伴隨大數據在企業中的廣泛應用，企業的數據管理和
數據治理能力得到有力提升的同時，也出現了一些新的風向和趨勢。
（一）數據開發治理新理念
近年來，數據開發治理一體化作為數據運維結合起來的新理念在業界頗受歡迎。其整體的理念主要是圍繞自動化、智能化、精益、敏捷、融合協作這五個特點來展開，主要實現整個研發、交付的管理和數據運維的一體化。
自動化，即打開就是標準化的工作流程，細化的規則，明確的流程。
智能化，強調的是數據的支撐，算法的輔助和控制一些風險。
敏捷，強調客戶第一，增量交付和面向不確定性。
融合協作，強調技術、數據的融合，團隊的協作。精益，強調的是減少浪費等。
在數據開發治理一體化的管理體系中，分為七個模塊，包括：持續交付、研發管理、數據運維、價值運營、安全風險、組織模式以及系統工具支撐。目前，中國信通院云計算與大數據研究所已經聯合多家銀行、電信等機構制定 的標準體系。農業銀行、工商銀行、廣東移動、浙江移動等企業已經開始小規模實踐
這一理念。未來信通院將會不斷完善標準體系，提供評估服務，編寫相關方法論，積極推動在中國落地。
（二）數據估值：
數字化轉型的指南針
數據治理還有一個面向價值體系方面的演化，即數據治理向資產管理在不斷演進。在資產化的過程中，最重要的是數據估值，它是數字化轉型的指南針。我們通過評估數據資產的價值，使得數據的直接經濟價值、間接經濟價值顯性化，從而實現
數據價值的可觀測、可計量。
其中，直接的評估法主要作用在包括數據對上市企業的估值影響和數據產品交易獲得收入上，間接評估法主要運用于包括對企業的輔助經營決策，提高生產效率，降低運營成本和優化商業策略層面。但是鑒于數據價值評估的復雜性，具體的實施方法目前還缺乏廣泛共識。
在估值方面，數據的間接經濟價值相對來說更容易實現。數據資產估值收益能夠實現數據價值的顯性化，數據變現的模式也將會逐步變得清晰。
（三）數據安全：形成人人參與的閉環體系
此外，數據治理的一個方向就是數據安全。當前，數據安全已經上升到了一個空前重視的地步，且數據安全和數據治理已經緊密耦合、難以割裂。“數據安全治理”新理念成為數據治理的一個重要方向。
保護數據安全，企業需要體系化建設數據安全治理能力，信通院提出了一套數據安全治理能力的框架，頂層是數據安全戰略，涵蓋目標、任務、組織架構和人員，中間是圍繞數據和業務的生命周期來開展數據安全的防護，底層是通用的安全能力，包括分類分級、合規管理、合作方的管理、身份管理等一系列基礎安全措施。通過這套治理體系，企業能夠了解自身短板，體系化的建設數據安全治理能力。為促進產業交流、共性問題探討，信通院推出了數據安全推進計劃，截至目前已有近 320 家企業加入推進計劃，共享經驗，共同探索數據安全的實踐方向。
同時，我們還需要形成一個閉環體系來加速數據安全治理能力的建設，從組織架構來層層落實，使得數據安全這項工作形成由決策層到管理層到執行層的管理架構，打造完備的制度體系，形成 PDCA 這樣一套流程和環節。
“十三五”期間，國內大數據整體圍繞技術和產業方面實現了長足發展，而“十四五”規劃則更立足于數字經濟的發展階段，主要強調價值，強調數據要素的流動發展。隨著數據相關法律和政策的完善，我們也需要貫徹發展和安全并重的數據安全發展理念。
在數據管理的創新發展之路上，我們看到，未來技術創新將會繼續沿著效率的提升、安全性的加強等方面演進。
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