正式评估完成后，组织企业管理层、数据管理部门、内部评估团队和评估师团队召开最后一次总结会。一般来说，最后一次会议的评估机构将宣布评估分数和推荐水平，标准企业将总结评估的整体情况。
业务数字化：解决业务数据采集、业务系统流通（支持大型业务系统开发、复杂业务实现、集团、字段级权限控制）、工作协调填写、报告数据统计等问题，是产品的核心功能模块。
中国科学院、中国农业科学院、交通运输部等机构对科学数据进行了不同程度的工作。2019年2月发布《中国科学院科学数据管理与开放共享办法(试行)》，推进中国科学院科学数据中心体系建设。2019年7月发布了《中国农业科学院农业科学数据管理与开放共享办法》。2020年6月，交通运输部在官网公开征求《交通运输科学数据管理办法》(征求意见稿)意见。去年11月，交通运输部公路科学研究院、天津水运工程科学研究院与国家基础数据中心联合建设交通运输科学数据分中心。
DCMM是我国数据管理领域的第一个国家标准，为我国数据管理体系的建设和企业数据管理能力的提高提供了标准化支持。自今年年初以来，市工业数字经济发展中心开展了DCMM标准推广、政策宣传实施等一系列工作，帮助企业提高数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全等综合能力，促进重点行业数字化、智能化转型。目前，淄博生物医学研究院、智阳创新科技有限公司、山东福瑞德测控系统有限公司等三家企业正在进行DCMM数据管理能力评估。
选择健康医疗大数据服务提供商，应确保其具有相应的数据安全能力，建立数据安全管理、个人隐私保护、应急响应管理等管理体系。（《健康医疗大数据管理办法》第三十一条）
一般来说，评估师团队将邀请企业负责人、数据管理部门和业务部门的相关人员进行沟通和访谈。符合标准的企业应提前做好相关安排，如准备模拟访谈的相关问题和响应材料，以确保访谈工作的质量和效率。
面对未来，数据治理的发展将越来越多地成为一种价值导向的活动。数据管理的创新和技术的创新将集中在如何使数据创造价值上，数据治理也将满足越来越高的合规性要求。
品牌可以通过获取客户、新市场、新规则、规避风险、潜在威胁等数据找到机会，并调整和优化营销决策。它包括数据人才、数据模型和应变数据管理的组织功能优化。
下一个链接是数据操作。当数据量级大到数十万帧、数百万帧和数千万帧时，数据在管理环节也将面临许多挑战。百度智能云提供的数据管理操作主要包括以下三类：
在使用Docker的过程中，用户往往需要查看容器中应用程序产生的数据，或者备份容器中的数据，甚至共享多个容器之间的数据，这必然涉及到容器的数据管理操作。
近年来，福建邮政储蓄每年有300多份数据申请表，约占全省总申请表的40%。数据管理缺乏全局数据观，业务人员难以理解复杂的底层数据结构，数据处理效率低。