加强要素支持，为数字政府奠定坚实的基础。近年来，江苏牢固树立了全省“一盘棋”思想，统筹推进数字政府高质量建设，取得了积极成效。加强人才队伍，积极推进与专业研究机构的战略合作，培养一批精通政府业务、利用互联网技术和信息手段开展工作的综合性人才。严格的考核监督，对其行为进行有效的考核，确保人才队伍建设的有序实施。2020年起。宿迁探索超级管理员制度，开设高权限的“市长账户”，超级管理员按需使用“市长账户”获取数据，打破系统无法对接造成的数据“障碍”。同时，大数据共享交换平台中的数据也被处理和收集，形成超级管理员的电子许可证数据库和材料数据库，以促进材料的免费提交。
通过数智引领、创新驱动，协鑫新能源运营科技公司加快发展“光储充”等运维管理输出业务，塑造“数智化”综合能源新生态。通过识别减碳潜力，自主研发的“新翼连”综合能源管理平台逐步减少了自身运行过程中的碳排放。经过三次迭代升级，平台实现多端集成、数据共享，为企业提供光伏、风电、储能、移动能源等综合能源管理支持，提供“一站式”综合能源管理服务，构建高效、清洁、低碳、循环绿色可持续发展体系，提供高质量的全生命周期智能运维解决方案。
广西自然资源厅积极开展数据官试点工作，出台广西自然资源数据统筹管理办法，搭建数据共享服务平台，统一自然资源数据收集共享。全区航空航天影像统筹共享深入推进，覆盖全区年度优于1米、0.5米的影像，免费共享159个单位6.6万场景，节约各级各部门资金7.42亿元。继续推进“一村一图”工程，共编制行政村地图5109张，实现全区20个国家农村振兴重点扶持县、村地图全覆盖。
数据管理领域的主要目标是提高数据质量和管理效率。该领域属于需要长期投资和缓慢有效的“下水道”工作，需要耐心和持续的努力。然而，大多数金融机构已经意识到数据管理的重要性，并投入了足够的资源和精力来促进数据管理技术和规则的实施。
目前，一些大型金融机构对数据管理有着强烈的需求，并有足够的资源实现大规模的数据管理。他们不仅在内部建立了完善的数据管理系统，而且通过引进先进的数据管理技术和工具，不断提高数据质量和管理效率。然而，对于许多中小型金融机构来说，数据管理仍处于起步阶段。这些企业可能没有充分认识到数据管理的重要性，或者缺乏足够的资源和能力来实现数据管理的目标。因此，数据管理领域的发展方向应着眼于如何利用政策和智能技术带来的变化，尽快促进各行业全球数据管理的大规模实现。
3. 数据管理和安全：建立包括数据采集、存储、处理和分析在内的完善数据管理策略，确保数据的安全性和合规性，采取权限管理、数据加密等适当的安全措施，保护敏感信息的机密性和完整性。
通过平台升级，公司实现了数据集成管理、数据交换管理、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理
2、DCMM是数据管理能力成熟度评价模型，是我国数据管理领域第一个正式发布的国家标准，旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价自己的数据管理能力，不断完善数据管理组织、程序和系统，充分发挥数据对信息、数字、智能发展的价值。DCMM将数据管理能力的成熟度分为五个等级，从低到高分为初始、管理、稳定、定量管理和优化等级。不同的等级代表了企业数据管理和应用程序的不同成熟度。
下一步，国家电网遂县供电公司将进一步推进公司基层“数据主系统”，建立覆盖全专业、全业务的数据管理系统，将数据主系统扩展到整体数据管理工作，全面支持公司科学管理水平、管理效率和客户服务质量，进一步完善数据责任系统，巩固公司数据基础，从源头控制数据质量提高数据可用性，帮助数字转型。（裴孝敬）