赵志国表示，数字经济是科技革命和产业改革的前沿。要紧紧围绕高质量发展的首要任务，共同推进数字产业化和产业数字化，不断推进数字经济与实体经济深度融合，拓展经济发展新空间。坚持科技自力更生，加强企业创新的主要地位，促进创新链、产业链、资本链、人才链的深度整合，加快数字技术和软硬件的创新应用，培育具有国际竞争力的数字产业集群。巩固产业发展基础，加快5g网络和千兆光网的深度覆盖，提高重点场景和偏远地区的网络覆盖水平，加快制定数据要素市场基础体系配套政策，深化国家数据管理标准的实施，提高各类主体的数据利用能力。
主数据管理是面向业务系统的典型数据管理。其核心问题是跨业务、跨系统、跨流程企业核心数据的一致性、正确性和权威性。
白皮书专注于数据标准，提出数据标准是数据资产管理多种活动功能的核心要素，主要体现在数据质量管理、主数据管理、元数据管理、数据模型管理和数据安全管理等方面。
数据管理的一些关键要素包括定义数据管理的角色和职责、建立数据质量标准、建立数据管理计划和实施数据管理工具和系统。此外，公司还需要制定和实施数据管理策略，涵盖数据安全、隐私和保留。
值得注意的是，数据集成可能是一个复杂的过程。组织在规划和实施客户主数据管理解决方案时，应仔细考虑其数据集成要求、可用的技术能力和资源。
制定数据处理的过程框架也是数据处理的一项重要工作。数据处理过程包括生产、存储、处理、使用、共享和销毁整个生命周期的活动步骤，以及元数据管理、主数据管理、数据指标管理等过程。
为客户提供自助服务功能来管理他们的数据是客户主要数据管理的关键和最佳实践。这涉及到让客户通过自助服务门户或应用程序直接访问和更新他们的数据。这可以通过公司网站上的客户门户或移动应用程序来完成。
实施这些数据处理过程对确保客户主数据的准确性和完整性至关重要，因为它使公司能够保持高水平的数据质量，防止引入错误和不准确性。此外，它还可以帮助公司确保遵守行业法规和数据隐私法。一般来说，实施数据处理过程是建立稳定有效的客户主数据管理计划的重要一步。
实施数据处理过程是建立有效客户主数据管理的关键方面。数据处理是指制定的政策、程序和标准，以确保数据的准确性、一致性和最新性。为了确保数据的准确性和完整性，企业需要实施一套覆盖数据从创建、维护到报废的整个生命周期的数据处理过程。