金融機構業務系統多，監管力度大，適合自上而下開展大數據治理，通過元數據管理理清數據關系，參考行業標準，制定數據標準管理辦法，并將數據質量管理嵌入系統開發過程，從需求開始控制數據質量，建立數據質量考核機制。

能源行業數據量龐大且呈碎片化分布，急需提升大數據質量，保證決策和分析的準確性，將這些海量數據變成企業資產的一部分，并按照規范與標準將系統內及各種采集數據進行集成。

政府行業民生數據量大，在海量數據中快速找到所需數據至關重要。通過大數據標準規范數據內容，根據管理規范和數據標準，將海量民生數據進行交換與集成，適當開放數據接口，助力智慧城市建設，拓展數據應用。

電信行業數據豐富，數據開放潛力巨大。需要管理大數據平臺中的元數據，控制數據質量，將數據資產化，通過大數據共享，進一步拓展與集成商的合作空間。

制造行業工藝流程多，數據在各階段的應用角度不同。需要統一管理流轉于業務鏈條中的主數據，降低系統間的集成復雜度，通過元數據理清工藝流程中“碎片化”數據間的關系，嚴格控制數據質量，按照一定的規范與標準，對數據進行交換與集成。