数据管理通常需要数据质量规划团队才能达到这个水平。数据质量规划团队负责与业务和技术数据管理专业人员合作，促进质量管理技术在数据中的应用，以确保数据适合各种用途。团队可以参与一系列项目，建立流程和最佳实践，解决高优先级数据问题。
CDMP认证是国际数据管理协会DAMA颁发的国际认证，包括数据架构、数据处理、数据质量、数据安全等数据管理的各个方面。它提供了一个完整的知识框架，使学生能够系统地学习和掌握数据管理的核心内容。
因此，生成高质量的数据需要跨功能的承诺和协调，组织和团队应通过执行过程和项目来规划高质量的数据。这些过程和项目应考虑与数据中事故或不可接受条件相关的风险，因为没有完美的业务流程、技术流程或数据管理实践，所有组织都会遇到与数据质量相关的问题。
数据安全管理是组织在全面了解数据使用、存储和传输的同时实施和管理的一套策略和程序，以保护其数据资产，遵守数据保护法律法规。数据安全管理的主要目标是确保数据的可用性、完整性、准确性和安全性，并遵守相关的法律、政策和行业规范。在人工智能带来的新环境下，企业数据安全管理还需要从源头入手，重塑数字建筑的基础。在具体实践中，数据安全管理需要围绕整个数据生命周期制定一套完整的数据管理策略和流程，以确保数据资产的合规性和安全性。
大数据分析离不开数据质量和数据管理。高质量的数据和有效的数据管理可以增加学术研究和商业应用领域分析结果的真实性和价值。 大数据分析的基础是以上五个方面。当然，如果大数据分析更深入，有很多更有特色、更深入、更专业的大数据分析方法。
本指南还要求企业制定管理体系，优化组织结构，为规范内部数据管理提供参考。重视数据治理能力的建设也是企业治理水平的关键。
数据治理的启动主要是由于公司日益增长的战略政策和业务数据需求和要求。当业务经历广泛增长时，原始的数据管理模式无法推动业务增长，因此对数据质量和价值提出了一系列要求，需要通过新的数据手段来授权和数据治理应用程序。
考虑到这些因素，建立健全的数据管理和隐私保护框架，有助于平衡数据质量、数据安全和用户隐私保护在精细营销和运营中的需求，保持良好的用户关系和法律法规合规。此外，随着隐私计算技术的不断发展，我们将能够找到一种新的方法来实现数据安全共享，从而更好地平衡数据使用和隐私保护。
评估机构应根据企业的实际情况指导DCMM评估水平的目标。通过评估申请、评估准备、正式评估、结果评估等阶段，提高数据管理水平，满足评估要求。具体流程如下：
加强质量控制。完善专业统计数据的质量评价和控制措施，确保统计数据的阳光评价；加强基础数据审核记录账户建设，确保数据数量；完善区镇报告数据管理体系，确保区镇统计数据“数”。
本指南为企业提供了系统的数据管理指导。它从数据的整个生命周期中规划了企业内数据的完整过程，明确规定了各阶段的工作内容和职责，为企业建立成熟的内部数据管理系统奠定了基础。