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是数据编织（DataFabric）构建下一代数据架构，极大提升数据管理效率。数据编织通过增强数据目录、数据虚拟化、主动元数据等技术，打造企业内逻辑统一的数据视图和统一调度能力，实现无需搬运数据就能进行融合分析和利用，是大型企业实现统一数据管理、统一数据分析、统一数据应用的可能方向。

四是数据管理向资产管理跃迁，资产评估和资产运营理论框架进一步细化。数据资产管理围绕数据的价值释放，通过价值评估、资产运营以及对外数据流通来充分价值化数据的能力。面向资产评估，可以通过数据+场景方式推进价值评估；面向内部利用，需要构建数据资产运营体系。

五是面向人工智能的数据管理需求迫切，亟需构建面向AI的数据治理体系。生成式人工智能需要大量的高质量数据集，收集、清洗、打标这些数据集成为了核心议题，目前亟需构建面向AI的数据管理体系。此外大模型为结构化数据管理带来了新的协助，可以通过AI来加速数据管理能力。

六是数据安全落地规模与深度逐渐加快，需要关注数据流通安全、人工智能数据安全以及数据安全运营等新的发展方向。企业内部都在开展数据安全风险评估、数据分类分级、数据安全治理体系建设工作，随着数据要素市场建设，外部数据流通场景下的数据安全值得关注。人工智能催生了新的数据安全需求，需要构建大模型生命周期的数据安全体系。数据安全最终需要构建制度-技术-运营的良性循环，运营能力至关重要。

何宝宏表示，围绕这六大趋势，中国信通院云大所纷纷部署启动了各项工作，包括牵头的标准组织正在完善DataOps标准体系，提出具有普适性的数据资产运营框架，编写《人工智能数据治理白皮书》，推出数据安全治理能力评估框架等。“这些工作离不开业界专家和企业的广泛支持，也欢迎大家持续参与、关注