(一)第一阶段:9月中旬，全市数字经济重点领域选拔300家企业，宣传实施国家数据管理标准和案例介绍。
在直播中，马斯克提到了帮助 FSD V12 做出正确的决定，特斯拉非常重视大模型的数据质量：“大量平庸的数据并不能提高驾驶水平。我们需要确保所有输入的数据都是高质量和积极的驾驶数据，这就是为什么数据管理非常困难的原因。”
(2)第二阶段:9月下旬至10月中旬，从上一阶段300家企业中选出100家数字基础好、数据资源大、数据产品和服务能力突出的企业，邀请企业数据管理负责人通过国家数据管理标准解读、优秀案例分析、系统实施、认证经验分享等方式，为企业建立数据管理体系和架构指导，帮助企业提高自我评价能力。在标准实施过程中节省人员和资金投入。
数据管理是否合规：企业需要根据法律、法规、规章和国家标准的要求，建立数据合规管理系统、数据风险识别、风险评估和处置管理活动、数据分类管理、数据跨境、个人信息保护建立相应的全链监督管理机制。
4、业务协调一体化：数据安全工作与合规部门、业务部门、数据管理部门、IT运维部门的工作密切相关。例如，数据访问权限策略的配置需要多个部门人员的共同参与。过去，企业缺乏数据安全方面的协作产品工具。UDSP可以帮助企业完成此类协作工作，提高工作效率。
临床数据管理员参与数据收集方案的早期讨论，然后监督基于临床试验方案的数据收集工具的开发。一旦受试者进入小组，数据管理员需要确保数据的收集、验证、完整性和一致性。临床数据管理员联系其他数据提供商（如处理血液样本的中央实验室），确保这些数据的安全传输，并与临床试验中收集的其他数据保持一致。临床试验结束时，临床数据管理员确保所有预期收集的数据都被记录下来，所有的数据管理活动都已经完成。在这个阶段，数据被宣布为最终数据(术语不同，但常见的描述是 锁定数据库 "和 “数据库冻结”)， 临床数据管理员将数据交给统计分析。