从整个行业来看，制定数据管理标准和系统，设置数据部门和人员，输出数据分析报告，支持业务增长，是企业数据战略实施的前三名。66.7%的企业制定数据管理标准和系统，51.7%的企业设置数据管理组织结构和数据人员。
从风险控制、降低成本、赋能业务收入三个方面的数据管理评估总分来看，风险控制效果在3.45中排名第一，赋能业务收入在3.15中排名第二，降低成本在3.10中排名第三。 从19个细分评价维度来看，数据管理的前三个显著成果是：降低网络安全风险，提高行业具体法律遵从性，降低运营风险。排名后三项分别是：分销成本、维修和维修成本，提高平均价格。
从风险控制、降低成本、赋能业务收入三个方面来看，风险控制效果排名第一，赋能业务收入排名第二，降低成本排名第三。报告还称，目前企业高度重视数据安全隐私保护，但部署应用程序水平较低。在数据管理中遇到的主要问题中，多渠道数据源的统一控制是数据管理的技术难点。
数据的重要性越来越明显。数据贯穿于企业生产、规划、创新、管理、安全等领域，已成为现代企业管理的重要影响因素之一，也是CDO进入企业高管团队的重要原因。随着IT建设的不断升级和数字化带来的用户变化，越来越多的企业需要从数据管理、数据管理和数据分析授权等方面优化企业运营管理和业务模式。CDO将成为完成这一任务的关键角色。
数据质量检验过程涉及实时监控数据质量，发现问题并反馈给数据管理人员。这是确保数据质量的重要一步。以下是一种可能的实现方法：
4、在我国企业数据管理遇到的五大技术障碍中，多样化、大规模、复杂的企业数据质量管理已成为首要技术问题。同时，对自身数据状况的理解、数据安全管理和业务技术协调也不容忽视。
反馈和修复：当检测和记录数据质量问题时，系统可以向数据管理人员发送报警或通知，提醒他们解决问题。数据管理人员可以根据报告中的信息跟踪问题的原因，然后重新进行质量检查。
其次，制定企业数据管理战略和组织结构尤为重要：主要包括以下三个方面。数据应作为战略资产进行管理，明确管理CDO和数据专业团队的角色。
l 元数据管理：提供元数据登记、维护、元数据搜索分析等相关功能，记录所有元数据管理过程的动作，形成元数据管理文件。
研究发现，绝大多数中国企业的数据管理都处于起步、改进和定义阶段，数据资产管理和数据实现运营模式的构建是企业未来实现数据业务增值的有效途径。