2024全球数据管理趋势报告（峰会报告中文版）

2N35全球数据管理峰会报告摘要当今经济由数据驱动，人工智能（AI）和数字商务已成为家喻户晓的概念。数字技术的变革力量。数据治理以及需要跨职能、具备数据素养的团队来管理企业数据，是贯穿今年调查的一个鲜明主题。主要调查结果亮点包括：l63%的受访者认为他们的组织将数据视为企业资产。l通过报告和分析获得洞察是数据管理的首要驱动力，占72%的回复。l数据孤岛的数量是首要关注点，68%的受访者将其列为组织中的一个问题。息资产的同时，从数据中发掘更多价值。人群分布今年的调查共有来自全球45个国家的334名受访者。从地理分布上看，54%的受访者来自美国，其次是加拿大（9%）、英国（6%）、澳大利亚（3%）和印度（3%）。调查对象涵盖了各种规模的企业，涉及多个行业和职位。大多数受访者从事数据治理相关工作。超过2/3受访者来自1000人以上的组数据管理的目标与驱动因素改善核心业务运营（如主数据支撑的供应链、定价、采数据管理的挑战与优先级是数据质量；元数据/数据目录与主/参考数据管理也是高频诉数据管理现状仅51%组织称已开展企业级数据管理；21%尚在项目级实施。与“孤岛”为首要难题相呼应，跨部门协同仍是瓶数据管理现状在审视组织当前正在实施的关键举措时，“商业智能（BI）与报告”年复一年地保持领先地位，比2023年增加了7%。数据仓库，作为BI和报告的底调查结果显示，59%的组织已实施数据治理举措，数据管理现状l数据科学（包括AI或机器学习）：25%（2023尽管生成式AI和数据科学（包括AI或机器学习）等更为传统和基础性的能力，如数据治理（39%）、数据质量（33%）和数据架构（31%以显著优软件工具对数据管理实施的影响数据管理方面的培训2024年最常见的学习渠道：书籍（73%，较2023年+12%）、网络资源（66%）、非学历课程（58%）、厂商教程（5）；元数据管理情况元数据应用场景数据架构的现状是否拥有明确的数据架构（饼图显示了拥有明确数据架构的组织百分比）l是：42%数据架构TOP5好处：改善了IT团队内部的协作：34%改善了与业务团队的协作：32%我们没有明确的数据架构：26%标准化的数据管理策略：25%提高了数据质量：24%数据建模的现状数据建模的现状数据模型和图表（倒金字塔图显示了2024年组织使用的各种模型和图表的百分比）2024年，受访者偏好的TOP5模型：l逻辑数据模型：59%l概念数据模型：53%l物理数据模型：53%l数据流图：51%l数据血缘图：33%随着越来越多的业务利益相关者对组织中的数据产生兴趣并承担责任，数据模型成为强大的沟通和需求收集工具。逻辑和概念数据模型通常面向业务受众，它们最受欢迎——使用率分别为59%和53%——这是合乎逻辑的。数据平台与存储关系型数据库依然是运营系统与数仓/ODS的基石；电子表格因易用性仍广泛存在，但不推荐用于企业级数据管理。数据平台与存储未来1–2年Top4：l云上关系型数据库（55%）l云对象存储/数据湖（40%）l本地关系型数据库（31%）l云上非关系型数据库（28关系型数据库继续是未来实施的首选，尽管趋势是向云平台迁移。云对象存储已上升到未来计划的第二位，这主要得益于数据湖仓一体（datalakehouses）的普及。数据湖仓一体提供了“两全其美”的方案，既有数据湖的灵活性和存储选项，又有数据仓库的数据质量和报告支持。新技术与趋势在数据管理中，对组织产生最大变化的三个主要趋势：l人工智能（AI）在关于新技术和趋势的回答中首当其冲——既包括它可能带来的前景，也包括其风险。l毫不奇怪，数据治理和数据质量分别是第二和第三大主题，因为受访者对AI使用的治理以及支持AI模型所需的数据质量表示担忧。l监管问题也是一个被频繁提及的话题，特别是围绕消费者数据的法规，如CCPA和GDPR，这也推动了对更强数据治理的需求。l有观点希望回归实践本身，避免过度迷信新工具与风潮。数据管理领域下一个将引起行业最深刻变革的三大新兴趋势：lAI再次成为可能改变行业的领先新兴趋势。l紧随AI之后的是数据治理、法规、数据质量以及隐私和安全。l数据网格（Datamesh）是另一个显示