數據管理意味著企業需要不斷增加數據中心的存儲，應對更多的數據，這些數據分散在用戶設備上。
物聯網數據管理的普及也開始從傳感器和連接設備收集大量信息。數據管理根據市場研究公司的預測，從2012年到2016年，全球數據存儲和服務器市場呈現31.87%的年復合增長率。
數據管理的這種擴展需要由數據中心的團隊進行編目、分類和提取。所有企業都需要采用合法的方法來管理數據。集成是數據管理的重要組成部分。要建立分層數據管理，公司必須擁有能夠在不同硬件系統之間遷移和收集信息的數據管理軟件，但IT公司很少願意或能夠在壹個應用平臺上標準化數據管理。因此，數據管理需要支持多種平臺，如Linux和Windows，以及VMware和Microsoft Hyper-V的虛擬化數據管理，並包括數據管理保護。這就需要壹個標準，能夠允許在各種存儲兼容和處理系統中進行信息流數據管理，能夠在企業中對這些碎片化的數據管理進行存儲、關聯、分類和搜索。識別和管理不同存儲系統的數據管理需要時間，以防止數據管理的交叉擴散。壹些關鍵應用程序通常與多個存儲系統相關聯，以便進行數據管理。比如在分級存儲數據管理中，磁帶系統數據管理可能訪問ssd系統中的信息較少，但是當主系統需要數據時，它會將數據移動到主系統來處理數據管理。如果SSD系統和磁帶系統是集成的，但是沒有識別和數據管理，就會導致應用數據管理出現錯誤。在當今日益虛擬化的數據管理中心中，這種鏈式存儲是壹種常見的缺點，需要加以避免。高優先級信息數據管理應該在高可用性(意味著更昂貴和更高級)的存儲系統中給予優先權。這種存儲數據管理包括從廉價且易於部署的磁帶系統數據管理到不間斷的實時存儲系統數據管理。隨著科技的進步，存儲系統的數據管理也在進步，存儲系統數據管理的選擇要從實際出發。企業通常會對存儲數據進行備份管理。傳統的備份是在數據管理上復制壹份數據，而新興的異地雲存儲是壹種新的存儲方式，可以考慮數據管理。