要开始实施数据管理政策，企业需要了解可用的工具。
“数据管理通常始于一个项目，该项目首先从某个知识领域开始，然后遍历其他知识领域，”Risher 说道。“利用支持云的工具可以帮助快速开发数据管理平台。无论数据位于何处，这些云工具都可以为组织提供支持。”
此外，数据管理应以某种方式标准化数据，使其有效地用于业务目的。并非每个软件平台都会以相同的方式收集数据，甚至不会收集相同类型的数据。数据管理的作用是统一这些数据孤岛，使它们在组合时变得有用。
SAS 数据管理解决方案主管 Todd Wright 表示：“企业正在处理来自更多 日本whatsapp 数据 的更多数据（即大数据）。他们已经意识到，所有这些数据都可以为客户购买行为和行业动态提供大量新见解，但前提是这些数据得到管理和信任。”
数据管理方式直接关系到数据质量，如果数据分析工作要取得成果，数据质量必须无懈可击。基于错误数据做出的决策反过来也会是错误的决策，因此数据质量对于任何依赖这些信息的企业来说都是至关重要的。
数据管理系统的类型
数据管理系统使数据管理过程更易于管理，自动化了统一和审查关键数据的一些最艰巨的方面。这些系统整合了数据库和分析工具，使企业不仅可以存储和组织重要数据，还可以根据需要查询系统。最好的系统将数据整合成有用的报告，其中包括可视化功能，可让您一目了然地了解数据的背景。有些甚至结合了机器学习支持的自动决策建议，帮助关键利益相关者就如何管理业务运营做出更明智、更有效的选择。
数据管理系统的一些示例包括：
数据治理： Informatica、Azure Data Catalog 和 Talend 等工具提高了企业跟踪数据并将其与元数据关联以供日后检索的能力。元数据有助于改善数据结构，以使其更有用的方式组织数据。数据跟踪工具可帮助企业了解他们拥有的每项数据资产。这些元素结合在一起，对于使庞大的数据库真正有用至关重要。Risher 表示，数据治理就是关于如何组织、存储和保护数据。通过数据治理，企业可以保证数据质量。
商业智能： Microsoft Power BI、Azure Synapse Analytics、Tableau 和 Snowflake 等 BI 工具有助于改善数据存储和安全性，同时以结构化、情境化的方式将其提供给决策者。BI 工具对于利用庞大的数据库至关重要，没有人能够手动对数据库进行分类以获得有意义的见解。