管理数据、使用数据和交易数据将不再是互联网制造商、金融机构和其他“本地数据”企业的专利，而是每个企业在数字经济时代应该建立的基本能力。记者从市工业和信息化局了解到，青岛企业正在从多个维度加快数据管理能力的提高，探索数据要素的价值，确保他们能够更平静地应对即将到来的“数据”挑战。目前，全市已有43家企业通过“数据管理能力成熟度”二级及以上评估认证，具有较好的数据分类管理能力。
5. 信任与监管：企业可以在第三方客观评价结果的基础上，展示自己的数据管理能力，满足监管要求，传递信任。
1. 标准化评价框架：DCMM提供了从数据战略到数据生命周期管理八个核心能力领域的综合评价框架，使企业能够系统地评价和提高其数据管理能力。
6. 沟通与合作：通过参与DCMM评估及相关活动，企业有机会提高与其他企业沟通数据管理能力的经验，分析常见问题和发展趋势，准确把握行业方向。
在传统的数据管理模式下，数据共享和交换往往面临许多困难，因为数据所有权不明确，管理不规范。通过数据资产注册，可以建立统一的数据管理和流通机制，促进数据共享和交换，加快数据价值释放。
根据组织业务战略，利用业务价值驱动方法评估数据管理和数据应用的优先级，制定实施计划。（根据业务价值评估数据项目的优先级制定实施计划）
利益相关者参与在单个部门或数据职能领域制定数据管理和数据应用项目的投资模式。(部门内利益相关者参与制定投资模式)
数据管理不仅是一个技术问题，也是一个管理问题。建立系统的数据管理组织和系统，可以提高企业数据的准确性、一致性、安全性和合规性，帮助减少甚至避免会计处理的差异和错误，提高财务报告的准确性。此外，数据工作的制度化闭环管理也可以降低相关工作的成本核算和收集难度。
数据质量是影响企业数据资产价值评估的关键，也是数据资产进入表格的必要条件。低质量的数据不仅不能带来商业价值，还会给企业带来损失，影响会计处理的准确性和合规性。DAMA国际数据管理协会将准确性、完整性、一致性、合理性、参考完整性、及时性、独特性、有效性、准确性、隐私和及时性作为衡量数据质量的维度。通过PDCA的闭环管理模式，企业可以构建数据质量检验系统，智能监控数据资产的运行，有效提高数据资产的质量。