數據管理(數據管理包括哪些內容)

數據管理包括哪些內容

數據管理的主要內容
國際數據管理協會(Data Management Association，簡稱“DAMA”)，由全球的數據管理愛好者們組成，隨著眾多專家傾注熱情與專業的編著，《DAMA數據管理知識體系指南(第2版)》橫空出世，這本書明確地定義了數據管理體系建設的完整知識體系，成為數據管理知識體系建設指明燈般的存在。《DAMA-DMBOK2職能框架》主要介紹了數據管理知識體系中11個主要的數據管理職能：

數據管理
(1)數據治理：建立數據決策體系，指導監督數據管理工作，從而考慮到滿足企業的整體需求。
(2)數據架構：是管理數據資產的絕對重點，數據架構取決于企業的戰略目標。
(3)數據建模和設計：通過數據模型展現、溝通實際需求。
(4)數據存儲和操作：在整個數據存儲生命周期中，從初期設計到最終滅失，實現數據價值最大化。

(5)數據安全：保障數據的獲取和使用。
(6)數據集成和互操作：數據備份、數據共享、數據在應用內數據整合移動的相關過程。
(7)文檔和內容管理：主要管理非結構化數據和數據的整個生命周期。
(8)參考數據和主數據管理：核心共享的業務數據，真實、準確地在各系統內一致使用。
(9)數據倉庫和商務智能：通過流程管理支持數據，通過分析報告獲取數據價值。
(10)元數據管理：通過規劃控制，訪問定模型、數據流的高質量元數據信息。
(11)數據質量管理：通過質量管理技術，提高數據的適用性。

數據管理包括哪些內容

數據管理是規劃、控制和提供數據及信息資產的一組業務職能，包括開發執行監督有關數據的計劃、政策、方案、項目、流程、方法和程序，從而控制、保護、交付和提高數據和信息資產的價值。

數據治理職能：

1、業務詞匯表：對于企業而言，建立統一的業務術語非常關鍵，如果這些術語和上下文不能橫跨整個企業的范疇，那么它將會在不同的業務部門中出現不同的表述。

2、元數據：元數據要求數據元素和術語的一致性定義，它們通常聚集于業務詞匯表上。

3、數據質量：數據質量的具體措施包括數據詳細檢查的流程，目的是讓業務部門信任這些數據。數據質量是非常重要的，有人認為它不同于治理，它極大提升了治理的水平。

4、生命周期管理：數據保存的時間跨度、數據保存的位置，以及數據如何使用都會隨著時間而產生變化，某些生命周期管理還會受到法律法規的影響。

如何做好數據管理

　　數據管理是信息化建設工作中的重點之一,通過健全組織、規范管理、比對分析、綜合運用，把數據管理與企業生產有機結合，從而使企業利益進一步提高。

　　(一)提高認識，科學管理

　　對數據進行科學的管理，只有上升到戰略的高度上去認識和重視才行。數據是主體軟件應用的基礎。所有的企業資料最終都匯集成數據，保存在計算機系統的數據庫中，工作人員通過信息交互系統從后臺數據庫獲取所需數據，經中間層信息系統處理后得到結果，所有的查詢、分析都需要真實、全面、準確、一致的數據。企業信息化建設中存在的一些問題，主要不是因為沒有好的系統，而是因為已有的系統沒有得到很好的應用。因此，數據的準確性、完整性、科學性，將直接決定結果的正確性。也必將影響信息化應用的成效。同時，只有科學的管理，才能保證數據的準確、完整。

　　(二)健全職能部門，完善管理制度

　　數據管理職能因該有專門的部門實施，因此應成立專門數據管理領導小組和數據管理(處理)部門，將數據的監管職責賦予數據管理部門，由數據管理部門集中管理監控數據，各有關職責部門配合。各單位也相應設立相應的數據處理崗。然后制發《數據管理辦法》、《數據管理責任追究暫行辦法》，明確數據管理部門的職責范圍、工作程序、監控內容、考核獎懲等，建立數據通報、培訓等制度，制定信息采集、審核、錄入、分析比對、信息傳遞等相關辦法，使數據監管與運用工作逐步規范。

