2024 年伊始，Denodo 发布年度数据管理预测：五大趋势。如果以数据为中心的组织想在新的一年里取得成功，他们需要准备重新审视和评估数据管理策略，并根据业务需要进行调整，以面对日益分散的数据环境。
因此，从 2024 自2000年以来，反数据引力将成为一种新的常态。促进反数据引力的其他因素包括：数据复制成本上升、数据主权、当地数据治理法律法规以及加快洞察力的需要。反数据引力的趋势将继续下去，数据管理领导者应该投资于基于分布式数据管理的技术。
3. 组织成功地采用了生成人工智能 (GenAI) 在这个过程中会遇到困难。生成人工智能将对数据管理产生巨大影响，并催生对业务更友好的工具和技术。然而，在日益分散的数据环境中，如果不能保证访问高质量和可靠的数据，使用生成人工智能的数据管理基础设施将毫无用处。
随着企业不断将数据运营转移到云端，将面临一个重大问题：云数据成本无休止地上升，不可持续。未来一年，企业的任务不仅是控制这些不断上升的成本，还要保持优质的服务和有竞争力的表现。激增的云托管和数据管理成本将阻碍公司有效预测和制定预算，云服务的定价结构发生了变化，大大超过了当地数据存储的稳定成本。
组织试图部署生成的人工智能 (GenAI) 以及大型语言模型 (LLM) 包括数据质量、数据治理、道德合规和成本管理在内的问题将面临多重挑战。每个障碍都与组织的整体数据管理策略直接或间接相关，这将影响组织能否将完整可靠的数据注入人工智能模型，遵守复杂的监管标准，促进模型与现有系统的集成。
如今，随着企业不断利用不同云服务提供商的最佳功能，反数据引力已经开始成为常态。当数据失去重心时，逻辑数据管理解决方案可以“集中控制”数据，换句话说，数据可以统一提供，而无需在物理层面移动数据。
从 2024 由于允许所有组织以最高效、最划算的方式管理分布式数据，因此逻辑数据管理将建立稳定的地位。
2. 数据产品的重要性将会增加。随着数据的日益分散，作为一种分布式数据管理方法，数据网格将开始发挥更突出的作用。在数据网格的背景下，业务利益相关者需要有能力定义和创建数据产品，并根据域需求处理数据。IT 该部门需要部署正确的基础设施，使业务用户更加自给自足。
中康资产门户网站正式启动，实现公司内部数据的集中管理和共享，提高数据安全性和可控性，提高数据接触和利用效率。帮助前台业务部门、数据管理、数据决策等团队更方便、高效地获取数据，满足数据产品交付、销售前支持、内部研究等场景的需求。
3. 数据应用困难：零售业务涉及商品、订单、会员、物流等数据。由于应用场景的不同，异构数据源难以统一控制，中间环节多，周期长，品牌与消费者脱节，信息不对称，业务数据管理困难，无法发挥数据价值。
同时，李颖提到，各省都建立了相关的“政府数据局”、“政务数据中心”、目前，地方数据局通常基于上述机构设立“大数据局”等数据管理机构。据统计，截至去年年底，全国34个省级行政区共有22个省、4个自治区、4个直辖市30个行政单位设立了大数据管理机构。
据了解，江苏省数据局党委书记兼任省发改委主任、党委书记。可以看出，江苏省也采用了国家发改委管理数据局领导和管理的方式。根据2023年党和国家机构改革计划，国家数据局由国家发改委管理，省政府数据管理机构结合实际情况成立。
