据最新调研，2024年中国云数据融合市场销售收入达到了 万元，预计2031年可以达到 万元，2025-2031期间年复合增长率(CAGR)为 %。
本文研究中国市场云数据融合现状及未来发展趋势，侧重分析在中国市场扮演重要角色的企业，重点呈现这些企业在中国市场的云数据融合收入、市场份额、市场定位、发展计划、产品及服务等。历史数据为2020至2025年，预测数据为2026至2031年。本研究项目旨在梳理云数据融合领域产品系列，洞悉行业特点、市场存量空间及增量空间，并结合市场发展前景判断云数据融合领域内各类竞争者所处地位。
云数据融合是指一种基于云的数据集成和转换范式，它将来自异构数据源（涵盖本地系统、多云环境、SaaS 应用、数据库、数据湖、物联网/流媒体平台和外部数据服务）的数据统一、转换、管理和交付到集中式的云原生平台。其目的是创建一致、高质量、可用于分析和人工智能的数据，供企业应用、数据仓库、数据湖、实时决策系统和机器学习工作流使用。
毛利率水平
云数据融合本质上是标准化程度较高的 SaaS / PaaS 软件业务，典型厂商普遍具有 较高的软件毛利率。以头部厂商 Informatica 为例，其 2024 财年的最新数据表明，整体毛利率约 73%–81%，近几年平均毛利率约 81%，非 GAAP 经营利润率达到 35%–38%；在 2024–2025 年财报与投资者简报中，公司多次强调向“云订阅+高毛利软件”转型、弱化低毛利专业服务收入。 行业经验显示，多数云集成与 iPaaS 厂商的 SaaS 毛利率集中在 70%–80% 区间，远高于传统本地软件与集成项目型业务；但由于不同厂商在销售费用、研发投入与专业服务比重上的策略不同，其营业利润率差异较大，一般在 10%–30% 区间波动，一些高速增长厂商（如部分独立 iPaaS 与云 ETL 初创公司）仍保持低利润甚至轻度亏损以换取高增长。综合来看，云数据融合板块属于“高毛利、高研发投入”的典型云基础设施赛道，未来随着规模扩大与销售效率提升，头部平台有望继续维持 70% 以上的毛利，并通过生态合作将整体利润率进一步向成熟 SaaS 水平靠拢。
行业主要驱动因素
云数据融合的增长背后，是企业数据环境在“多云化、实时化、智能化、合规化”四个维度上的系统性变化。首先，企业应用与数据源数量激增，平均 SaaS 应用数动辄上百，数据散落在多云、本地、边缘与第三方平台，传统批量 ETL 与点对点接口已经无法支撑复杂集成需求，推动数据集成整体市场在 2024–2030 年维持 约 10–14% 的年复合增长。 再者，日益严格的数据隐私与合规监管要求企业为跨域数据流动提供统一的审计、脱敏与血缘追踪能力，侧面拉动带有数据治理和目录能力的“智能数据融合云平台”。最后，从经济性角度看，多份独立研究表明，云集成平台可显著降低定制接口开发与维护成本、缩短业务项目上线周期，并在 3 年维度内实现 300%+ 的 ROI，使其成为 CIO 和数据负责人在数字化转型预算中的优先投资方向。 综合这些因素，云数据融合在未来 5–10 年内大概率将继续跑赢传统数据集成整体增速，成为云数据栈和 AI 数据基础设施中的核心支出类别之一。
主要企业包括：
Informatica
SAP SE
Oracle Corporation
Microsoft
Amazon Web Services
Google Cloud
IBM
SAS Institute
Talend
TIBCO Software
MuleSoft
Boomi
Workato
SnapLogic
Fivetran
Matillion
按照不同产品类型，包括如下几个类别：
实时流处理融合
批处理数据融合
其他
按照不同部署方式，包括如下几个类别：
基于云
本地部署
按照不同商业模式，包括如下几个类别：
SaaS 订阅制
基于用量计费
其他
按照不同应用，主要包括如下几个方面：
金融行业
电信行业
政府与公共服务
其他
本文正文共8章，各章节主要内容如下：
第1章：报告统计范围、产品细分及中国总体规模及增长率，2020-2031年
第2章：中国市场云数据融合主要企业竞争分析，主要包括云数据融合收入、市场占有率、及行业集中度等
第3章：中国市场云数据融合主要企业基本情况介绍，包括公司简介、云数据融合产品、云数据融合收入及最新动态等
第4章：中国不同产品类型云数据融合规模及份额等
第5章：中国不同应用云数据融合规模及份额等
第6章：行业发展环境分析
第7章：行业供应链分析
第8章：报告结论。
本报告的关键问题
市场空间：中国云数据融合行业市场规模情况如何？未来增长情况如何？
产业链情况：中国云数据融合厂商所在产业链构成是怎样？未来格局会如何演化？
厂商分析：全球云数据融合领先企业是谁？企业情况怎样？

