二是数据安全监管滞后，海量数据成为“烫手山芋”。方金云表示，目前数据监管还没有形成一个统一的系统，数据收集通常先于数据管理和保护，这也会在一定程度上导致安全风险防范不足。记者调查发现，部分地方数据安全监管多头管理，权属不清。一些大数据管理部门的工作人员表示，大数据局已经在国家层面成立，但省（自治区、直辖市）的体制改革计划尚不明确，部分职能边界也不清楚。
简而言之，数据控制、利用和保护能力已成为衡量国家竞争力的核心要素，数据基础系统建设与国家发展和安全形势有关，大量数据规模和丰富的应用场景具有明显的优势，激活数据要素潜力，确保数据安全，完善数据管理系统，在此基础上，实现更强、更好、更大的数字经济，增强经济发展的新动力，建立新的国家竞争优势目标。
随着三级医院信息化建设的初步形成，如何推动医院从IT到DT的高质量发展转型是我们面前的战略选择，即“高质量发展需要高质量管理，高质量管理需要高质量数据”。然后，数据管理是实现医院数据管理的关键一步。需要将来自不同业务系统的数据集成到数据仓库，统一数据标准，建立业务数据中心，实现数据互联、科学数据管理，充分发挥医疗数据的价值。
数据访问：不同的企业采用不同的数据管理方法，通常需要手动批准，导致数据访问控制繁琐耗时，难以及时更新，使得分析师往往无法及时获取所需的数据。
南京大学数据管理创新研究中心是南京大学在苏州建设的首批新型研究机构之一。中心根据苏州校区同等标准，错位发展工作定位，服务国家大数据战略，帮助数字中国建设为指导思想，基于多学科交叉数据管理和数据科学建设，培养高数字质量，系统掌握数据管理基础理论，熟练运用数字智能技术和顶尖创新人才的方法。
1.4、问题思考：提出企业产品数据管理的四个关键问题——业务职责、组织结构、业务主流程和人员素质要求，作为学生在后续课程中思考和学习的重点。
云PDM以其独特的优势，为现代企业提供了高效的产品数据管理和协作解决方案。通过提高业务效率和灵活性，云PDM正在促进企业业务的创新和发展。在未来的发展中，随着云计算技术的不断进步，越来越多的企业认识到云PDM的价值，云PDM有望成为企业产品研发和管理的重要组成部分。
1、对产品数据有全面的了解（BOM、R&D文档、图纸、R&D流程数据、数据审查信息)的管理模式。通过大量的案例和案例，了解R&D、供应链、销售、客户服务和产品数据之间的联系，帮助企业理顺产品数据管理，制定和实施企业产品数据业务发展规划。
数据建模是现实世界中各种数据的抽象组织，确定数据库的管辖范围和组织形式，直到转化为现实数据库。数据模型是源系统的数据结构，也是提高数据质量的关键。为了支持数据管理、数据分析、系统设计和业务决策等活动，数据建模的目标是创建一个准确、一致、可理解的数据模型。通过数据建模，可以帮助组织更好地理解和利用数据，提高数据质量和价值，支持数字化转型和业务创新。
为了避免或解决这些问题，企业和组织需要采取适当的数据管理、监督和伦理措施，以确保使用人工智能模型是合法和道德的，并保持数据的质量和模型的性能。同时，监督和审查人工智能系统的性能和响应潜在问题也很重要。
BIM建模需要基于特定的软件和技术，因此对技术的要求也是一个挑战。建筑师、工程师等相关专业人员需要熟悉BIM软件的操作和使用，掌握建模技术和数据管理技能。此外，BIM软件的不断更新和升级也需要专业人员不断学习和适应新技术。
10月14日，由南京大学数据管理创新研究中心夏义坤教授担任首席专家的国家社会科学基金“基于数字智能集成的信息分析方法创新与应用研究”开幕论证交流会议在苏州校区成功举行。