4、数据管理和质量控制：执行阶段的一项重要工作是数据管理和质量控制。这包括建立数据管理系统、设计数据收集过程、确保数据的完整性和一致性、及时的数据清理和验证、监控数据查询和缺失。
1. 填补研究空白：DCMM填补了我国数据管理领域的研究空白，为国内组织数据管理能力的建设和发展提供了方向性指导。
2. 提供基准和测量：DCMM评估为衡量企业在数据管理方面的进展，并帮助确定改进方向提供一致和可比的基准。
3. 支持数字化转型：通过DCMM评估，企业可以充分了解自己的数据管理能力，优化数据管理流程，为数字化转型提供更好的支持。
5. 培养数字人才：通过评价，企业可以认识到数字人才在数据管理和应用中的重要性，然后培养和吸引相关人才，促进数据思维和数据意识的建立。
4. 与战略匹配：评估结果可以帮助企业建立与发展战略相匹配的数据管理能力系统，包括组织系统、系统系统、标准系统、工具和技术系统。
管理本地、州和联邦地下水监测网络的数据 管理与补救项目相关的数据 管理施工细节和注册信息 ?用于矿产勘探的钻孔数据分析 ?解释地质和水文地层的数据 ?测绘和报告含水层段和地质结构 ?垃圾掩埋监测数据的存储和报告 ?评估和报告水质参数的空间分布 ?地下水脆弱性评估及保护规划
在区域层面，报告列出了华北、华中、华南、华东等重点地区，涵盖了重点区域认知数据管理行业的发展概况分析和政策解读，分析了各区域认知数据管理行业的发展优势和劣势，帮助企业把握各区域发展特点，根据区域发展规律制定商业战略。
根据贝哲斯对认知数据管理市场数据的咨询研究，2022年全球认知数据管理市场规模达到1亿元（人民币），中国认知数据管理市场规模达到1亿元。鉴于预测认知数据管理市场的发展趋势，贝哲斯咨询预测，全球认知数据管理市场容量将增长到2028年，报告还包括行业重点企业市场经营和份额、主要区域认知数据管理市场份额、细分类型和应用销售和收入预测。
3、元数据管理通过Atlas管理Hive中的元数据，形成元数据目录，设计元模型，然后根据元模型对数据仓库系统中的元数据进行汇总和关联，实现企业统一管理和应用数据的目的。业务元数据相对复杂，来源广泛，不统一。有必要深入了解业务系统，根据业务主题整理业务范围和业务名称 、将业务定义、业务描述、业务关系等添加到元数据管理系统中，主要作用如下：