1 云数据融合市场概述
1.1 云数据融合市场概述
1.2 不同产品类型云数据融合分析
1.2.1 中国市场不同产品类型云数据融合规模对比（2020 VS 2024 VS 2031）
1.2.2 实时流处理融合
1.2.3 批处理数据融合
1.2.4 其他
1.3 不同部署方式云数据融合分析
1.3.1 中国市场不同部署方式云数据融合规模对比（2020 VS 2024 VS 2031）
1.3.2 基于云
1.3.3 本地部署
1.4 不同商业模式云数据融合分析
1.4.1 中国市场不同商业模式云数据融合规模对比（2020 VS 2024 VS 2031）
1.4.2 SaaS 订阅制
1.4.3 基于用量计费
1.4.4 其他
1.5 从不同应用，云数据融合主要包括如下几个方面
1.5.1 中国市场不同应用云数据融合规模对比（2020 VS 2024 VS 2031）
1.5.2 金融行业
1.5.3 电信行业
1.5.4 政府与公共服务
1.5.5 其他
1.6 中国云数据融合市场规模现状及未来趋势（2020-2031）
2 中国市场主要企业分析
2.1 中国市场主要企业云数据融合规模及市场份额
2.2 中国市场主要企业总部及主要市场区域
2.3 中国市场主要厂商进入云数据融合行业时间点
2.4 中国市场主要厂商云数据融合产品类型及应用
2.5 云数据融合行业集中度、竞争程度分析
2.5.1 云数据融合行业集中度分析：2024年中国市场Top 5厂商市场份额
2.5.2 中国市场云数据融合第一梯队、第二梯队和第三梯队厂商及市场份额
2.6 新增投资及市场并购活动
3 主要企业简介
3.1 Informatica
3.1.1 Informatica公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
3.1.2 Informatica 云数据融合产品及服务介绍
3.1.3 Informatica在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.1.4 Informatica公司简介及主要业务
3.2 SAP SE
3.2.1 SAP SE公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
3.2.2 SAP SE 云数据融合产品及服务介绍
3.2.3 SAP SE在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.2.4 SAP SE公司简介及主要业务
3.3 Oracle Corporation
3.3.1 Oracle Corporation公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
3.3.2 Oracle Corporation 云数据融合产品及服务介绍
3.3.3 Oracle Corporation在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.3.4 Oracle Corporation公司简介及主要业务
3.4 Microsoft
3.4.1 Microsoft公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
3.4.2 Microsoft 云数据融合产品及服务介绍
3.4.3 Microsoft在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.4.4 Microsoft公司简介及主要业务
3.5 Amazon Web Services
3.5.1 Amazon Web Services公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
3.5.2 Amazon Web Services 云数据融合产品及服务介绍
3.5.3 Amazon Web Services在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.5.4 Amazon Web Services公司简介及主要业务
3.6 Google Cloud
3.6.1 Google Cloud公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
3.6.2 Google Cloud 云数据融合产品及服务介绍
3.6.3 Google Cloud在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.6.4 Google Cloud公司简介及主要业务
3.7 IBM
3.7.1 IBM公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
3.7.2 IBM 云数据融合产品及服务介绍
3.7.3 IBM在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.7.4 IBM公司简介及主要业务
3.8 SAS Institute
3.8.1 SAS Institute公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
