第三，数据技术体系的演进
发展数字经济离不开数字（化）基础设施，离不开信息技术，特别是涉及数据全生命周期的大数据技术的支撑。大数据技术主要涉及大数据管理和处理技术、大数据分析方法以及大数据治理技术等。当前，大数据技术发展面临系列挑战，诸如：如何应对数据指数增长带来的算力性能和能效挑战？如何管理超大规模的数据资源？如何满足大数据高效处理的需求？如何实现多源异构大数据的多模态融合分析与可解释性分析？如何形成系统化的大数据治理框架与关键技术？
未来大数据技术发展将呈现若干重要趋势。从总体来看：技术模式从“计算为中心”向“数据为中心”转型；数据与应用将进一步分离，以促进数据要素化；高能效大数据技术栈是可持续发展的关键；大数据标准规范和以开源社区为核心的软硬件生态系统仍然是发展的重点。在数据管理方面：数据管理正在从面向和限定于单域的孤立服务，发展到跨越空间域、信任域和管辖域的数据共享与协同服务的新阶段，跨域数据管理需要破除“数据孤岛”，促进数据要素的共享与协同，促进数据价值的最大化。在数据处理方面：近数处理成为突破性能瓶颈的重要途径，包括存储上移、算力下移以及分布式计算模式的转变；系统设计需从扩展性优先走向性能优先，需要考虑性能优先的系统设计、领域专用软硬件的支持和新兴的数据处理方法。在数据分析方面：需从单域单模态分析到多域多模态融合，实现广谱关联计算；从聚焦关联到探究因果，实现分析结果可解释。在数据治理方面：基于数字对象架构（DOA）的数联网将成为数字化时代的新型信息基础设施。
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