降低风险：一般风险管理、数据安全、隐私 改进流程：法规遵从性、数据质量提高、元数据管理、项目开发效率、供应商管理
促进数据管理项目的关键是澄清数据管理提高效率和降低风险的方法。如果组织想从数据中获得更多的价值，他们需要有效地优先发展或提高数据管理能力。
数据管理的目标、原则和制度通常由数据管理专业人员和业务战略人员在数据管理组织的支持下共同起草，然后由数据管理专家和管理人员进行审查和改进，最终由数据管理委员会（或类似组织）进行最终审查、修订和发布。
提高数据管理能力的措施可以给整个企业带来好处。这些通常需要数据管理委员会的跨职能关注和支持。数据管理项目难以推广 常被视为“完成工作”的障碍。
数据管理过程遵循文档化的方法、技术和步骤来完成特定的生产 具体活动的结果和支持。与数据标准一样，通过流程文档以明确的形式进行 捕获组织知识。数据流程文档通常由数据管理专业人员起草。
数据管理成熟度：了解组织对数据的处理方法；衡量其当前的数据管理能力和容量。 改变能力：数据治理需要改变行为，因此测量组织改变行为的能力非常重要，以满足数据治理的需要。 合作准备：评估组织在管理和使用数据方面的合作能力。 与业务一致：通过业务一致性能力评估，可以检查组织如何调整数据的使用，以满足业务战略要求。有时，这种评估将包括在变革能力评估中。
数据问题管理非常重要。数据管理团队通过问题管理建立了信任，减轻了生产支持团队的负担，对数据消费者产生了直接和积极的影响 响。解决问题也证明了数据管理和质量的提高。成功的问题管理 需要一个控制机制来显示工作过程，消除影响。
每个组织都受到政府和行业法规的影响，包括如何管理数量 数据和信息的法律法规。数据治理的一些功能是监督和确保合规。合规通常是合规的 这是实施数据管理的初始原因。数据管理指导实施适当的控制措施，记录和监控数据相关法律法规的遵守情况。
领导和战略：成功的数据治理始于远见和坚定的领导。数据策略了解数据管理活动，同时由企业业务策略驱动 业务驱动：数据管理是一项业务管理计划，因此必须管理与数据相关的IT决策，就像管理与数据相关的业务活动一样 共担责任:业务数据管理专家和数据管理专业人员在所有数据管理知识领域共担责任 多层次：企业层面和地方基层发生数据治理活动，但通常发生在中间的各个层面 基于框架：由于治理活动需要跨组织职能的协调，数据治理项目必须建立一个操作框架来定义各自的职责和工作内容 原则导向：指导原则是数据治理活动的基础，特别是数据治理策略
5、满足数据处理的需要。可提供的全球数据服务需要涵盖数据标准管理、基础数据管理、数据收集、数据收集、数据深度处理、数据资产管理、数据质量管理、数据安全管理等数据生命周期管理服务。
数据管理：自动存储历史数据，每分钟保存一次；方案自动生成历史曲线图，可以查询时间，查询记录可以导出Excel格式并打印；