大数据技术的兴起及其产业的蓬勃发展，使数据受到空前的重视，数据的重要性已成为普遍的认知。数据无处不在，到今天，大家都在积极开发它的市场、业务和产业。其实，从人类有文明开始就有了数据。不过，数据必须首先被人们所认知，即人类要掌握数据，必定先对其有所认知。因此，胡本立先生说数据管理必须和认知科学相结合。没有认知，就没有数据。尽管数据随处都在，但是没有经过认知，它就不能被呈现出来，更不能体现出价值。今天，数据变得如此重要，是拜大数据技术的兴起所赐。过去，人们没有把数据上升到这样的高度。在数字经济时代，数据已被称为或被当作类似于工业经济时代的石油一样的资源、能源。
这又是一个技术快速迭代发展的时代，技术驱动世界不断发生变化。整个世界、整个人类社会体系都面临着重构。中国已在影响和改变着世界。除了物理世界发生着这些改变，新兴的数字世界也在发生巨大的变化。无论物理世界的变化还是数字世界的变化，都与数据及数据管理密切相关。
对数据的认识至少可以从三个方面着手。
第一，从数据作为科学的角度看，数据科学或数据的科学化比管理科学更靠谱，管理科学化的难度比数据科学化要大得多。但今天人们谈论和研究的大数据，其实还是多从技术的角度出发，数据科学还有待真正形成和发展。
第二，从经济和社会的角度看，应把数据作为资源。数据当然是无处不在的，而且自古就有、从来就有。数据是一种主观认识到的客观存在，所以，对于数据和数据管理来说，认知科学和智能技术就显得很重要! 虽然数据是客观存在的，但如果人们主观上没有认识到那它就没有任何意义，更遑论价值。就好比空气，如果上海今天天气晴好，而北京有雾霾，你在上海的时候，就感知不到空气中的污染。而北京空气中的雾霾是客观存在的，只有在你认识它、感知它的时候，它才会对你有意义。数字世界或比特世界的数据就好比原子或物理世界的空气一样。存在于数字世界或比特世界的数据，你“呼吸”了，它对你才有意义;负氧离子含量高的空气，你呼吸到了，对你才有价值; 没有被认知的数据和呼吸不到的空气，都是没有意义和价值的。关于数据价值，这里暂不展开讨论。数据是资源，也可以称为资产，被认知的数据才能产生价值。
第三，在大数据热的背景下，包括DAMA数据管理知识体系在内的数据管理知识体系具有越来越重要的意义。现有的数据管理知识体系正结合大数据范式升级，包括结合以人工智能、脑科学等为基础的认知科技，这非常重要。说来说去，大数据最终还是数据。大家讲大数据时，往往忽略了基础的数据管理。目前，数据管理还有许多亟待完善的方面。在“炒作”大数据概念的同时，我们有时会忘掉它最基本的一些数据本质的东西，所以，数据管理非常重要，数据的价值必须通过数据管理或者数据治理来体现和实现。这正是今天这本译著出版的意义所在!
数据和管理之间至少有三重关系：一是运用数字技术或数据技术进行管理，即用今天方兴未艾的数据技术和未来有望蓬勃发展的数据科学来武装管理学；二是数据管理和数据治理，即对数据本身的管理；三是人、物、事、境等管理对象的数据化。
管理对象的数据化，首先是对管理对象的描述。描述是最基本的，接着在对它进行数据化的改变时，人类会面临更多的新问题和新课题。但今天，我们并没有为此做好准备，法律、道德、伦理等方面都不完善，这将是非常巨大的挑战。站在这个角度上，人、物、事、境最终都可以数据化。所以，我在对管理（管理学)的定义中，加上了“数”:为有效地实现目标，在特定之境（时空条件)，围绕经营诸事，规划、配置、组织、协调，控制人、物、数及其相关关系的学问。“数”既是管理的对象，又是所有其他管理对象的表示，所有管理对象都可以表示为“数”。所以，数字经济是由数据及数据的所有应用来驱动的经济。所有的事物最终都可以表示为“数”，或者说可以表示为二进制代码，这是今天数字社会非常重要的观念。
当前，管理面临着诸多挑战：技术超速发展的挑战；不确定性的挑战；资源环境或生态变迁的挑战；新的时空和新的生态的挑战(新的时空里包括微观和宏观两个方面，就是朝两个极端的万向发展);新新人类的挑战。在今天现实物理世界的自然人中，90后、00后等新新人类已经成为生力军、主力军。他们的崛起将给管理提出很多新课题。他们是没有经过短缺时期的一代，是生来就与电子设备相伴的一代。他们常说自己是互联网和数字社会的原住民。所以，目然人将如何进化、怎么发展，对管理和组织都提出了很多挑战。我们需要不断做出选择:方向的选择、路径的抉择、方法的选择。
在这些问题面前，管理需要重构，包括资源的重构、方法的重构、规则的重构、组织的重构、权利或权益的重构、价值的重构，并最终会形成理论的重构。而基于数据的研究将是管理重构非常重要的方面。我们面对两个世界：一个是原子世界，或者说物理世界；另一个是比特世界或者叫数字世界。在这两个世界里，数据是物理世界的表示、表达和符号描述等。在数字世界中，数据则是原材料。劝何奋开发原材料，如何挖掘、加工、处理原材料，如何使原材料产生价值.......这些问题都意味着未来或需要一门基于数据的管理学。每个管理者和每个普通人都需要学习和思考数据的管理。