未来，市卫生发展中心将继续提高数据管理能力的成熟度，不断推进信息技术服务、大数据、人工智能应用创新等业务探索技术，为促进城市卫生系统数字化转型提供保障。
宁波银行在面对一系列存储系统挑战时选择了 XEOS 提供全面的解决方案。该方案深入考虑了数据中心的多样化和数据管理的灵活性，从底层架构优化到应用层面优化。
从数据用户的角度来看，数据质量限制了数据价值的发挥，任何形式的数据应用都必须安全合规。数据治理涉及系统、系统、流程、管理等方面，是一个复杂的过程，往往投资多，推广困难，效果慢。在实际工作中，中国农业银行围绕数据“使用”实施了两个Owner原则（即数据管理部门是银行数据的所有者和整体管理者，率先建立整体工作机制；各业务主管部门是该领域数据的所有者，负责该领域的数据处理），以满足使用需要，促进综合管理，提高数据质量的“在线”，建立数据安全的“底线”，形成“促治结合”的良性循环。
“数据是数字经济的基础，数据治理是数字化转型的前提。有了数据，我们必须管理好数据。例如，数据的质量必须是高质量的。国际数据管理协会主席王广生认为，数据跨境流通涉及区域甚至国际合作，包括相关数据基础系统、数据标准系统、数据安全和隐私保护、数据主权、数据资产估值和会计准则的统一。“从我国法律体制来看，我国与数据相关的立法领先于其他国家，更具落地性。
”表单不仅面向业务基础数据管理，还面向业务活动数据填写。 流程表，提供流程业务活动数据构建。 从业务活动数据到业务分析数据的提炼转化，数据工厂和仪表板。 智能助手、聚合表、数据联动、相关数据、相关查询、业务基础数据与业务活动数据之间的各种复杂关系。 自动生成所有业务审计数据的数据日志。
针对这些问题，上海罗盘凭借多年的行业积累和先进的技术实力提出了自己的解决方案，并获得了“2023年智能杯数据管理创新应用竞赛智能数据管理应用轨道优秀奖”。这表明，上海罗盘的数字智能解决方案得到了业界的高度认可。
闪存加载策略评估的主要指标是延迟，分为三个不同的组成部分：从闪存加载的I/O成本、新加载数据管理内存的成本和推理操作的计算成本。
在产品差异化方面，面对数据资产管理系列产品的专业化和独立性，上海罗盘产品可以解决企业综合数据管理和特殊数据管理的多样性和专业需求。它是一套由多个模块组成的解决方案，致力于帮助企业控制数据风险，运营数据资产，探索数据价值。产品以元模型为核心，以元数据为基础，以人工智能算法为支撑，以数据管理流程为纽带，实现数据从创建到退休的全生命周期管理。自2016年投产以来，EDGS在金融、类金融、互联网、制造业等领域积累了更多的用户群。而且还在不断升级更新。