数据管理流程是遵循文档化的方法、技术和步骤来完成产生特定的结果和支持的特定活动。与数据标准一样，通过流程文档以明确的形式捕获组织知识。通常由数据管理专业人员来起草数据流程文档。
数据管理知识领域内的标准化概念示例如下：
1 . 数据治理(Data Governance): 通过建立一个能够满足企业数据需求的决策体系，为数据管理提供指导和监督；
2 . 数据架构(Data Architecture): 定义了与组织战略协调的管理数据资产蓝图，以建立战略性数据需求及满足需求的总体设计；
3 . 数据建模和设计(Data Modeling and Design): 以数据模型的精确形式，进行发现、分析、展示和沟通数据需求的过程；
4 . 数据存储和操作(Data Storage and Operations): 以数据价值最大化为目标，在整个数据生命周期中，从计划到销毁的各种操作活动；
5 . 数据安全(Data Security): 确保数据隐私和机密性得到维护，数据不被破坏，数据被适当访问；
6 . 数据集成和互操作(Data Integration and Interoperability): 包括与数据存储、应用程序和组织之间的数据移动和整合相关的过程；
7 . 文档和内容管理(Document and Content Management): 用于管理非结构化媒体数据和信息的生命周期过程，包括计划、实施和控制活动，尤其是指支持法律法规遵从性要求所需的文档；
8 . 参考数据和主数据(Reference and Master Data): 包括核心共享数据的持续协调和维护，使关键业务实体的真实信息，以准确、及时和相关联的方式在各系统间得到一致使用；
9 . 数据仓库和商务智能(Data Warehousing and Business Intelligence): 包括计划、实施和控制流程来管理决策支持数据，并使知识工作者通过分析报告从数据中获得价值；
10. 元数据(Metadata): 包括规划、实施和控制活动，以便能够访问高质量的集成元数据，包括定义、模型、数据流和其他至关重要的信息(对理解数据及其创建、维护和访问系统有帮助)；
11. 数据质量(Data Quality): 包括规划和实施质量管理技术，以测量、评估和提高数据在组织内的适用性。