3.8.2 SAS Institute 云数据融合产品及服务介绍
3.8.3 SAS Institute在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.8.4 SAS Institute公司简介及主要业务
3.9 Talend
3.9.1 Talend公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
3.9.2 Talend 云数据融合产品及服务介绍
3.9.3 Talend在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.9.4 Talend公司简介及主要业务
3.10 TIBCO Software
3.10.1 TIBCO Software公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
3.10.2 TIBCO Software 云数据融合产品及服务介绍
3.10.3 TIBCO Software在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.10.4 TIBCO Software公司简介及主要业务
3.11 MuleSoft
3.11.1 MuleSoft公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
3.11.2 MuleSoft 云数据融合产品及服务介绍
3.11.3 MuleSoft在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.11.4 MuleSoft公司简介及主要业务
3.12 Boomi
3.12.1 Boomi公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
3.12.2 Boomi 云数据融合产品及服务介绍
3.12.3 Boomi在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.12.4 Boomi公司简介及主要业务
3.13 Workato
3.13.1 Workato公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
3.13.2 Workato 云数据融合产品及服务介绍
3.13.3 Workato在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.13.4 Workato公司简介及主要业务
3.14 SnapLogic
3.14.1 SnapLogic公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
3.14.2 SnapLogic 云数据融合产品及服务介绍
3.14.3 SnapLogic在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.14.4 SnapLogic公司简介及主要业务
3.15 Fivetran
3.15.1 Fivetran公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
3.15.2 Fivetran 云数据融合产品及服务介绍
3.15.3 Fivetran在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.15.4 Fivetran公司简介及主要业务
3.16 Matillion
3.16.1 Matillion公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
3.16.2 Matillion 云数据融合产品及服务介绍
3.16.3 Matillion在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
3.16.4 Matillion公司简介及主要业务
4 中国不同产品类型云数据融合规模及预测
4.1 中国不同产品类型云数据融合规模及市场份额（2020-2025）
4.2 中国不同产品类型云数据融合规模预测（2026-2031）
5 不同应用分析
5.1 中国不同应用云数据融合规模及市场份额（2020-2025）
5.2 中国不同应用云数据融合规模预测（2026-2031）
6 行业发展机遇和风险分析
6.1 云数据融合行业发展机遇及主要驱动因素
6.2 云数据融合行业发展面临的风险
6.3 云数据融合行业政策分析
6.4 云数据融合中国企业SWOT分析
7 行业供应链分析
7.1 云数据融合行业产业链简介
7.1.1 云数据融合行业供应链分析
7.1.2 主要原材料及供应情况
7.1.3 云数据融合行业主要下游客户
7.2 云数据融合行业采购模式
7.3 云数据融合行业开发/生产模式
7.4 云数据融合行业销售模式
8 研究结果
9 研究方法与数据来源
9.1 研究方法
9.2 数据来源
9.2.1 二手信息来源
9.2.2 一手信息来源
9.3 数据交互验证
9.4 免责声明

