通过引入ERP和WMS系统，企业可以实现资源的综合管理和优化，促进各部门之间的协调，优化数据管理，提高运营效率，促进企业的可持续发展，获得更好的经济效益。
探索组织中不同人员如何使用数据的趋势，可以更容易地指定和分配所需的任何数据管理工作。此外，当语义上下文丢失或过时时，对数据操作有良好的理解可以消除大量的噪音和无休止的数据管理手动工作。
数据质量是整个数据建设和处理的“可用基线”。无法保证数据质量的数据系统，即使数据应用程序很酷，它也是一个“空中城堡”，既不可信也不可用。因此，数据质量管理是数据管理中不可或缺的一部分。
建议政府数据公司增加数据管理办公室，作为数据管理部门，设置四组、规划组、产品组、开发组、运营组；建议各部门增加数据管理专员（专业/兼职人员），建议数据实验室作为数据管理的技术支持单位。
业内人士表示，以数据为生产经营要素的企业可能会借此机会整合数据资源，开拓新产业，生成式人工智能大模型将是新业态的探索之一。此外，数据资产管理行业将围绕整个数据资产会计过程应运而生，数据资产服务提供商将出现在整个数据产业链的基础上。
元数据管理支持灵活适应任何数据源的采集；用户可以快速检索元数据，包括基本信息、业务信息、变更管理、标签管理、版本管理等，并从业务角度检索技术数据；提供表级和字段级数据血缘，追溯源头，发现数据的本质问题。
华为云Stack专注于公共数据授权操作场景，依托丰富的数据管理和数据集成开发产品，结合隐私计算、可信数据空间、数据安全、区块链等核心技术，创新提出全堆栈数据要素流通计划，为政府和企业客户实现数据要素市场发展和产业着陆提供了更好的解决方案选择。
在2023年申报的案例中，一些地方根据过去的数据管理和应用经验，在数据管理和标准方面进行了更多的创新，并试图建立更标准化的数据资源开发、共享和应用机制。这对更好、更高质量地开发和使用数据资源具有重要的价值和意义。
所以做数据首先要知道你的行业在哪里，你的痛苦在哪里，你的目标在哪里，有一个非常明确的想法，你做下去，建立什么样的数据模型，结合公共、私有、企业内部，形成自己的数据管理系统。
从图中可以看出，要实现整个链接的构建和稳定、持续的价值，需要构建和协调多个模块。经过进一步的抽象和精炼，实际上依赖于数据采集、数据开发、数据管理和数据应用四个核心能力。
库存数据资源，明确治理领域，构建数据流到第一年，数据真正成为数据资产的标准，需要通过数据资产运营模式，企业自身的数据资源根据应用场景，数据资源成本资产会计，同时，根据未来数据应用的范围和及时性，然后进行相应的数据资产识别。在此过程中，应用场景非常重要，数据应用场景的构建需要DIKI数据资产化运营模式的支持。此外，数据资源需要一系列的数据管理行为才能成为数据资产。在这个过程中，最核心的是数据治理，因为只有通过数据治理，数据才能成为后续链接确认的数据资产。