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《穿越数据的迷宫》笔记:第 1 章 数据管理的重要性

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发布于: 2020 年 12 月 03 日

数据管理工作内容

数据管理的工作内容可以分为三大类:

  • 数据治理活动:确保组织对数据做出合理、一致的决策;

  • 建立数据战略

  • 设置相关原则

  • 数据管理专责

  • 定义数据在组织中的价值

  • 为组织能从数据中获取更多价值做准备,从而可借助数据管理实践的不断成熟和企业文化变革影响组织对数据的认知方式

  • 数据的生命周期活动:管理从数据的获取到数据的消除整个过程;

  • 数据架构

  • 数据建模

  • 构建和管理数据仓库和数据集市

  • 集成数据,为商务智能分析师和数据科学家使用

  • 管理关键的共享数据的生命周期,如参考数据和主数据

  • 数据的基础活动:包括数据的管理、维护和使用。

  • 确保数据受到保护

  • 管理元数据

  • 管理数据质量

数据管理知识领域

(1)数据治理。通过建立数据决策的权限和责任,为数据管理活动和职能提供整体的指导和监督。这些权限和责任的建立应该考虑到组织的整体需求。

(2)数据架构。它是管理数据资产的“蓝图”,指基于组织的战略目标,建立符合战略需求的数据架构。

(3)数据建模和设计。这些活动是探索、分析、表示和沟通数据需求的一个过程,最后表现为数据模型。

(4)数据存储和操作。这些活动包括数据存储的设计、实施和支持,目的是达到利益最大化。这些活动服务于数据的整个生命周期--从数据规划到数据消除。

(5)数据安全。这一活动确保数据隐私和安全。数据的获得和使用必须要有安全的保障。

(6)数据整合与互操作。这一领域包括存在于不同数据系统、应用程序和组织之内,以及组织之间的数据迁移和集成等。

(7)文档和内容管理。通过规划、实施和监管活动,来管理那些存储于非结构化介质中的数据和它们的生命周期,尤其是那些与法律及合规性相关的文件的管理。

(8)参考数据和主数据管理。这一活动涉及对核心关键共享数据的持续更新和维护,以便得到最准确、及时并和基础业务相关的数据。

(9)数据仓库和商务智能。通过计划、实施和对系统流程的控制活动,为管理决策提供数据量化支持,使相关工作人员能够通过数据分析和数据报告获取价值。

(10)元数据管理。通过规划、实施和控制活动,支持访问高质量的元数据集,包括定义、模型、数据流和其他对理解数据及其创建、维护和访问至关重要的信息。

(11)数据质量管理。这一活动包括规划和实施质量管理技术,以衡量、评估和改善组织使用的数据。



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