1、人员能力要求评估师需熟悉相关法律、评估程序，理解GB∕T 37988标准，具备计算机、信息安全等背景。组长需深度理解模型标准，具备项目管理和高级评估经验，以及数据安全治理咨询经验。复核成员需精通评估标准，拥有3年以上数据安全经验，能准确解读和应用评估工具。
2、国务院国资委的《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》明确强调了数据治理在国企数字化转型中的关键地位。随着数字化转型成为企业面临的双重机遇与挑战，寻找一个适合中国国情并指导企业数据治理的框架显得尤为关键。
3、DSMM数据安全能力成熟度认证，由阿里巴巴联合中国电子技术标准化研究院等权威机构共同编写的国家标准，于2019年8月30日发布，2020年3月1日开始实施。该标准围绕数据全生命周期，从组织建设、制度流程、技术工具、人员能力四个维度，以1-5级成熟度等级对组织的数据安全能力进行评估。
4、CDMP、CDGA、CDGP作为业界公认的三大认证，其根基深植于《DAMA数据管理指南》（第二版）的精髓。这三大认证涵盖了数据管理的广阔领域，包括17个核心知识模块，如数据策略、道德规范、架构设计、存储与安全，乃至大数据科学与数据科学实践，以及数据管理能力的成熟度提升。
主要职责包括：数据整合与转换、数据建模与设计、数据质量与性能优化、数据安全与权限管理、数据仓库维护与升级、数据类需求的承接开发。
数仓开发工程师负责构建和维护数据仓库，主要工作包括数据整合和转换、数据建模和设计、数据质量和性能优化、数据安全和权限管理、数据仓库的维护和升级，以及数据类需求的承接开发。他们的技能要求包括数据库技术、大数据技术、数据建模和ETL工具、编程语言、数据质量和数据治理、数据可视化工具等。
1、数据治理的金钥匙：数据质量评估维度与方法 在当今商业世界中，数据无疑是企业的命脉，其价值直接决定了决策的精准度。数据质量管理，就是一场精准的手术，旨在提升数据的内在价值，确保其在各个环节中的精准表达。
2、数据质量的控制和治理是数据质量管理的重要组成部分。 高质量的数据对于企业的业务表现至关重要，它可以帮助公司保持竞争力，并在经济困难时期保持优势。 当数据质量得到广泛和深入的控制时，企业可以在任何时间信任其数据满足所有需求。
3、、数据质量是什么 国际数据管理协会的《数据管理知识手册》中规定：数据质量（DQ）是“既指与数据有关的特征，也指用于衡量或改进数据质量的过程。
4、数据管理的核心任务 数据管理有几个核心任务。首先是数据的组织和存储，这涉及到如何有效地对企业的数据进行分类、索引和存储，以便快速、准确地获取数据。其次是数据的质量控制，包括确保数据的准确性、完整性和及时性。此外，数据管理还包括数据的访问控制和安全管理，以确保数据不被未经授权的访问和泄露。
5、为什么要进行数据质量管理？原因如下： 提高决策的准确性：数据质量管理可以确保数据的准确性和完整性，提供高质量的数据，从而使得决策者能够基于真实、可信的数据进行决策。准确的数据支持决策者做出明智的战略和战术决策，提高企业的竞争力。
6、元数据：元数据要求数据元素和术语的一致性定义，它们通常聚集于业务词汇表上。数据质量：数据质量的具体措施包括数据详细检查的流程，目的是让业务部门信任这些数据。数据质量是非常重要的，有人认为它不同于治理，它极大提升了治理的水平。