表格目录
表 1： 中国市场不同产品类型云数据融合规模（万元）及增长率对比（2020 VS 2024 VS 2031）
表 2： 实时流处理融合主要企业列表
表 3： 批处理数据融合主要企业列表
表 4： 其他主要企业列表
表 5： 中国市场不同部署方式云数据融合规模（万元）及增长率对比（2020 VS 2024 VS 2031）
表 6： 基于云主要企业列表
表 7： 本地部署主要企业列表
表 8： 中国市场不同商业模式云数据融合规模（万元）及增长率对比（2020 VS 2024 VS 2031）
表 9： SaaS 订阅制主要企业列表
表 10： 基于用量计费主要企业列表
表 11： 其他主要企业列表
表 12： 中国市场不同应用云数据融合规模（万元）及增长率对比（2020 VS 2024 VS 2031）
表 13： 中国市场主要企业云数据融合规模（万元）&（2020-2025）
表 14： 中国市场主要企业云数据融合规模份额对比（2020-2025）
表 15： 中国市场主要企业总部及地区分布及主要市场区域
表 16： 中国市场主要企业进入云数据融合市场日期
表 17： 中国市场主要厂商云数据融合产品类型及应用
表 18： 2024年中国市场云数据融合主要厂商市场地位（第一梯队、第二梯队和第三梯队）
表 19： 中国市场云数据融合市场投资、并购等现状分析
表 20： Informatica公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
表 21： Informatica 云数据融合产品及服务介绍
表 22： Informatica在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 23： Informatica公司简介及主要业务
表 24： SAP SE公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
表 25： SAP SE 云数据融合产品及服务介绍
表 26： SAP SE在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 27： SAP SE公司简介及主要业务
表 28： Oracle Corporation公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
表 29： Oracle Corporation 云数据融合产品及服务介绍
表 30： Oracle Corporation在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 31： Oracle Corporation公司简介及主要业务
表 32： Microsoft公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
表 33： Microsoft 云数据融合产品及服务介绍
表 34： Microsoft在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 35： Microsoft公司简介及主要业务
表 36： Amazon Web Services公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
表 37： Amazon Web Services 云数据融合产品及服务介绍
表 38： Amazon Web Services在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 39： Amazon Web Services公司简介及主要业务
表 40： Google Cloud公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
表 41： Google Cloud 云数据融合产品及服务介绍
表 42： Google Cloud在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 43： Google Cloud公司简介及主要业务
表 44： IBM公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
表 45： IBM 云数据融合产品及服务介绍
表 46： IBM在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 47： IBM公司简介及主要业务
表 48： SAS Institute公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
表 49： SAS Institute 云数据融合产品及服务介绍
表 50： SAS Institute在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 51： SAS Institute公司简介及主要业务
表 52： Talend公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
表 53： Talend 云数据融合产品及服务介绍
表 54： Talend在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 55： Talend公司简介及主要业务
表 56： TIBCO Software公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
表 57： TIBCO Software 云数据融合产品及服务介绍
表 58： TIBCO Software在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 59： TIBCO Software公司简介及主要业务
表 60： MuleSoft公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
表 61： MuleSoft 云数据融合产品及服务介绍
表 62： MuleSoft在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 63： MuleSoft公司简介及主要业务
表 64： Boomi公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
表 65： Boomi 云数据融合产品及服务介绍
表 66： Boomi在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 67： Boomi公司简介及主要业务
表 68： Workato公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
表 69： Workato 云数据融合产品及服务介绍
表 70： Workato在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 71： Workato公司简介及主要业务
表 72： SnapLogic公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
表 73： SnapLogic 云数据融合产品及服务介绍
表 74： SnapLogic在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 75： SnapLogic公司简介及主要业务
表 76： Fivetran公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
表 77： Fivetran 云数据融合产品及服务介绍
表 78： Fivetran在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 79： Fivetran公司简介及主要业务
表 80： Matillion公司信息、总部、云数据融合市场地位以及主要的竞争对手
表 81： Matillion 云数据融合产品及服务介绍
表 82： Matillion在中国市场云数据融合收入（万元）及毛利率（2020-2025）
表 83： Matillion公司简介及主要业务
表 84： 中国不同产品类型云数据融合规模列表（万元）&（2020-2025）
表 85： 中国不同产品类型云数据融合规模市场份额列表（2020-2025）
表 86： 中国不同产品类型云数据融合规模（万元）预测（2026-2031）
表 87： 中国不同产品类型云数据融合规模市场份额预测（2026-2031）
表 88： 中国不同应用云数据融合规模列表（万元）&（2020-2025）
表 89： 中国不同应用云数据融合规模市场份额列表（2020-2025）
表 90： 中国不同应用云数据融合规模（万元）预测（2026-2031）
表 91： 中国不同应用云数据融合规模市场份额预测（2026-2031）
表 92： 云数据融合行业发展机遇及主要驱动因素
表 93： 云数据融合行业发展面临的风险
表 94： 云数据融合行业政策分析
表 95： 云数据融合行业供应链分析
表 96： 云数据融合上游原材料和主要供应商情况
表 97： 云数据融合行业主要下游客户
表 98： 研究范围
表 99： 本文分析师列表


