为了整理系统之间复杂的相关情况，构建数据管理系统，解决融合数据的标准性、规范性、完整性、一致性、准确性等数据质量问题，为数据资产运营奠定基础建设，项目构建数据管理平台，开展数据管理的专业管理。主要内容包括数据需求调查、数据资产盘点、各业务系统IDD的整理、数据标准范围的确定等设置保障机制，建立组织机构、管理流程和管理制度等数据管理平台，建立主数据系统、元数据系统和数据质量管理系统的构建、测试、实施、运行等数据管理的专业管理包括数据中心数据库命名规范的整理、数据标准的整理和定制、元数据管理、数据质量管理、主数据管理、数据安全管理等。
归根结底，让数据民主化意味着需要透明访问数据，从中获得价值的工具人人都可以获得数据，不需要不断经历守护者，守护者会引起阻碍创新和成长的瓶颈。主数据管理解决方案(MDM)要求您与提供监督管理的系统一起使用，确保使用数据符合组织和法规管理的要求，确保该信息的正确性和最新性，要求人们用简单的方法分析和理解数据，加快决策速度主要数据管理解决方案(MDM)的目标是每个人都可以在业务生态系统整体的任何时间使用数据进行决定，不会引起不必要的访问和理解障碍。
如上所述，主数据管理解决方案在为数据民主打下基础方面起着至关重要的作用。这个过程需要仔细的规划和实施，但是一旦掌握就不会停止在所有可想象的学科和行业中给用户带来的潜在力量。
数据管理是一个大而完整的管理体系。数据质量管理、元数据管理、主数据管理、模型管理、数据价值管理、数据共享管理、数据安全管理等模块是活体，决不是一蹴而就的，需要全局考虑。
睿治数据治理平台融合元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据综合管理、主数据管理、数据交换管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理等9个产品模块，通过数据管理的各个环节，9个产品模块可以独立或任意组合使用
-企业范围内的解决方案，无缝整合管理来自不同地区和外部来源的多种数据，建立集中的数字业务中心-中枢中心。
-最终用户将平台用于云服务，包括基础结构、容量、身份管理等。
-嵌入式分析平台(EAP)使最终用户(通常无法访问更复杂的BI工具)能够快速分析数据，不会给数据科学团队带来负担。
-一直用于管理数据质量、准确性和可访问性服务的工具。例如，主要数据管理解决方案(MDM)已经抛弃了最初无法讨论的单一模式方法，向企业提供跨域数据可靠、可访问的数据管理方法。
核心功能是数据融合管理汇集政府各部门的政务信息资源，以推进数据资源整合利用为目标，从数据质量评价、系统数据整合和业务应用构建的角度，突破组织界限，设计评价指标，查明库存数据质量水平，实现数据汇集、数据管理、数据应用、数据运输维护、数据评价的全生命周期管理
▎5月21日，延锋召开了数据管理研讨会。延锋智能安全运营系统经理首先分享了数据管理成熟度评价模型、数据管理在延锋智能安全的引进和推进以及部分开展的数据管理项目。他还介绍了通过开展非生产性材料主数据管理项目建立非生产性材料主数据标准，建立数据管理团队和相关管理流程，通过数据管理推进流程和流程数据等内容。
数据管理工作涉及元数据、主数据、数据质量管理等。数据管理的效果不明显，主要是因为缺乏将数据管理思想转变为可行程序化行为的科学手段。这种程序化行为应该是可量化、可追溯、封闭的。通过成熟的第三方数据管理平台，开展必要的高速公路业务属性二次开发，推进数据管理平台标准化建设成为提高软实力的重要途径。