随着数据资源的战略价值日益增长及其复杂性的同步提升，构建高效且合规的数据治理体系需求愈发迫切，国家和各地方政府陆续出台数据治理的相关条例政策，进一步凸显了数据治理工作的重要性和紧迫性。在此背景下，赛迪顾问深入洞察行业动态，前瞻预见2024年
早期主要由企业主导的数据治理现正扩展到包括政府、国际组织、行业组织、个人等在内的多元参与者，政企协同在数据治理中的作用日益深化。
以往聚焦内部基础能力建设，如今强调激活数据要素、发挥数据价值和构建开放服务。在数字化转型中，数据治理不仅要强化基础管理，更要与业务深度融合，成为价值创造的核心工具。
通用人工智能的发展对数据治理提出了新的需求，在构建面向pg电子网站AI的数据治理体系的同时，AI也将反哺数据治理的发展，二者将深度融合，借助机器学习、自然语言识别和模式识别等技术，实现数据治理的自动化、流程化和智能化。
随着数据成pg电子网站为重要资产，推动数据资产化正成为政企的关键工作，数据确权与估值是企业数据资产化的重要前提和关键步骤。未来，数据治理不仅要确保数据的质量和合规性，还要将数据视为一项有价值的资产，并加速实现数据资产的商业价值。
随着非结构化数据的持续累积，企业对于挖掘和利用非结构化数据价值的需求将日益迫切，亟需强化对非结构化数据的治理能力，以应对数据量的增长和数据类型的多样性。
数据研发运营一体化（DataOps）作为一种新兴的数据开发范式，强调协作、自动化和实时反馈的数据管理方法，旨在实现数据治理与数据开发的无缝衔接。未来，数据治理要与数据开发密切联动，共同驱动业务创新和决策优化。
数据管理能力成熟度评估模型（简称：DCMM）为各行业的数据治理能力建设提供了指导。截至2023年底，全国累计DCMM贯标总数已达2856家。未来，以DCMM为指导的数据治理将成为推动各行业数据管理能力提升的重要力量。
数据要素市场化、人工智能技术发展以及日益复杂的数据生态催生了对数据安全治理的深度整合与高效运营需求。未来，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。
数据治理向场景化方向发展意味着治理策略和措施需要紧密围绕业务场景进行定制和优化。精细化的数据治理则更强调对数据全生命周期的各个环节进行精细管理和控制。
许多大型企业正面临数据壁垒的难题。未来，数据编织作为一种数据管理的全新架构，是传统数据治理的重要补充，将帮助企业打破部门间的数据壁垒，促进跨部门、跨系统的数据治理协同。
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