2024全球数据管理趋势：企业从追AI热潮转向夯实数据治理，数据孤岛成最大难题
在数据驱动经济的当下，人工智能（AI）和数字商务早已不是新鲜线年全球数据管理趋势报告（以下简称“报告”）却揭示了一个关键转变：全球企业不再只热衷于讨论AI的变革力量，而是将重心回归到“数据本身”——如何治理支撑技术的数据、确保数据高质量，成为行业共识。这份基于全球45个国家334名受访者（覆盖40余个行业，超2/3来自千人以上企业）的报告，清晰勾勒出当前数据管理的现状、挑战与未来方向，为不同规模的组织提供了参考蓝图。
报告显示，数据作为“企业资产”的认知已初步普及。63%的受访者表示所在组织将数据视为核心资产，较往年有明显提升；但从实践来看，仍有较大改进空间：仅51%的组织开展了企业级数据管理，21%尚未建立健全实践，19%仅在单个项目中实施数据管理。这种“认知-实践”的差距，核心原因在于跨部门协同不足——数据治理需要IT、业务、合规等多团队配合，但多数组织仍面临“各自为战”的困境。
从参与人群来看，数据管理已不再是大企业的“专属领域”。尽管受访者中28%来自万人以上企业，但随着云工具、轻量化方案的普及，中小企业也开始受益于数据管理。行业分布上，咨询业（14%）、政府部门（12%）、教育业（8%）、金融业（7%）是主要参与领域，说明无论是公共部门还是私营企业，都在主动布局数据管理；职业角色中，35%为信息/数据治理相关岗位，21%为数据架构师，凸显出专业人才在推动数据管理中的核心作用。
企业投入数据管理，最核心的目标是什么？报告给出了明确答案：通过报告和分析获得洞察以72%的占比位居第一，远超其他选项。这意味着，“用数据支持决策”仍是组织的首要诉求——比如通过销售数据调整产品策略、通过用户行为数据优化服务流程，都依赖高质量的数据支撑。
紧随其后的驱动因素包括“节约成本和提高效率”（63%）、“支持数字化转型”（62%）。例如，某制造企业通过数据整合优化供应链，将库存周转效率提升20%；某零售企业借助数据仓库统一各门店数据，减少了重复的数据录入工作，人力成本降低15%。
值得关注的是“合规需求”的上升——55%的组织将“遵守法规”列为驱动因素，这与全球隐私监管趋严直接相关。无论是欧盟GDPR、美国CCPA，还是各国陆续出台的数据保护法，都要求企业具备数据可追溯、可治理的能力。例如，GDPR要求企业能清晰说明用户数据的来源与用途，这就需要通过数据治理、元数据管理等手段实现，也推动了相关数据能力的建设。
尽管需求明确，但数据管理的推进并不顺利。报告指出，2024年组织面临的最大挑战是数据孤岛，68%的受访者将其列为首要问题（2023年为61%）。所谓数据孤岛，即不同部门、不同系统的数据无法互通——比如销售部门的数据存在CRM系统，财务部门在ERP系统，两者无法实时联动，导致决策时需要手动整合数据，既耗时又易出错。这种情况的出现，既与组织结构分工有关，也受系统兼容性、数据标准不统一等因素影响。
其他主要挑战还包括“数据素养不足”（58%）、“数据质量问题”（56%）、“缺乏数据治理”（51%）。数据素养不足表现为部分员工不懂如何正确使用数据、识别数据质量问题；数据质量问题则直接影响分析结果——比如客户数据中的重复记录、错误格式，会导致用户画像失真；而缺乏数据治理，则让数据管理“无章可循”，难以形成统一标准。
从数据治理的成熟度来看，行业整体仍处于起步阶段：65%的组织数据治理处于“初级阶段”，仅9%达到“高成熟度”，19%计划未来实施，2%无任何计划。这意味着，多数组织虽已启动数据治理，但尚未形成体系化能力，比如缺乏明确的治理流程、未建立跨部门的治理团队等。
