从数据创建到销毁，数据管理行动包括数据存储、数据质量和完整性、安全性以及数据保留时间的监控。现阶段，信息技术专家(包括数据架构师、数据建模师和风险管理师)在设计和开发适当的数据管理基础设施方面发挥着至关重要的作用。最后，数据归档、记录保留和数字保存的最佳实践在权衡法律要求、地方政策和预期效用后决定数据保留时间方面发挥着重要作用。
科学数据（Scientific Data）它是学术工作的支柱和重要输出，也是开放科学运动的重要物质基础。认真负责地管理和共享科学数据，有助于提高研究的透明度、严谨性、可重复性和公共价值。研究高校成熟的科学数据管理实践、分析和学习，可以帮助我们促进高质量科学数据资源的共享和再利用，促进高校全球开放科学体育的实践。
如今，随着城市化的快速发展，智能交通已成为城市发展的关键。地理信息系统作为智能交通生态系统的核心（GIS）技术正在重塑我们理解和管理城市交通的方式。GIS地图作为这一技术领域的先驱，不仅代表着地理信息数据管理工具的未来，也为智能交通建设方案提供了强有力的支持。
2013 年，白宫科技政策办公室 (OSTP) 发布任务，要求研发资金超过 1 1亿美元的联邦机构必须要求公众获得资助产生的文章和数据。各机构负责详细说明其具体要求；资助者之间往往有很多重叠，但对特定学科也有要求。一般来说，申请资助的机构需要在其数据管理计划中提供更详细的信息。
中长期完善重点领域管理能力，完善管理体系建设，加强组织、制度、技术、人员闭环管理的优化，全面提高各领域数据管理和数据安全管理能力，全面提高企业数据安全建设的成熟度。
短期内，大力开展数据安全管理、数据资产分类、数据安全风险评估、数据应用安全等领域的相关工作，建立长期的数据管理机制，巩固数据基础，支持数据模型的运行。
加强数据安全和隐私保护，建立完善的数据管理系统和技术手段，加密和备份数据，确保数据不被非法获取和使用。二是加强宣传培训，提高加油站工作人员对系统的认知和使用能力，确保数据的准确性和完整性。最后，加强监督管理，建立完善的监督机制和奖惩制度，认真处理违规行为，确保系统的顺利运行和数据的可靠性。
2024 年度数据管理将显著转向更大的可访问性和可控性。尽管钟摆在过去十年中见证了基于云的数据解决方案的热潮，但它正在向更多的自我管理转变。
多源数据集成：企业在实施ERP系统时，需要整合来自不同系统和数据源的信息，这可能会导致数据不一致性和错误。 大数据量：随着企业规模和业务的扩大，数据量的增加，管理大量数据，确保质量是一个复杂的挑战。 业务变更和流程演变：在ERP系统运行中，业务流程可能会发生变化，新的数据要求可能会出现，需要调整和优化数据管理和治理策略。 人为因素：虽然技术手段可以验证和控制数据，但人为因素仍然是影响数据质量的主要原因之一。 即使在初始阶段进行了严格的数据验证，数据质量持续提高：数据处理是一个持续的过程，需要不断的监控和改进。
为此，我们制定并发布了数据分类分类标准，明确了L1～L4四级数据管理机制，通过星图元数据系统统一标记和管理，通过长安系统自动化定期扫描数据资产，对不同安全等级的数据采用严格的数据应用审批流程，监控敏感数据的权限、操作、流程等，实现企业数据分类分类闭环管理。
第三，社会化和大规模生产。小数据生产质量低，只有大生产质量高。为此，完善标准体系，加强数据收集、管理、安全等一般标准建设，协调制定行业标准，修订和完善数据管理能力评价标准。