数据越来越受到重视，尤其是通用人工智能技术的发展，数据的价值得以焕发。我们曾经调用不那么频繁的“冷数据”日渐变成“热数据”。在AI工具面前，数据已经不分冷热。


现实中，我们的数据产生于不同的设备，手机、电脑、移动终端中，面对存储在不同设备中的数据我们通常面临分散、集中、统一等三种策略。


分散。分散的数据管理策略意味着将数据分散存储在不同的位置和系统中，可能是在不同的设备、云存储服务或应用程序中。这是当前，数据通常存在的状态。分散的数据管理通常会存在几个问题：数据一致性问题，分散数据管理可能导致数据的不一致性和冗余，使数据集成和整合变得困难；数据孤岛问题，数据分散存储在不同的系统中，可能导致数据孤岛，使数据的共享和访问变得困难；管理复杂性问题，分散数据管理需要额外的管理工作，包括数据备份、安全性措施和协调不同系统之间的数据流动。
集中。集中的数据管理策略意味着将数据集中存储在一个中心位置或系统中，如云存储服务、个人服务器、特定存储设备，是典型的Web2.0时代的数据存储模式。相对于分散存储，集中存储可以更容易实现数据集成、共享和分析，从而提高数据的价值。集中数据管理面临的挑战也是显而易见：单点故障，集中数据管理方式下，中心系统的可用性和性能问题可能会对数据访问和业务运作产生重大影响；依赖性，所有部门或团队依赖于中心系统，如果中心系统出现问题，可能会导致数据无法访问或业务中断；复杂性和成本，集中数据管理可能需要更多的资源和技术支持，包括适当的基础设施和安全措施，这可能增加复杂性和成本。
统一。统一的数据管理策略，综合了分散和集中策略的优点，统一的数据管理既可以解决数据孤岛问题，也可以避免对单中心的过度依赖造成的安全风险。由于现实中数据存在不同的设备中，统一的数据管理首先要实现对设备的统一管理，相对于集中管理将数据归集在一个中心，统一的数据管理策略将“人”作为设备和数据的中心。统一的数据管理策略，数据是分布式存储，数据虽然产生、存储在不同的设备上，但人可以通过应用程序实现对不同的设备、数据统一管理，这与分散式的数据管理策略有本质区别。
数据统一管理对传输技术、数据集成等提出了更高的要求。可喜的是，随着web3技术、区块链技术和传输技术的提升，这些问题都得以迎刃而解。