从当前已实施的举措来看，“基础数据能力”仍是组织的优先选择。排名前十的实施项目中，“商业智能（BI）与报告”以72%的占比领先（2023年为65%），“数据仓库”以64%紧随其后——前者是数据应用的“出口”（让业务人员能看懂数据），后者是数据存储的“底座”（保证数据集中管理），两者相辅相成。
“数据治理”的实施率也达到59%（2023年为57%），成为越来越多组织的标配。例如，某金融企业通过建立数据治理委员会，明确各部门的数据权责，将客户数据的一致性提升30%；某政府部门通过数据治理统一人口数据标准，减少了跨部门数据查询的时间成本。
展望未来1-2年，组织的计划仍以“夯实基础”为主：“数据治理”（39%）、“数据战略”（37%）、“数据质量”（33%）位列前三，远超其他选项。即便生成式AI、数据科学等热门技术进入前十（生成式AI占20%），也未改变“基础能力优先”的趋势。这背后的逻辑很清晰：AI模型的训练需要高质量数据支撑，若数据治理不到位、数据质量差，AI输出的结果可能存在偏差，反而带来风险。因此，组织更倾向于先建好“数据地基”，再探索AI等新技术的应用。
工具在数据管理中的作用日益凸显。报告显示，34%的受访者认为软件工具对数据管理实施“有主要影响”，较2023年提升8%。这一变化的核心原因，是法规要求提升与数据源复杂化——例如，要满足合规中的数据追溯要求，需要工具自动记录数据血缘（即数据的来源、加工过程、流向）；面对结构化（表格）、非结构化（文档、图片）等多种数据源，也需要工具实现高效整合。
在培训方面，行业正从“边做边学”转向“系统化学习”。2024年最受欢迎的学习渠道是“书籍”（73%，较2023年+12%）、“网络资源”（66%）、“非学历课程”（58%），而“无培训直接上手”的比例降至19%。这一趋势表明，随着数据管理技术难度和合规风险的提升，组织和个人越来越重视通过正规渠道提升能力，而非依赖经验摸索。
谈及未来可能改变行业的新技术，“人工智能（AI）”毫无意外位居第一。但报告强调，企业对AI的关注已从“技术本身”转向“如何安全、合规地应用AI”——例如，如何治理AI训练数据以避免偏见、如何确保AI决策可追溯、如何防范AI带来的数据泄露风险。这些担忧也推动“数据治理”“数据质量”成为紧随AI之后的热门趋势，形成“AI依赖数据基础，数据基础支撑AI”的良性循环。
另一个值得关注的趋势是“数据网格（Data Mesh）”。这种以“领域为核心”的联邦化数据治理方法，正被越来越多组织尝试——例如，将数据按业务领域（如销售、供应链、财务）划分，由各领域团队负责数据产品的管理，再通过统一标准实现跨领域数据共享，以此解决数据孤岛问题。此外，监管合规、隐私安全也持续受到关注，成为数据管理不可忽视的重要维度。
2024年的全球数据管理趋势，本质上是行业从“追逐新技术热潮”向“回归数据本质”的理性转变。无论是大企业还是中小企业，都逐渐意识到：AI、数字化转型等目标的实现，离不开数据治理、数据质量、数据战略这些“基础能力”的支撑；而数据孤岛、数据素养不足等问题，也需要通过体系化的方法逐步解决。
对于普通读者而言，这份报告的启示在于：数据管理不再是“技术人员的专属工作”，而是需要业务、合规、IT等多团队协同参与；对于组织而言，无论是选择工具、制定计划，还是培养人才，都应围绕“让数据成为可信资产”这一核心目标，避免盲目跟风新技术。随着云工具、轻量化方案的普及，即便中小组织也能以较低成本启动数据管理，在数据驱动的时代中占据一席之地。