很高。3)实时引擎和离线引擎的数据处理方式不同，容易混淆。由于流处理引擎不完善，离线处理会重新计算实时处理的结果，最后以离线处理为主，数据变化频繁，容易造成混乱。
随着Flink等流处理引擎的逐渐成熟，出现了纯实时计算的Kappa架构，解决了两组代码问题。但是，由于全流处理，它的吞吐量比Lambda弱。因此，在实际场景中，经常使用Lambda和Kappa的混合架构。例如，大多数实时指标由Kappa计算，通过使用Lambda架构的批处理重新计算一些关键指标（例如金额），增加了数据校验的过程。
(2)从集中式到云原生
适应市场需求的变化是数据仓库发展的核心动力，目前正朝着云计算与存储分离的方向发展。1)初始代仓库采用集中式部署，扩容成本高，存在瓶颈。随着企业业务数据的爆发式增长，集中式部署存在明显的瓶颈;2)第二代数仓库采用Hadoop等分布式开源框架，相比集中式部署具有灵活性和可扩展性，大大提高了计算能力和存储容量。3)随着云计算的普及，第三代仓库正在向云托管发展，其扩展能力和运维成本更加友好。然而，数据仓库架构仍然未能解决存储与计算集成的根本问题:在使用存储与计算耦合架构时，两种资源相互影响，需要同步扩展/收缩，因此无法根据需求灵活合理地匹配资源，往往导致资源的浪费和闲置。
图表：数据仓库软件行业现状
资料来源：智研瞻产业研究院整理
数据仓库软件行业发展趋势
1、作为技术基地，有望受益于BI需求的增长
数据仓库是BI的技术基础，预计将受益于BI需求的增长。数据仓库:多个数据库上的大容量存储库，存储大量结构化数据，并支持频繁和可重复的分析，以帮助公司构建商业智能(BI)。可以理解为，数据仓库是BI的技术基础，通过从多源数据库系统中提取数据，进行清洗、转换、标准化等操作，将数据加载到BI平台，进而满足业务用户的数据分析和决策支持。
未来，企业生成的数据量将继续爆炸式增长，企业需要从海量数据中获得洞察力来辅助决策。BI应用的落地场景将继续丰富，作为其技术基础的数据仓库应用将继续受益于前端BI的增长。
2，缩小与海外厂商的差距，云厂商占优
我国大数据软件规模与海外仍有较大差距，预计“十四五”期间将快速发展。
作为大数据市场高增长细分市场的领导者，数据仓库具有强大的增长潜力。海量数据时代对数据分析的需求越来越大，大数据技术是满足数据分析需求的有利工具。其核心在于从海量数据中挖掘价值，而数据挖掘分析链的第一个环节就是数据仓库。数据仓库的增长空间预计将保持与数据分析需求市场空间相同的比例。
图表：数据仓库软件行业发展趋势
资料来源：智研瞻产业研究院整理
正文目录
第一章数据仓库软件行业相关概述
第一节 数据仓库软件行业定义及特征
一、数据仓库软件行业定义
二、行业特征分析
三、行业必要性前景分析
第二节 数据仓库软件行业商业模式分析
第三节 数据仓库软件行业主要风险因素分析
一、经营风险分析
二、管理风险分析
三、法律风险分析
第四节 数据仓库软件行业壁垒分析
一、人才壁垒
二、经营壁垒
三、品牌壁垒
四、资质壁垒
第二章2022年数据仓库软件行业经济及技术环境分析
第一节 2022年全球宏观经济环境
一、当前世界经济贸易总体形势
二、主要国家和地区经济展望
第二节 2022年中国经济环境分析
一、2022年中国宏观经济环境
二、中国宏观经济环境展望
三、经济环境对数据仓库软件行业影响分析
第三节 2022年数据仓库软件行业社会环境分析
第四节 2022年数据仓库软件行业技术环境
第五节 数据仓库软件行业政策环境分析
一、行业管理体制
二、行业相关标准
三、行业相关发展政策
第三章2022年全球数据仓库软件行业运行分析
第一节 2022年全球数据仓库软件行业运行回顾
第二节 2022年全球数据仓库软件行业发展动态
第三节 2022年数据仓库软件行业区域竞争格局
第四节 重点区域市场现状及前景评估
一、北美市场
二、欧盟市场
三、亚太市场
第五节 2024-2030年全球数据仓库软件行业前景评估
第四章中国数据仓库软件行业经营情况分析
第一节 数据仓库软件行业发展概况分析
一、数据仓库软件行业发展现状
二、数据仓库软件行业发展特征
三、数据仓库软件行业发展决定性因素
第二节 数据仓库软件行业运行态势分析
一、2018-2023年中国数据仓库软件行业企业数量分析
二、数据仓库软件行业企业所有制结构分析
三、数据仓库软件行业企业注册资本情况
四、数据仓库软件行业企业区域分布情况
第三节 数据仓库软件行业需求市场概况
一、2018-2023年中国数据仓库软件行业需求情况
二、2018-2023年中国数据仓库软件行业需求区域分布
第四节 数据仓库软件行业价格水平走势分析
第五章数据仓库软件行业上游产业剖析
第一节 上游产业发展现状
第二节 上游产业发展趋势
第三节 上游产业对数据仓库软件行业影响分析
第六章数据仓库软件行业下游市场剖析
第一节 下游领域发展概况
第二节 下游领域发展趋势
第三节 下游市场对数据仓库软件行业影响分析
第七章中国数据仓库软件行业竞争格局分析
第一节 2018-2023年数据仓库软件行业集中度分析
一、数据仓库软件市场集中度分析
二、数据仓库软件企业集中度分析
第二节 2018-2023年数据仓库软件行业竞争格局分析
一、数据仓库软件行业竞争策略分析
二、数据仓库软件行业竞争格局展望
三、我国数据仓库软件市场竞争趋势预测分析
第八章数据仓库软件行业主要优势企业分析
第一节 公司A
一、企业简介
二、企业经营状况分析
三、企业经营优劣势分析
第二节 公司B
一、企业简介
二、企业经营状况分析
三、企业经营优劣势分析
第三节 公司C
一、企业简介
二、企业经营状况分析
三、企业经营优劣势分析
第四节 公司D
一、企业简介
二、企业经营状况分析
三、企业经营优劣势分析
第五节 公司E
一、企业简介
二、企业经营状况分析
三、企业经营优劣势分析
第六节 公司F
一、企业简介
二、企业经营状况分析
三、企业经营优劣势分析
第七节 公司G
一、企业简介
二、企业经营状况分析
三、企业经营优劣势分析
第九章2024-2030年中国数据仓库软件市场预测及发展建议
第一节 2024-2030年中国数据仓库软件市场预测分析
一、中国数据仓库软件行业市场规模预测分析
二、中国数据仓库软件行业发展前景展望
三、2024-2030年中国数据仓库软件行业市场需求预测分析
第二节2024-2030年中国数据仓库软件企业发展策略建议
一、融资策略
二、人才策略
第三节2024-2030年中国数据仓库软件企业营销策略建议
一、定位策略
二、价格策略
三、促销策略
第四节 数据仓库软件行业研究结论及华经建议
一、数据仓库软件行业研究结论
二、行业发展策略建议
三、行业投资方向建议
