首先是数据管理。科研数据规模大，类别多，不易保存。在研究过程中，研究人员可能经常需要补充新数据或使用新特征，因此他们还需要妥善管理所有的数据处理记录和每个数据版本。如果数据丢失是由硬件故障造成的，或由于备份和记录不清楚造成的版本混乱，可能会导致研究所以后使用的原始数据无法提供。
从网易的内部实践来看，过度设计是不可能的(比如使用ERwin)、power 类似designer的工具交付设计ER图)，没有设计也不行。开发治理一体化的理想是完美的，“先设计后开发”的理念得到了大家的认可，但很多业务也面临着执行不到位的问题。例如，业务探索期/快速发展期需要快速获取运营数据，业务可接受的时间表不超过一周，数据建设周期不长。许多报告直接从ODS源表处理。为了快速启动，牺牲设计，效率优先，缺乏合作。从商业客户的角度来看，数字产品系统中的指标管理和模型管理仍然停留在治理系统中，缺乏与开发系统的元数据管理、数据传输和数据质量的联动。
面对日益快速扩张的外部环境，企业也越来越重视数据管理和组织迭代，这对团队人才培训、组织结构调整和数据资产积累提出了更严峻的挑战。从更宏观的角度来看，企业应对数字转型升级进行更系统的认知规划和布局。
8月18日，华为云TechWave云原生数据库峰会在深圳举行。华为云CTO张宇昕与中国信通研究院云计算与大数据研究所副所长魏凯共同发布了业内首本云原生数据库白皮书(以下简称白皮书)。白皮书由华为云和中国信息技术学院联合撰写，阐述了云原始数据库可以充分利用云基础设施的能力，构建和运行可弹性扩展的应用，将企业数据管理模式提升到一个新的水平。
大多数可扩展性问题都与分散化有关。与传统的封闭和监管银行不同，区块链的交易和数据管理必须经过一系列系统的步骤，如接受、验证和分发网络（数千名验证人），以保持安全和透明度。
下一步，盖瑞科技将以DCMM为基础、DSMM标准评价，进一步完善和优化企业数据安全管理能力，加快与企业发展相匹配的数据管理能力体系建设，有效提高企业数据标准化综合管理水平和竞争力，促进数据资源振兴和高质量使用，加快数据要素市场培育和价值创造，帮助大数据产业高质量发展。
随着5G、AI、随着分布式云等技术的成熟发展，万物互联、数字孪生、计算能力泛在等理念不断推进，带来了许多行业业务的创新。越来越多的设备和应用程序在终端运行，并产生大量数据。如何更好地解耦业务应用开发和设备数据访问，为设备提供完整的生命周期数据管理，释放设备数据的价值？在保证集群可用性的同时，如何有效地管理和传输设备数据，获得更方便、更灵活的数据访问？选择云原生边缘计算方案可以帮助用户更好地处理这类问题。
洗衣店管理软件的数据分析仪表盘能有效提升店铺的市场竞争力。数据是了解商店和市场情况的重要依据，数据可以帮助企业了解客户、产品和服务，帮助企业创新，实现战略目标。然而，从数据中挖掘价值不会凭空产生，需要意图、规划、条件和投资、管理和领导能力。数据管理是指在整个生命周期中实现、交付、控制、保护和提高数据和信息价值的目的，通过开发、执行和监督计划、程序和实践。然而，传统的洗衣店使用人工记录注册，消耗时间长，容易出现数据错误和遗漏。洗衣店管理系统的出现有效地帮助商店统计和分析商店的营业额、收集和收集、睡眠会员分析、根据衣服类型和服务类型统计洗涤业务等。
在现代、互联网和数据驱动的世界里，能源行业需要改变现场运营数据管理模式，将现场与背景连接起来，从租赁评估和分配到生产优化、设施维护、健康安全环境和资产报废，促进数十个关键任务的工作流程。要解决这个问题，我们必须从赋予现场工作人员更好的技术能力开始，使他们能够在工具中以数字方式收集现场数据，从而使他们能够更智能地工作，而不是更努力地工作。事实上，用户接受度和繁琐的现场数据采集技术造成的摩擦是该领域移动和基于云的解决方案进展缓慢的两个原因。
人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的核心技术之一，是促进制造业智能化的关键环节。Gartner预测，到2023年，在数据管理中使用人工智能技术可以帮助企业机构进行更多的自动化工作。然而，人工智能在工业场景中的渗透率仍然相对较低。由于工业场景众多，人工智能使用门槛高，工业企业面临着人工智能着陆困难的痛点。对此，华为云给出了自己的解决方案。
2022年，金融业数字化转型进一步加快，数据已成为金融业的核心资产和竞争力。2022年1月10日，中国银行业保险监督管理委员会发布了《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》（以下简称《指导意见》），规范和指导银行业保险业数字化转型的机制和方法。数据能力作为金融机构数字化转型的重要能力支撑，也指导数据能力建设，包括完善数据处理系统、提高数据管理能力、加强数据质量控制、提高数据应用能力四个方面。可见，数据能力已成为企业数字化转型的核心能力之一。