(2) 评估实施
从评估过程看，主要包括准备阶段、启动阶段、宣贯阶段和评估阶段等四个阶段。准备阶段主要工作是了解企业自身的发展情况，建立融合甲乙双方的评估团队，确定评估的范围，制定评估计划。启动阶段主要通过项目启动会的方式来普及数据能力成熟度评估的概念、内容，在企业范围内对标准进行初步的宣贯，为评估工作的开展打下基础。宣贯阶段主要是对甲方人员进行标准介绍。评估阶段由评估师在现场实际对模型各方面进行评分。
从评估方法看，主要包括建立评估团队、制定评估计划、标准宣贯、调研问卷自评、现场评估、资料收集、评估分析和项目评审等。其中，评估分析主要是评估人员根据资料分析、文件解读、现场评估的结果制定综合评估报告，评定成熟度等级（初始级、受管理级、稳健级、量化管理级、优化级），提出整体的数据管理成熟度方面的关键发现以及关键建议。项目评审主要是全面审核项目验证评估小组所提交的验证评估报告，给出最终的验证意见，形成验证报告并存档。
(3) 持续优化
通过对企业数据治理能力的评估，可以发现企业数据管理过程中存在的问题和不足，并且结合其他企业的最佳实践经验，给出针对性的持续优化建议。同时，企业可以挖掘企业自身价值，完善跨业务、跨行业、跨地域的数据资产管理，提高综合竞争力。最后，通过治理能力评估，也可以发现企业数据管理过程中的优点和经验，并加以强化、提升和推广。
另一方面，通过对企业进行数据治理能力成熟度的培训及评估，可以统一企业相关人员对于数据治理相关概念和理念的认识，提升企业全员对于数据资产重要性的认识，提升数据治理意识，提升相关岗位员工的技能，理清数据管理、应用建设的思路和框架，促进日常数据管理、维护和应用过程中流程的标准和规范，提升数据的质量，保障数据的安全，发掘数据的价值。
结语
当前，工业和信息化领域稳步推进制造强国和网络强国建设，持续推进产业基础高级化和产业链现代化，科学、规范、高效的数据治理体系是以数字化转型推进上述工作的重要基础和关键一步。世界银行集团发布的2021 世界发展报告指出“让数据创造美好生活”。然而，数据作为一种可以反复使用、创造更多价值的资源，是一把双刃剑，依赖于数据治理体系的建设。良好的数据治理体系不仅应提高数据质量推动数字化转型的深入发展，也应保证数据的安全和防范数据的滥用。数据治理体系的建设没有一蹴而就的唯一之道，而是一个漫长的螺旋上升过程，需要不断的开展效果评价并迭代改进。
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