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。据观察，企业中的数据治理是劳动密集型工作。“智能化数据治理”旨在借助人工智能技术手段开展数据治理工作，利用智能化技术在语义理解、逻辑推理、智能生成等方面的优势，帮助企业优化治理流程，提升治理效率及效果。

中国信通院认为，未来“数据治理Agent”将是智能化数据治理成熟形态。一是具备灵活的适应性，可以通过外部接口灵活响应外部监管要求。二是以任务落地为导向，帮助企业实现治理动作智能化实施。三是可通过对企业知识库的学习对企业偏好形成认知，并通过反馈不断优化治理方案规划，帮助企业智能决策。

趋势四：数据架构分布式化。企业数据架构管理以企业内所有数据为管理对象，对数据的静态结构和动态特性进行管理，对数据的定义、分布、集成、整合等进行规划、管控和应用，确保数据与业务需求保持一致。

数据编织是一种分布式数据管理的架构理念，支持对数据跨平台、跨域的灵活集成。采用逻辑集中、物理分散的管理方式，实现在正确的时间，从任意位置，将正确的数据与正确的人连接起来的终极目标。数据编织有以下特点：一是适配多源异构的数据来源；二是具备非常巨大的数据存储容量；三是采用分布式的数据管理架构；四是支持AI协同的自动化能力。

另外，数据编织还可以作为企业数据空间的底层技术，实现多主体数据的逻辑统一管理。依托大数据技术标准推进委员会，国内数据编织的理论研究、技术标准制定等工作已经陆续开展。未来还将进一步联合各界的专家学者共同完善数据编织的理论体系、标准体系以及标准验证工作。

趋势五：数据安全纵深化。随着三法两条例的发布实施，我国数据安全治理体系已经基本完善，企业数据安全能力建设从体系建设向场景化建设发展，数据分类分级、数据安全风险评估等工作正在如火如荼地开展。

另外，人工智能的发展给数据安全带来了新的机遇与挑战。一方面，人工智能技术的蓬勃发展，为数据安全领域带来了前所未有的机遇。另一方面，数据作为大模型训练的重要燃料，在模型生成、训练、精调等过程面临数据窃取、数据泄露、数据篡改等一系列数据安全风险。

趋势六：数据管理价值化。在数据要素政策逐步完善、数据交易市场日趋成熟的背景下，企业以释放数据价值为导向开展数据资产化路径探索，量化数据资产、赋能业务价值、预期经济收益，明确数据资源入表流程、成本核算机制，推动数据从资源化阶段向资产化阶段发展，充分释放数据资产价值。

2024年是数据资源估值和入表的“元年”，中国信通院和中国联通集团合作了“数据要素价值管理与实践”研究报告，从成本投入、内部收益、外部收益全面评估了数据价值，指导企业进一步深化数据应用、优化数据管理模式。

数据入表方面，截至到今年第三季度，已有50多家企业入表，累计入表金额超过15亿元，其中三大运营商入表规模占比很高，也是央企中率先开展入表披露的企业。

数据交易流通方面，场内数据交易日趋规范，场外流通依然活跃。企业也在构建更多对外能力，比如建行的产融平台、中国电信集团的“星海”大数据品牌都已良好运营，全力向数据要素型企业转型升级。