其次，数据仓库建设是主数据管理和BI数据分析的桥梁。通过整合来自不同系统和渠道的数据，并通过ETL等技术将数据转换为可用于分析和报告生成的格式。数据仓库的建设使企业能够整合分散的数据，建立全局一致的数据视图。这为BI数据分析提供了数据基础，使决策者能够从全局的角度进行深入的数据分析和挖掘。
在制造业中，主数据管理可以涉及产品、供应商、客户等主要数据实体。通过建立主数据管理系统，制造商可以集中管理和维护产品、供应商和客户的基本信息，以确保数据的准确性和一致性。例如，制造商可以通过主数据管理系统管理产品的规格、属性和库存信息，以确保生产过程中的数据一致性，并为供应链和销售团队提供准确的产品信息。
例如，杭州联合银行在网易数据开发管理平台EasyData的帮助下，发起了村镇银行，逐步将基于DB2的传统数据仓库转移到分布式大数据平台上，解决了数量采集和数量使用的性能瓶颈问题，建立了全行统一的一站式数据管理开发平台。根据数据管理、数据控制和数据应用的能力计算，银行的数据管理能力 提高了172%，也实现了 “计数效率预计提高14倍，计数时间预计为7天 降低到天”的效果 。
数据仓库将集中每个业务系统的数据，然后进行业务分析，并保存清理数据；主数据管理系统不管理所有数据，只收集和发布需要在每个系统之间共享的主数据。数据仓库是单向集成的；主数据管理注重将主数据的变化同时发布到各相关业务系统中。也就是说，主数据系统是双向的，不仅需要从每个系统中获取和处理，还需要最终数据的分发。
行业拓展和功能验证势头良好。公司数据资产管理产品可以帮助企业建立数据管理系统，深入利用数据，护送企业在商机洞察、降低成本、提高效率、风险控制和辅助决策等方面的数字化转型。报告期内，产品行业不断扩大，通过为山西汾酒、酒等国内知名白酒企业提供数据管理服务，进一步扩大行业覆盖范围；通过测试功能，为国药控股提供用户主数据管理服务，帮助企业整体解决数据“清洁”、“合规”、“共享”、整合内外数据的“可持续性”问题，全面检验支持业务运营分析、辅助管理决策、挖掘数据价值、促进业务创新、促进企业数字化运营、产品功能帮助用户数字化转型的作用。
?准确性（Accurate）。准确性是基于行业可持续发展的基础，数据平台可以保持信誉。传统的数据管理在数据缺失、数据错误、数据混乱、数据分散等方面存在巨大漏洞，难以形成有效的数据授权。在农业数据管理中，我们应该关注两个维度，不仅要关注原始数据的总结，还要关注数据逻辑的合理性，在此基础上清理和分类数据，掌握真实有效的数据，用于科学指导实践。
DMM模型是一个综合的数据管理实践框架，首先将数据管理分为六个关键功能域：数据战略、数据质量、数据操作、数据平台和架构、数据治理和支持过程，指出每个功能域之间的关系，然后根据每个功能域的特点细分为25个过程域，并给出具体的评价要求，包括目标、核心问题、能力评价标准定义和要求输出结果，因此，成熟度评估和能力评估。适用于任何想要对自己的数据管理能力进行自我评价的组织或企业，清楚地了解自己的数据管理能力不足，找到改进方案。它适用于任何想要评估自己数据管理能力的组织或企业，清楚地了解自己缺乏数据管理能力，并找到改进计划的组织或企业。目前，该模型已广泛应用于金融、电信、能源、制造、IT和服务等多个行业。
● 解决企业管理体系和管理人才问题：在超大型制造企业中，根据集团及其下属单位的数据管理现状，帮助客户通过“制定战略、组织、规则、丰富系统、平台”五项战略，解决企业缺乏统一的数据管理系统、专业的数据管理人才，实施数据标准，提高数据质量，形成企业知识地图，提高全集团数据管理能力，支持数字化建设。
?责任制（Accountable）。数据的日常管理往往容易被忽视，甚至是否有明确的分工责任也容易被遗忘。更常见的是，数据管理缺乏责任感。特别是在政府部门的农业大数据平台上，通过购买服务，基本上依赖于第三方的数据管理。一般来说，超过90%的第三方公司缺乏农业技术人才，无法区分农业数据源和业务应用场景，导致许多生搬硬套的处理模式，容易产生管理隐患。理想情况下，农业部门应建立自己的数据元管理团队，通过与IT团队合作，对数据源进行分类管理，挖掘数据规律和价值，共同运营和维护数据平台。