一方面 AI 数据库、Serverless云原生数据库推动对于数据的价值挖掘从“阳春白雪”变为“下里巴人”。利用数据不再是金融、电信等数据密集型行业的特色，而是变成全社会、全行业的普适性行为。这导致数据的加工利用过程需要更加平民化、高效化。AI数据库具备自动运维、智能开发等能力，Serverless云原生数据库具备按量计费、弹性扩容等能力，均可实现数据加工利用过程的降本增效，正成为甲骨文、亚马逊、阿里、华为等巨头供应商的研发热点。

　　Gartner预计，到2025年图技术在数据和分析创新中的占比将从2021年的10%上升到80%。随着图数据规模的变大，开启了图数据的“大数据”时代，起源于80年代的传统关系型数据库，以及起源于2000年左右的专用图数据库已经无法支撑大规模图数据的高效存储与计算。

　　近年来，由于数字化转型政策的持续推动，数据中台发展迅猛，Gartner在成熟度曲线中将其标记为期望值最高。国内该领域供给侧迅速发展、供应商不断丰富，除概念提出者阿里巴巴外，华为、腾讯、网易、星环等大数据企业纷纷入场。应用侧相关落地案例迅速增多，中国移动、中国联通、工商银行、农业银行等大型央企、金融机构以及各地方政府纷纷立项招标，并形成自身实践案例。

　　经过近3年时间的发展，DCMM已得到广泛认可，贯标评估的工作成效正加速显现。在数据要素统一大市场的培育过程中，DCMM贯标评估可以提升各类市场主体的数据能力和数据活力，弥合地区间差异、拉齐行业间水平，扩大数据资源优质供给，从而提高数据要素流通效率，引导数据资源的高效积累和有序聚集。

　　中国企业的全面数字化转型大致始于2015年，并在2017年后进入爆发期。企业在意识到数据价值的同时，投入了巨大的人力、物力和财力，因此，亟需一套估值指标清晰量化数据价值，评价数字化转型的成效。自2021年初起，光大银行、南方电网、浦发银行等企业陆续进行数据估值的研究与实践。

　　2022年中国信通院正式牵头启动了DataOps的标准建设工作，以此为基础推动我国大数据产业的多元化发展。DataOps作为协助企业完成数智化转型的良药，供给侧和需求侧都在争相尝鲜。

　　一是作为软硬结合一体的专用设备，利用硬件特性增强软件实现方案，其安全加固、性能加速和易用性增强的三大优势，使得隐私计算一体机从众多工程优化方案中脱颖而出，降低用户使用技术门槛和综合成本。二是一体机的技术实现方式不唯一，各家产品百花齐放。可基于可信硬件或加密卡，同时利用计算加速卡或网络加速卡，也可预装应用服务场景组件，组合方案多样化。多硬件多角度组合提升成为软硬结合发展趋势，并在金融政务医疗等场景崭露头角。三是产品形态多样，标准化需求迫切，国内外已有多个标准带头规范技术研发和应用。但也值得注意，并非仅有隐私计算一体机可以突破应用瓶颈，扩大应用规模，面对数据安全流通巨大的需求，仍要继续探索更多好用易用的落地方案。

　　一是顶层设计逐步细化，国家站在全国统一大市场的高度对数据要素发展做出安排，又针对深圳示范区的数据要素市场准入做出具体部署，数据基础制度体系建设也在加快推进。二是地方法规陆续出台，目前已有十九省市公布了相关数据条例，以促进数据利用和产业发展为基本定位，多以公共数据为抓手，结合地方实际和特色进一步激发市场主体活力。三是交易模式不断创新。各地数据交易所优化经营结构，贵阳制定交易规则、上海建设数商体系、深圳打造开源社区等探索让数据交易有了更实在的依托。

　　首先，为了正确理解监管内容，有效落实监管要求，各行各业广泛掀起了政策法规的学习浪潮。其次，数据分类分级作为数据安全领域的重要工作，也是实现精细化安全管理的必要能力，同样成为这一轮学习热潮的重点关注对象。再次，为推动本行业企业数据安全的贯彻落实，部分行业主管单位启动监管报送工作。最后，在供应侧市场，部分企业开始着手开发合规管理工具，以协助需求方实现监管应对的自动化实现。

　　首先，分类分级作为《数据安全法》明确提到的概念之一，引起地方、行业、企业的研究探讨，并逐渐形成从建立组织保障到落实对应级别数据安全管控策略的“七步走”方法论共识。其次，为指导企业分类分级工作的推进落实，各行业通过制定标准规范，明确分类分级工作的原则、方法、定义，进一步细化相关要求。最后，自动化分类分级工具或咨询服务在数据安全供方市场蓬勃发展。据中国信通院“可信数安”评估体系统计，2022年分类分级工具或服务的参评企业从2021年的4项增加至14项。