2024年的数据管理趋势调查显示，数据治理和数据质量是组织关注的重点，而人工智能（AI）和数字技术则被视为推动数据管理发展的主要动力。63%的受访者认为其组织将数据视为企业资产，而获取洞察力通过报告和分析是数据管理的首要驱动力（72%）。数据孤岛是组织面临的最大挑战（68%），其次是数据素养（58%）、数据质量问题（56%）和缺乏数据治理（51%）。
调查发现，51%的组织声称拥有企业范围的数据管理计划，而39%的组织计划在未来1-2年内实施数据治理，37%的计划实施数据战略。目前，组织已经实施了商业智能和报告（72%）、数据仓库（64%）和数据治理（59%），并计划在未来1-2年内实施数据治理（39%）、数据战略（37%）和数据质量（33%）。
在技术方面，大多数受访者（37%）认为软件工具对数据管理实施有轻微到中等影响，而34%认为有重大影响。在培训方面，73%的受访者表示他们读过数据管理的书籍，66%表示他们从网上获取了博客、屏幕录制和各种来源的信息，58%表示他们参加了大学工作之外的数据管理课程。
数据治理方面，65%的受访者表示他们的公司处于数据治理的初始阶段，19%计划在未来实施数据治理，而9%表示他们的公司处于数据治理的高成熟度阶段。在元数据管理方面，50%的受访者表示他们的公司处于元数据管理的初始阶段，26%计划在未来实施元数据管理。
数据架构方面，42%的受访者表示他们的组织拥有定义的数据架构基础，而32%表示没有。在数据建模方面，64%的受访者表示他们的组织正在积极使用数据建模，其中52%使用E-R、关系模型，33%使用Kimball风格的数仓（星型模式），28%使用数据流图。
数据平台和存储方面，69%的受访者表示他们目前使用关系本地数据库，67%表示他们使用关系云数据库，66%表示他们使用电子表格，43%表示他们使用打包应用程序（例如ERP、CRM等）。未来1-2年，55%的受访者计划使用关系云数据库，40%计划使用云对象存储（包括云数据湖），31%计划使用关系本地数据库，28%计划使用非关系云数据库（文档、键/值等）。
新技术和趋势方面，人工智能（AI）是受访者认为导致其组织变化的主要趋势，其次是数据治理和数据质量。受访者认为人工智能、数据治理、法规、数据质量和隐私和安全将是未来导致行业发生深刻变化的三大新兴趋势。
