支持各类存储设备的管理和使用，兼容各类新旧存储设备，满足企业数据管理的需要，提高存储设备的利用率。
目前，我国数据要素产业生态逐步完善。大数据领域已发布国家标准33项，逐步建立数据要素流通标准体系；广东、天津等地探索建立“首席数据官”机制，加快数据管理人才培养；在大数据领域建立国家新型工业化示范基地12个，不断激发产业集聚效益。
目前，我国数据要素产业生态逐步完善，在大数据领域发布了33项国家标准，逐步建立了数据要素流通标准体系。广东、天津等地探索建立“首席数据官”机制，加快数据管理人才培养。在大数据领域建立了12个国家新型工业化示范基地，不断激发产业集聚效益。
经过近十年的发展，SuperMap GIS形成了一套成熟的多源三维数据管理技术，实现了从接入、处理、分析、服务发布到多端应用的多源异构三维数据的全过程管理。随着三维空间数据采集技术的不断进步和业务应用的深入，市场对海量多源数据的高效管理提出了更高的要求。
根据国际数据管理协会的国际数据管理协会(DAMA)定义数据治理是数据资产管理活动形式权利和控制的集合(规划、监控和执行)。
简而言之，PDM产品数据管理在现代产品的开发和制造中起着关键作用。通过优化数据管理、合作和决策支持，帮助企业提高效率，降低风险，提供更好的产品。回到苏湖看更多
据银行科技研究所介绍，依托中国通信标准化协会大数据技术标准推广委员会，中国信通研究院云计算与大数据研究所与中国建设银行、工商银行、交通银行、邮政储蓄银行、光大银行、平安银行、中国银行、上海浦东发展银行、光大银行、恒丰银行、中原银行、厦门国际银行、蚂蚁集团等20多家企业共同参与起草，编制完成《外部数据管理能力成熟度评价模型》。该模型将外部数据管理能力细化为三个能力范围和14个能力项目：基本保证能力、全生命周期管理能力和基本管理能力。根据企业在每个能力项目中的不同水平和表现，依次分为五个层次，企业可以通过模型准确识别外部数据能力的缺失项目，确定自己的行业水平。
电力等能源行业的数据管理不能仅仅基于传统的IT技术，如数据质量、血缘分析和元数据管理。它需要与数据管理中的业务紧密结合，并与各业务环节紧密合作。
在当今的信息时代，企业数据的高效管理和存储已成为企业提高竞争力的重要组成部分。如果您仍然担心数据管理，请考虑使用企业云磁盘。回到苏湖看更多
随着工业4.0时代的到来，物联网（IoT）随着技术的快速普及，新一轮的数据爆炸正面临着巨大的数据总量、高生产速度和复杂的数据类型，10亿、100亿甚至1000亿存储规模对物联网企业数据管理的新挑战。物联网时代的数据库需要具备安全稳定、高性能、低成本管理和分析大量复杂数据的能力，使企业实现精细管理、科学决策和成本优化，充分实现企业数据基础的核心价值，帮助企业走在物联网时代的前沿。
1、报告全面整理了上海、广东、广州、北京、湖南长沙、深圳、贵州、山西、四川、山东、江苏苏州、辽宁、黑龙江、重庆、浙江、福建、安徽、吉林、海南、天津等省市的数据管理规定。
随着技术的不断创新，数据合规面临着新的挑战和机遇。例如，人工智能和区块链等新兴技术在数据管理和安全方面具有巨大的潜力。首席数据安全官需要跟上技术的发展趋势，积极应用新技术来解决数据合规问题。