不断完善数据标准规范和数据管理规范。数据标准规范主要基于2012年教育部发布的教育管理信息教育管理基本信息、教育管理信息学校管理信息等一系列教育行业标准，高校结合实际数据标准，如上海交通大学共享数据库规范、北京航空航天大学管理信息标准等。在数据管理规范方面，2018年教育部制定了教育部机关和直属机构教育数据管理措施，高校也制定了北京大学信息数据管理措施（试行）、西安交通大学中央数据库管理措施等学校数据管理措施。
通过实施数据管理改进措施，电子制造企业的生产效率显著提高，产品质量显著提高。同时，企业降低了生产成本，提高了市场竞争力，为企业的可持续发展提供了强有力的支持。
面对众多的数据源 —— 包括来自各种系统的日志数据、安全监控的遥测数据和许多内外来源的威胁信息。安全数据管理最困难的部分之一是如何有效地标准化这些数据，以实现跨所有数据源的一致性查询和分析。
截至目前，全国已有20多家省级数据局和数据管理机构正式揭牌或投入运营；30多个省市制定了数据要素相关规划和目标。
元数据管理是对数据的描述和管理，它记录了数据的来源、意义、结构、关系等信息。元数据管理可以帮助用户更好地理解数据的背景和内容，提高数据的使用效率。通常包括数据地图、数据血缘等数据产品模块。
数据科学与安全工作之间存在着互补的关系。正确的结合可以促进安全数据架构的高效设计和安全数据管理的有效实施。无论是单一工具还是多种工具，负责构建检测的人都应该清楚地知道构建这些检测需要哪些数据。他们将在数据集中寻找这些数据，并与重视数据管道成本优化的数据科学团队进行沟通。数据科学团队可以进入提供安全团队所需的数据部分，而无需引入所有其他日志记录和遥测信息，也可以直接在无需引入数据的系统中查询。
企业级数据资产化管理，实现IT和业务人员对数据资产的跟踪和监控，为数据资产搜索、元数据管理、血缘分析、数据资产共享等数据分析应用提供优质的数据服务
数据资产管理主要包括数据标准管理、元数据管理、数据价值管理等。这些内容在数据资产管理的不同阶段和环节中起着重要作用，以确保数据的有效性、准确性和安全性。
遥测和日志数据在安全数据生态中起着重要作用 SOC 分析师更注重基于这些数据的检测内容。团队应该寻找数据驱动安全工具，可以直接提供检测规则和安全分析内容。然而，预设规则可能不足以满足组织识别其独特风险的需要。因此，组织需要将安全数据管理能力与在数据管道上创建高质量内容的能力相结合。
此外，许多银行在数据治理方面也存在顶层设计不足的问题，未能建立科学合理的数据管理系统和数据管理架构，缺乏对数据治理文化全面实施的宣传。