近年来，在国家强调加强数据要素市场建设的背景下，许多地方建立了大数据管理部门，并出台了数据推广条例。截至目前，全国已有20多个省（自治区、直辖市）设立了数据管理相关机构，在一定程度上导致了数据管理的“九龙水控制”。跨部门、跨区域数据管理难以协调，难以协调形成联合力量，导致数据资源利用成果不突出。
随着城市规模的扩大和数字化程度的加深，许多城市普遍面临着数据采集能力不均衡、底层关键数据无法有效感知、数据传输稳定性不足、数据准确性难以保证、数据管理、数据存储安全风险等挑战。
据《证券日报》记者不完全统计，北京、上海、重庆、福建、浙江等18个省（市）设立了大数据管理部门，承担地方大数据建设、管理和服务的责任。其中，早在2017年，贵州省就成立了中国第一个省级大数据管理局。
事实上，在国家数据局出现之前，许多省市都设立了相关的大数据管理部门，如“大数据局”和“数据管理局”。不同的名称和机构设置自然有不同的数据标准，这导致了许多痛点。
目前，大多数制造企业的数据记录在文件中，缺乏直观的数据分析，生产数据分析难以协助管理层做出决策。为了提高效率，公司需要解决数据统计和数据管理不规范的问题。
数字政府建设逐步深入发展，进入全面改进阶段，推进数据演讲、数据决策、数据治理和数据创新，引领政府治理体系的数据整合改革。地方政府成立了政府数据管理机构，调整和创新组织机构和职能优化，以数据收集和共享为主要目标，加快“技术” 业务 整合数据，实现多部门、多领域、全覆盖的协同治理。
随着银行金融机构数字化转型的进一步推进，大量内外数据将被“囤积”，这极大地考验了银行的数据管理能力。为此，银行需要建立和提高数据管理和分析能力，以有效地收集、存储和分析大量数据，帮助银行了解客户需求，预测市场趋势，并支持业务决策。
数据存储：内表数据存储在HIVE数据仓库中，外表数据存储在HDFS文件系统中。 数据管理：对于内部表，Hive完全管理数据的生命周期，并在表被删除时删除所有数据；对于外部表，Hive只管理表结构，而不管理数据。 数据共享：由于内表数据存储在Hive数据仓库中，因此不能与外部应用程序共享数据；外表数据存储在HDFS文件系统中，因此可以被外部应用程序读取