数据管理、数据管理、数据控制，这三个概念是重叠的，也有密切的关系和相关性，但在内涵、重点、扩展等方面仍存在差异。
第三阶段是管理层，引入可扩展的数据管理过程并制度化。从数据生产的链接和整体角度，重点规划数据处理的一些相关功能。此时，组织开始关注与数据相关的管理风险，并确定一些数据管理评估和可量化的指标系统。
这篇文章引用了托马斯·H·达文波特教授发表在《哈佛商学评论》《数据战略攻防两分法框架》一文中，结合近年来在服务大客户的过程中总结的招聘业务数据管理和数据分析的实践经验，建议猎企注重工具选择背后的数据战略思维，从数据战略出发。权衡招聘业务数据的“防御性”和“攻击性”用途，权衡管理业务数据时的“控制性”和“灵活性”，明确招聘业务数据的主要用途，同时建立数据管理的指导原则，从而做出更合适的工具和技术选择，制定组织内新技术的推广策略。
项目细节包括：公文管理、流程管理、监督监督、综合事务管理、人力资源管理、项目管理、报表管理、规划、城市管理、民防等行政审批管理、园区大数据管理、经济指标数据、重点项目数据、“四批”、经济指标数据统计分析等。
数据所有者正式对一个或多个数据集的质量负责，数据管理专家负责数据集本身的日常管理。在某些组织中，两个角色的职责将由同一个人执行。大型组织将将这些角色分配给多个个人，以促进监督和问责，减少高级员工的工作量，并鼓励IT和业务部门参与数据治理。
实现自行车共享运营商、自行车交付、自行车牌照发放的管理，依托e福州，为群众提供自行车共享扫描代码、调度反馈等服务。其功能包括运营商的数据管理、自行车交付管理、自行车牌照管理和动态运营数据管理。
企业健康宝系统的驾驶舱需要一个完整的后台管理系统，其功能包括但不限于：统计数据上传、数据管理、数据发布、人员管理、权限分配等功能。
系统基于数据库完成历史数据管理，所有实时采样数据和顺序事件记录均可保存在历史数据库中。在监控屏幕中，可以定制要查询的参数、查询时间段或选择查询最新更新的记录数，显示并绘制曲线图
数据管理存在于现场管理的各个要素中。在安全、质量、成本、交付、士气、设备、环境等七项任务中，现场管理单位应建立结果、流程、基础数据等现场管理数据库，使数据管理有明确的责任制、定义、公式、负责、收集、分析、决策、改进，通过现场数据管理确保车间和团队的改进。
广州汇鑫物流供应链有限公司是一家供应链一体化的专业物流公司、广州物流、广州货运公司、广州物流公司、广州物流公司。其业务范围涵盖化工、日用品、机械、电力设备、家具、家电、建材、食品等行业。汇鑫物流：“安全、快捷、准时”的物流运输服务宗旨。组织全省DCMM宣传培训，提高各领域企业的数据管理意识和能力。围绕零售、消费品、焦化、钢铁、有色、农业、设备制造、新材料、能源等行业。组织企业开展评价工作，选择行业案例标杆，发挥示范作用，提高全领域数据管理能力。推动本地机构开展DCMM技术咨询服务专业人才培养储备。
? 元数据：元数据管理采用集中管理模式，整个公司元数据逻辑集中，即元数据管理模块作为公司元数据的统一发布源，集中管理元数据，提供元数据集中创建、维护和查询功能。