解决数据质量低、数据标准化不足、数据控制弱、数据价值发挥有限的问题，是实现政企数字化的关键和基本保障。
虽然优化数据并将数据放在上下文中可以带来更好的数据管理，提高内部工作流的效率，但该研究发现 94% 该公司面临着有效使用数据的挑战。27% 受访者认为，传统或过时的技术是一个很大的障碍， 23% 受访者所在公司数据质量差。
数据策略通常概述组织数据管理的愿景、目标和原则。它定义了如何收集、组织、存储、保护和共享组织内部和外部各方的数据。该策略还涉及数据质量、数据处理、数据隐私和合规性。
集成第三方系统：可以无缝集成各种管理系统，实现统一的数据管理。同时，它还支持与其他数据存储、备份和恢复系统集成，以提高数据管理的效率和可靠性。
☆数据管理标准化：业务系统历史数据，如材料、客户、供应商数据清洁规则，实现数据完整性、有效性、一致性、标准化、开放共享管理，为数据资产管理提供管理依据，为后续数据统计管理奠定坚实基础。
不同类型的数据库在不同的应用场景中有自己的优势和特点。选择合适的数据库类型对数据管理和应用性能至关重要。在实际应用中，不同类型的数据库也可以根据需要组合使用，以充分发挥其优势，满足复杂的业务需求。回到苏湖看更多
当数据成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量时，数据管理作为存储和处理数据的关键技术，成为全球经济的新驱动引擎。
企业需要根据实际业务需要制定相应的数据管理流程和规范，包括数据收集、存储、共享和使用。只有建立高效的数据管理流程，才能充分发挥SaaS版PDM的优势。
■数据管理。数据管理也是“数字中国”建设的关键环节。随着5g的普及，我们可以看到，未来大量数据不仅来自数据中心，还部署在边缘设备上；同时，数据不仅需要完成存储，还需要支持智能管理和分析。它需要流动成为“活”的价值，并在云、边缘和终端之间自由灵活地流动，以确保数据随时可用。这些需求给数据管理带来了更多的挑战。希捷所能做的就是帮助客户在整个数据生命周期中管理数据，使数据价值挖掘从规划到实施，使数据成为“数字中国”建设的真正支柱。
数据管理和统计分析：CRO可以提供数据管理服务，包括创建和管理临床数据库、制定数据管理计划、清理和分析数据。它们通常具有专业的统计和数据分析能力，并能提供准确的研究结果和结论。
专家指出，此前，中国许多省市都设立了大数据管理机构。然而，由于缺乏国家层面的统一部署，跨部门、跨行业、跨系统、跨区域的统筹协调困难，制约了中国数据产业管理和应用领域的健康发展。