根据企业调查，首席数据官的概念比较新，70%以上的岗位设置不到3年。企业通常设立功能相似的数据管理岗位，大部分是数字部门内部晋升和兼职管理。
如何优化ERP系统的数据处理能力？一方面，ERP系统需要采用更先进的数据结构和处理算法来提高数据处理效率；另一方面，ERP系统还需要与其他系统深度集成，实现数据共享和相互利用，从而实现全面的数据管理。
报告核心结论：70%以上的岗位设置不到3年；四分之一的受访者表示，数据工作进展不顺利；四分之一的受访者表示，数据工作进展不顺利；数据管理部门没有发挥应有的主要作用；20人以下的小团队约占70%；首席数据官最重要的核心能力是使用数据授权业务。
目前，IT主要从事数据相关工作、数据管理部门在战略、运营、总裁办公室等职能部门的管理中没有发挥应有的主要作用，数据部门的组织发展还有很长的路要走。
第四，缺乏行业或企业实践的具体标准和规范。虽然行业或企业发布了数据标准，但具体问题和实践不适用于执行水平，可以说缺乏实际标准和规范。第五，数据确认难以确认。数据的生产、处理和流通将产生数据，难以识别和确认这些数据的所有权和使用权，这给数据管理带来了新的挑战。
为了深入了解中国企业的现状，我们还选择了2500家国内市值最大的上市企业作为样本，分析其最新的年度报告，更好地了解数据管理中心。
我们来谈谈数据编织。随着数据的发展，我国数据管理的复杂性和不确定性较大。数据编织技术的出现颠覆了现有数据管理的主流方法。数据编织作为一种基于元数据的设计框架，具有机器学习、知识地图、数据分类等技术的奖励，可用于获得灵活、可重复使用的数据管道、服务和语义。该技术不仅可以充分利用沉没成本，还可以提供成本控制指导和优先级排序。但需要注意的是，数据编织的实现相对困难，距离生产成熟期至少十年。此外，随着经济活动的加强，业务环境呈现出快速变化的发展趋势，这也对提高敏感性、加快产出洞察力等企业提出了新的要求。