孙俊远先生说，综上所述，Denodo逻辑数据编织的数据零复制、对业务系统的几乎零影响、所有当前数据源的实时连接、数据目录和搜索都是数据管理的一场非常大的革命。
这些数据是企业的重要资产，在提高生产效率、优化产品设计、提高市场竞争力、提高客户满意度等方面发挥着至关重要的作用。同时，企业还需要确保这些数据的安全，防止数据泄露、丢失或非法使用。在数据管理和使用过程中，企业应遵守相关法律法规，保护个人隐私，维护数据安全。
首先，降低存储成本。在传统的数据管理中，企业往往需要为不同的应用场景准备多个数据副本，这不仅占用了大量的存储空间，而且增加了管理的复杂性。CDM技术创建了一个“黄金副本”
事实上，数据编织作为一种技术趋势和数据管理念，已经得到了许多行业龙头企业的认可和应用。Denodo是世界领先的数据编织产品供应商，在数据跨境跨境传输、数据安全合规、客户精准营销、敏捷BI、IT现代化、数据架构升级等场景具有丰富的实践经验。到目前为止，它已经为1000多个主要行业的客户提供服务，帮助他们快速支持业务创新和业务决策，包括世界500强和世界2000强企业。相关负责人表示，未来将帮助更多企业在数字转型的关键时期实现顺利过渡升级，加快数据管理产业链相关企业数据生态价值链的建设，为中国数字经济的高质量发展和新质量生产力的形成提供更大的帮助。
技术解决方案：探索是否有新的技术或方法来解决冲突，如引入更先进的数据管理工具或自动化流程，以提高效率和数据质量。
（2）了解业务需求：数据管理的一个重要方面是确保数据管理活动支持组织的业务目标。深入了解组织的业务需求和目标可以帮助您更好地定位数据管理活动的优先级和方向。
以生成人工智能为代表的新型人工智能技术正在引领新一轮的全球科技革命，对企业数据管理和数据价值开发的质量和效率提出新的挑战。数据编织（Data Fabric）越来越多的企业正在关注解决数据质量问题，释放生成人工智能潜力的重要技术趋势。
（5）数据价值最大化：数据处理有助于优化数据管理过程，提高数据质量，最大化数据价值。在数据驱动决策日益普及的背景下，这对企业的竞争力至关重要。
您目前的工作，即数据运维、数据审计和解决数据质量问题，实际上是数据处理的重要组成部分，特别是在确保数据质量和准确性方面。数据治理不仅包括这些内容，还包括但不限于制定数据政策和标准、数据分类和元数据管理、数据安全和隐私保护，以及跨部门的数据共享和合作。简而言之，数据管理侧重于组织内外的数据管理和优化，旨在提高数据价值，降低数据相关风险，支持业务目标的实现。
与会专家和行业代表认为，在生成人工智能热潮下，需要挖掘大量的数据价值。目前，我国正在加快新质量生产力的形成，推动企业数字化转型，激活数据要素价值，成为重要起点。在优惠政策和市场需求的推动下，我国数据市场规模正在快速增长，数据管理需求不断上升。在激烈的全球竞争中，中国企业能否激活数据元素，释放数据价值，是取得领先地位的关键。