随着工业4.0和智能制造的发展，制造业对产品数据管理的需求越来越大。图形文档管理作为产品数据管理的基础，需要符合行业标准和规范，以确保数据的统一性和可追溯性。
数据提取：ETL过程，数据从不同来源提取到数据仓库。 数据管理：包括资源管理、数据仓库管理等。 数据应用：BI报告、门户、自助分析等，提供业务分析模型和标准报表库。
加强数据安全和管理。建立实施数据安全管理认证体系，引导企业事业单位通过数据安全管理认证提高数据安全管理水平。促进企业事业单位数据管理能力成熟度评价和实施标准。
随着科学技术的快速发展，企业对数据管理的需求越来越高，产品生命周期管理（PLM）PLM图文档管理作为PLM的利器，对企业的帮助不容小觑！那么，它有多重要呢？如何给企业带来实际价值？让我们揭开这个神秘的面纱！
随着信息技术的发展，PLM系统已成为企业管理产品数据的重要工具。图形文档管理作为PLM系统的重要组成部分，需要借助先进的技术手段实现数据的集中管理和高效利用。
为培养专业数据管理人才，建立企业数据管理体系，提高数字化转型能力，易佳通开设了[2024年数据管理专业认证CDMP]系列课程培训，全面深入解释了数据管理知识体系的专业理论。
推进企业合规体系建设。研究制定数据收集、存储、处理、使用、传输、共享、开放等全过程的数据合规指南，发布禁止大数据应用的清单和谨慎清单。支持重点企业设立数据管理委员会，明确首席数据官或首席合规官。在重点行业形成一批典型的数据合规案例，形成示范引领效应。开展“数据管理能力成熟度评价模型”国家标准试点，提高企业数据管理能力。
各省、自治区、直辖市、计划单列市、新疆生产建设兵团数据管理部门、党委网络信息办公室、科技厅(委、局)、工业和信息化主管部门、交通厅(局、委)、农业和农村(农牧)厅(局、委)、商务主管部门、文化旅游厅(局)、卫生委员会、应急管理厅(局)、中国人民银行上海总部医疗保险局、气象局、文物局、中医药主管部门，各省、自治区、直辖市、计划单列市分行、金融监管总局、中国科学院各单位：
但是为了促进使用 AI 技术从非结构化数据中提取价值，组织内部需要一个数据管理框架 AI 技术更值得信赖，更容易使用。它需要提供自动化的工作流程，在处理数据时可以自动搜索、排序、标记数据和移动数据 AI 系统和其它位置。另一个问题是，任何组织都可能无法做到这一点 AI 为非结构化数据提供正确的完整数据列表，要求我们保留所有数据的可搜索引，无论采用何种技术，都可以访问数据，这对大多数组织来说是一个很大的考验。
通过整合不同的数据库技术，实现综合管理，可以大大提高数据处理效率。在传统的数据库系统中，数据分散在不同的数据库中，需要多次查询和转换，需要大量的时间和资源。通过数据库技术的整合，可以实现数据的统一管理和处理，减少冗余操作，提高数据处理效率。此外，在传统的数据库系统中，需要投入大量的人力物力进行维护和管理，通过数据库技术的整合，可以实现自动化的数据管理和维护，减少人力物力的投入，降低成本。