14.促进涉农信用信息数据共享应用。加快农村土地确认、土地转让、农业补贴、税收、保险、农村建设项目等有效数据整合。依托新型农业经营者信息直报系统，推动建立以农村土地、农民资产、生产经营数据为核心的新型农业经营者信息数据库。建立信息共享机制，支持农业主体信息共享通过“金融”平台与金融机构实现农业相关信息的实时对接。及时总结市、区各部门、金融机构为农村振兴服务的金融产品、融资案例和优惠政策，并在“金融”平台农村振兴区实时发布。推动各级农业主管部门积极引导重点产业链“链主”企业、新农业经营者、种业公司、大型种植户、农产品加工企业进入和使用“金融”平台。
对于重点企业，安康实行警长制，任务职责公开透明；三级责任制确保项目推广和服务到位；强调信用等级管理，要求执法部门实施最佳政策。。。这些做法在陕西省处于领先地位。安康还强调法治商业环境建设，加强五院联动，深化改革创新。通过数据共享和创新平台，营造便捷、公平、安全的税收环境。
从开发单位的角度来看，国外数据管理的成熟模型要么是数据管理研究的相关协会，要么是咨询公司，要么是数据产品的供应商。DCMM是工业和信息化部信息技术部领导的国家数据管理标准。
因此，严格地说，DCMM模型不仅评估组织的数据管理能力，而且评估组织的数据应用能力。这在其他数据管理成熟度模型中是看不到的。
DCMM和DMM都采用分级的方式来评估企业的数据管理能力。两者都将成熟度分为五个层次。不同层次的表格略有不同，划分标准的内涵相似。
在过去的几年里，数据对企业的重要性得到了不断的认可。国家政策的发布是对数据价值的正式确定，必然会导致商业模式的各种变化。不重视数据管理的企业很可能无法跟上未来几年的趋势。
在安徽，结合华为的数据管理实践和政府数据创新体系「数据工程」，助力 50 多个委办局整理形成一个数据资源账户，推动省级数据管理取得建设成果。通过对数据架构的创新梳理和重定义，从根本上解决了数据多头收集、重复收集、标准不同、可用性差等问题。截至目前，共梳理 27 个业务域、300 主题域、4400 业务对象形成一站式「找数，用数，评数」省级数据供应能力，打造了省级数据治理实践标杆，满足国家建设综合政务大数据体系的要求。
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