企业在管理数据资产时在制定并发布数据资产管理制度规范、建立数据资产管理的规则体系后，接下来将进行数据资产管理实践通用流程第三阶段稽核检查及第四阶段资产运营的内容。
第三阶段：稽核检查
稽核检查阶段是保障数据资产管理实施阶段涉及各管理职能有效落地执行的重要一环。这个阶段包括检查数据标准执行情况、稽核数据质量、监管数据生命周期等具体任务。努力实现三个常态化：
一是数据标准执行情况检查的常态化；
数据标准管理是企业数据资产管理的基础性工作，通过数据标准管理的实施，企业可实现对大数据平台全网数据的统一运营管理。
二是数据质量稽核的常态化；
应对数据质量问题，首先要提升数据质量意识，数据质量意识包括能够将数据质量问题与其实质影响联系起来，同时传达一种“数据质量问题不能仅仅依靠技术语段解决”的理念。其次为数据质量建立一系列流程和程序。
三是灵活配置数据存储策略的常态化；
数据生命周期管理，其目标是以完全支持企业业务目标和服务水平的需求，根据数据对企业的价值进行分类分级，形成数据资产目录，然后制定相应的策略。
平台工具是常态化检查的有效方式，相较于人工操作，节约人力物力，确保检查结果准确性，提升检查效率。定期总结、建立基线是常态化检查的关键过程，对检查结果进行统计分析，形成检查指标与能力基线，评价数据资源化效果，与相关利益方、参与方确定整改方案，持续改进管理模式与方法。
第四阶段：资产运营
通过前三个阶段，企业已经能够建立基本的数据资产管理能力，在此基础上，还需要具备以实现业务价值为导向，以用户为中心，为企业内外部不同层面用户提供数据价值的能力。资产运营阶段是数据资产管理实现价值的最终阶段，该阶段包括开展数据资产价值评估、数据资产运营流通等。
构建数据运营中心，充分发挥数据团队对业务部门的辅助作用。数据团队提供包括自助式数据服务、AI 模型等在内的支持，并通过定期宣导与培训，提升业务部门的数字技术能力。此外，以场景化数据资产运营为出发点，鼓励业务部门的数据资产使用各方使用相关平台探索数据，共享探索成果，提出改进建议。
以数据赋能业务发展为主要目标，构建数据资产价值评估和数据运营指标体系。从业务侧出发，覆盖各业务条线和数据场景的数据资产规模、数据资产质量等，从内在价值、经济价值、成本价值、市场价值等方面构建数据资产价值评估体系。此外，建立数据资产数字化运营大屏，直观展示数据资产生态图谱，显性化数据资产应用效果。
针对数据资产管理面临的问题和挑战，新一代数据保险箱打造数据资产管理解决方案以提供数据资产增值为目标。除了可以保障数据安全外，新一代数据保险箱最核心的作用就是协助企业管理数据资产。