简而言之，云计算技术的发展正在改变企业的数据管理模式，使企业能够更有效地存储、管理和使用数据。对于已经使用云计算技术的企业，他们将能够享受更好的数据管理经验，提高工作效率和竞争力。对于尚未使用云计算技术的企业，应考虑云计算技术的优势，并找到自己的云计算解决方案。
数据管理能力成熟度评估模型(以下简称“”)DCMM)是中国数据管理领域正式发布的重点国家标准，也是中国最权威的数据管理成熟度评价体系。其标准实施包括在工业和信息化部发布的“十四五”大数据产业发展规划中。本标准旨在充分发挥数据要素在数字经济发展中的引擎作用，帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，激活数据要素的价值，提高数据管理水平，充分体现数据在促进企业信息化、数字化、智能化发展方面的价值。
项目开展后，主要数据管理员应根据RACI表进行各项数据管理活动，并咨询或通知相关方。如果RACI表中定义为A或R，则相应的角色应进行文档审批、系统测试和反馈，并对工作负责；如果表中定义为C或I，主要数据管理员应在文档审批或批准时咨询或通知相关方。所有相关方还需要提前审查RACI表格，以明确其职责。
近日，中国电子信息产业联合会发布了数据管理能力成熟度证书单位通知，中国联通获得最高水平优化（5），成为最高水平的通信行业单位，标志着中国联通数据管理能力进入国家第一梯队，处于领先水平。
数据管理（Data Management）随着整个临床试验周期的发展，数据管理员（Data Manager）还需要利用项目管理知识规划、执行、监督和质量控制日常数据管理相关工作。上海斯丹姆疫苗数据管理部与国际项目部联合开展了一系列关于“项目管理知识在数据管理中的应用”的主题培训，并将在官方账户中分享相关内容。项目管理知识在数据管理中的应用包括项目整合管理、项目范围管理、项目进度管理、项目质量管理、项目资源管理、项目沟通管理、项目风险管理、项目相关方管理等八个模块，主要参考项目管理知识体系指南（PMBOK指南）的理论知识，并结合数据管理内容和项目实践经验。
数据资产化过程主要有三类：一是数据管理，目前的数据管理工具和智能不够，人工干预更多，应更加技术化；二是数据安全，原数据安全主要依靠防火墙边界，只有边界安全可控，数据要素需要解决流通中的安全问题，将边界安全转化为数据内生安全；三是数据流通，致力于从“流通即失控”转变为“可用不可见”。
CRM的核心在于数据。确保数据的准确性、完整性和一致性是非常重要的。因此，建立明确的数据管理策略，包括标准化命名、数据清理和去重量化。同时，培养员工对数据质量的重视和责任感。