1、一是提高人员素质。对数据录入人员进行软件操作、数据录入、职责规定等知识培训，明确职责、明确各级、各岗数据管理人员工作职责及质量标准；明确综合管理软件的问题提交、处理、反馈程序，数据出现问题都由数据管理部门统一负责接收、研究解决并反馈，避免多头提交、多头请示，为数据管理工作提供人员素质保障。
2、需要企业高层支持，将数据治理工作放在企业重点工作中，保证对数据治理项目人力物力的投入，提高数据治理相关部门和人员的执行力。建立完善的数据治理组织，数据治理管理制度，并明确组织内各角色的职责。
3、二）建立专门的管理部门 成立专门的数据管理领导小组和部门，集中监管数据，确保各相关部门的协作和配合。制定相关办法和制度，使数据管理逐步规范化。
4、定期进行数据安全审计：企业应定期进行数据安全审计，发现数据安全隐患和问题，及时进行处理和改进，以确保数据的安全性和可靠性。提高员工的数据安全意识：企业应加强员工的数据安全意识培训和教育，提高员工对数据安全的重视程度和认识水平，从而更好地保障企业数据的安全。
5、管理者重视数据化管理，是实施数据化管理的基本条件，管理者重视数据化，重视人的因素，确立人和数据的有效组合，充分利用数据的作用或功能，认知和使用数据的价值，调动人的积极性和主观能动性，才能构建数据化管理平台按照数据化要求开展相关工作。认清数据与管理的关系。
明确业务需求 按业务驱动的角度，了解业务部门需要解决什么样的问题，业务范围是什么，所要达成的效果又是怎样，依据这些需求来实施部署商业智能工具。
将数据库中的数据经过抽取、清洗、转换将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，通过在分析数据库中建模数据来提高查询性能。合并来自多个来源的数据，构建复杂的连接和聚合，以创建数据的可视化图标使用户能更直观获得数据价值。为内部商业智能系统提供动力，为您的业务提供有价值的见解。
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
数据存储和管理 MySQL数据库：部门和Internet公司通常使用MySQL存储数据，优点是它是免费的，并且性能，稳定性和体系结构也都比较好。SQLServer：SQLServer2005或更高版本集成了商业智能功能，可为中小型企业提供数据管理，存储，数据报告和数据分析。
1、勤哲 Excel服务器通过快速处理大量数据，为企业提供更好的数据分析和管理工具，帮助我们更全面、准确地了解业务状况，从而更好地制定战略和决策。
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1、第一步；查看私密房间，对于敏感或机密文件，可以使用私密房间，您输入的每个符号都有端到端的加密保护。第二步；查看房间内部，在房间里可以邀请用户，也可以创建或上传文件，而且为了安全对于不同目的和用途，可对房间进行自定义，设置不同的共享权限：仅查看、申请审阅或评论等。
2、文档的分类要清晰。将不同的文档分成不同的类别，放在不同的文件夹之内，便于查找；清晰易懂的文件命名。命名能够反映文件的内容，便于查询；文件版本记录要清楚。不同时间、不同时期的不同版本，要分清；文档流通记录要记录；文档电子备份。
3、企业的文档管理主要推荐钉钉的知识库，可用于搭建企业知识管理库和企业内部的文档协同。操作简单便捷，管理员添加成员后即可多人共享，实时同步，知识库成员可以在其中记录内部协作产出的所有内容。团队组织内部文档做到安全管理，是企业客户的核心诉求。
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您的公司可能已经有用于电子邮件和文件的存档解决方案。此外，您的 IT 组织可能也有自己的企业内容管理 （ECM） 解决方案标准来管理您的非结构化数据。为了支持合规性需求并确保留存数据的不变和单实例存储，可以使用需要专属连接的存档 平台，如内容寻址存储 （CAS）。
将元数据、主数据、交易数据、参考数据以及数据标准内置固化到数据清洗工具或系统中，结合组织架构、内容管控、过程管控等管理机制、技术标准提高数据治理人员的工作效率。
在大平台后台进行统一管理，提高效率，增加准确性；对外，企业通过商业智能BI可以建立产业链数字化平台，通过数据可视化展现生产、供应、原料、零配件、物流等相关数据，将产业链中不同企业“连线成网”，统一进行管理。
传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。