图表目录
图 1： 云数据融合产品图片
图 2： 中国不同产品类型云数据融合市场份额2024 & 2031
图 3： 实时流处理融合产品图片
图 4： 中国实时流处理融合规模（万元）及增长率（2020-2031）
图 5： 批处理数据融合产品图片
图 6： 中国批处理数据融合规模（万元）及增长率（2020-2031）
图 7： 其他产品图片
图 8： 中国其他规模（万元）及增长率（2020-2031）
图 9： 中国不同部署方式云数据融合市场份额2024 & 2031
图 10： 基于云产品图片
图 11： 中国基于云规模（万元）及增长率（2020-2031）
图 12： 本地部署产品图片
图 13： 中国本地部署规模（万元）及增长率（2020-2031）
图 14： 中国不同商业模式云数据融合市场份额2024 & 2031
图 15： SaaS 订阅制产品图片
图 16： 中国SaaS 订阅制规模（万元）及增长率（2020-2031）
图 17： 基于用量计费产品图片
图 18： 中国基于用量计费规模（万元）及增长率（2020-2031）
图 19： 其他产品图片
图 20： 中国其他规模（万元）及增长率（2020-2031）
图 21： 中国不同应用云数据融合市场份额2024 VS 2031
图 22： 金融行业
图 23： 电信行业
图 24： 政府与公共服务
图 25： 其他
图 26： 中国云数据融合市场规模增速预测:（2020-2031）&（万元）
图 27： 中国市场云数据融合市场规模, 2020 VS 2024 VS 2031（万元）
图 28： 2024年中国市场前五大厂商云数据融合市场份额
图 29： 2024年中国市场云数据融合第一梯队、第二梯队和第三梯队厂商及市场份额
图 30： 中国不同产品类型云数据融合市场份额2020 & 2024
图 31： 云数据融合中国企业SWOT分析
图 32： 云数据融合产业链
图 33： 云数据融合行业采购模式
图 34： 云数据融合行业开发/生产模式分析
图 35： 云数据融合行业销售模式分析
图 36： 关键采访目标
图 37： 自下而上及自上而下验证
图 38： 资料三角测定

研究方法论

为了保证报告中所含数据的质量和准确性，所采用的研究方法已经过许多程序的检验。分析人员为全职分析师，并且接受了超过六个月的培训，以满足我们公司的标准。我们的方法可以分为五个阶段：

01   二次研究

研究团队首先与研究领域的杂志，行业协会和行政部门合作。内部文档服务提供的信息有助于我们的进一步研究。我们的团队拥有丰富的经验和知识，可以有效地从现有资源中提取准确的信息。

02   访谈商业源

在第一阶段之后，研究团队与从事研究领域的代表公司进行了大量面对面或电话采访。分析师正在尝试有机会与该领域的领先公司和小型公司进行对话。采访中包括上游供应商，制造商，分销商，进口商，安装商，批发商和消费者。然后，对面试过程中收集的数据进行仔细检查，并与第二项研究进行比较。

03   综合数据分析

分析团队检查并综合前两个阶段收集的数据。为了验证数据，可以进行第二轮采访。
 

04   定量数据

本公司提供市场估计，制造商的产能和产能，市场预测和投资可行性等定量数据。数据基于第3阶段获得的估算值。

 
05   质量控制

在发布之前，每个报告都经过严格的审核和编辑过程，由经验管理团队完成，以确保发布数据的可靠性。