加强顶层设计，完善数据治理架构。建立健全数据治理标准化工作机制，不断提高数据治理能力和水平。一是明确“两会一层”数据管理的职责和分工。修订公司章程，明确董事、监事、高等治理主体在数据治理方面的职责。制定数据管理措施，明确数据管理的职责和分工。二是以数据治理为“一把手工程”。高管部署数据治理工作，定期了解数据治理工作，提出工作要求。定期向董事会报告工作情况。三是成立数据治理委员会，监督和评估数据治理的有效性。四是制定数据战略规划，将数据治理融入中长期发展规划，建立长效机制。
加强制度建设，规范数据治理。一是完善数据管理相关制度措施，制定数据管理措施，明确数据管理、数据标准管理、数据质量管理等数据管理要求。二是建立数据质量评价和问责机制。制定发布统计考核办法，进行数据提交考核，定期考核。三是建立数据质量控制机制。建立数据质量检验体系，注重各单位的数据质量。建立质量控制体系，建立审核控制机制，发布统计工作监督检查办法，对数据质量进行日常监控。
CDGA认证证书是数字治理领域的“黄金证书”，可作为个人数据治理成果的资格证书，也可作为企业数据管理团队能力的衡量标准之一。
据介绍，为了做好数据管理，光大银行构建了适应数据要素的企业数据管理框架，形成了全生命周期、全覆盖的数据安全管理系统，加强了积极整合数据要素的外部数据管理。
本办法以规范会计师事务所数据安全管理为基础，重点设计如下：一是明确适用范围、数据定义和各方主体；二是加强会计师事务所数据管理；三是完善会计师事务所网络保障；四是加强监督检查。
加强条线协调，不断提高治理效果。一是养成良好习惯。加强交流学习，突出重点领域。培养看指标、懂指标、用指标的习惯，用数据说话，提高决策的准确性，促进数据治理的高效发展。二是建立合作机制。建立多部门、多层次、相互衔接的数据管理机制，明确信贷管理部、财务会计部等业务部门对各线业务数据源承担管理责任。数据管理牵头部门和相关部门加强数据基础管理，相互配合，确保数据规范准确，为业务决策和产品创新奠定基础。三是加强数据安全管理。树立安全用数意识，强化数据应用意识，培养数据文化，遵守数据安全合规底线。? (本网记者)
对于个人来说，一些在企业内部关注数据管理或熟悉数据管理的人才，未来数据相关人才将有更大的机会。
该方案包括数据命名规范、数据字段定义、统一的数据格式、数据采集频率规范等。通过建立统一的数据标准，可以实现数据的互操作性和可扩展性，提高数据管理的效率和质量。
数据管理：财务和运营绩效数据通常难以及时交付。有收集、处理、聚合和分析任务，这些任务对业务至关重要。还需要清理数据，在各种应用程序之间进行无缝格式化，以确保报告更容易阅读。RPA可以用来接管所有这些任务，以帮助缩短周转时间并组织相关的业务意见。
综上所述，数据运营商和数据管理部门的角色错位破坏了财政部门统一管理收支的角色，导致了政府内部收入分配收支体系的混乱。
聚焦数据，引领行业的数据管理能力。密切关注新的数据元素，推动自上而下全面覆盖的企业级数据管理体系建设，深化数据质量安全控制，加强数据整合驱动，有效促进数据生产元素价值的释放。将我国数据管理领域首个正式发布的国家标准DCMM先进理论与自身建设实践相结合，系统完善DCMM 八大领域的运行机制。公司是业内第一家获得数据管理能力成熟度的公司（DCMM）在有效打下公司数字化转型基础的同时，最高水平充分发挥了行业“头雁”的主导作用。
2023年11月3日，北京生物医学统计与数据管理研究会(以下简称BBA) ）2023年第四季度研讨会成功举办。会议由北京生物医学统计与数据管理研究协会主办，清华大学统计研究中心与百济神州（北京）生物科技有限公司（以下简称百济神州）联合主办，主题为“智能研究与智能医学”。会议由北京生物医学统计与数据管理研究协会秘书长、中国统计编程高级总监李友主持。来自大学、医疗机构和医疗技术行业的近100名专家学者出席了会议并参加了讨论。