　　(三)嚴控數據錄入環節，加強源頭控制

　　一是提高人員素質。對數據錄入人員進行軟件操作、數據錄入、職責規定等知識培訓，明確職責、明確各級、各崗數據管理人員工作職責及質量標準;明確綜合管理軟件的問題提交、處理、反饋程序，數據出現問題都由數據管理部門統一負責接收、研究解決并反饋，避免多頭提交、多頭請示，為數據管理工作提供人員素質保障。

　　二是加強信息系統提高系統本身的差錯糾錯功能，減少或避免數據錄入的錯誤。

　　三是創建合理高效工作流。結合實際情況制定工作流，明確職責、避免重復、方便管理為目的，細化崗位，一人多崗(單位人數少)或一崗多人(崗位工作量大)，科學的`連接每個崗位，組織起高效的工作流，減少數據冗余，最大限度地提高征管效率。

　　四是原則行事。按照“三不錄”原則，即不規范不錄、不安全不錄、未審核不錄，嚴把數據的采集、審核、審批、錄入、修改等環節。確保系統數據完整、準確，系統運轉優質、高效。

　　五是通報考核。建立通報制度。例如，堅持 “一月一通報、一月一講評、一月一考核、一月一追究”。按時將各單位征管數據質量完成情況等，在公文處理系統和網站上發布數據通報，并在每月的局務例會上，由分管局長對上月數據質量進行通報講評，分析癥結，提出整改措施。建立日常考核臺賬，按月考核，并將各單位得分情況張榜公布;同時，按照責任追究辦法，追究相關單位和人員的責任。對全年數據質量評比排名在后幾位的，目標管理考核中給予倒扣分。制定數據考核指標，數據質量考核中，低于平均指標的，目標管理考核一票否優。

　　(四)思想要重視，全員要參與

　　加強數據管理，全面推進企業信息化建設應用進程，離不開各級領導的重視和支持，只有領導重視，才是做好數據管理和深入分析的關鍵，信息化建設才能真正得到發展。同時，所有的工作人員，都應該把好各自工作環節的數據管理，不制造垃圾數據、錯誤數據，發現問題及時解決，追根求源，爭取將錯誤數據、垃圾數據剔除干凈，確保數據的正確完整。

　　(五)協作要到位

　　數據處理工作中，信息技術是實現手段，信息技術應用的先進性決定了系統軟件的質量水平高低，而業務的規范程度決定了信息化推進的廣度和深度。數據處理應用不僅涉及信息化技術的選擇和應用，同時還涉及到企業業務流程的規范和統一，并且直接影響企業系統信息化建設的成效。所以，每一項企業管理數據處理及其具體應用，都離不開信息部門和業務部門的緊密合作、協同工作。技術部門與業務部門需要很好的合作和相互的支持和配合，才能使數據處理應用程度深化和完善。

　　(六)機制要健全

　　在業已建立機制的基礎上，要進一步完善數據分析應用管理辦法，建立部門工作責任制，包括項目管理制度、信息發布制度等;建立與數據處理應用相適應的企業業務配套制度;建立信息技術支持、安全和運維保障制度，包括信息安全應急處置預案、運維崗責體系等，保障數據分析應用工作健康有序發展。

什么是數據處理？什么是數據管理？兩者之間的區別是什么

兩者是完全不同的。

數據處理的基本目的是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數據中抽取并推導出對于某些特定的人們來說是有價值、有意義的數據。

數據處理是系統工程和自動控制的基本環節。數據處理貫穿于社會生產和社會生活的各個領域。數據處理技術的發展及其應用的廣度和深度，極大地影響了人類社會發展的進程。

數據管理是利用計算機硬件和軟件技術對數據進行有效的收集、存儲、處理和應用的過程。其目的在于充分有效地發揮數據的作用。實現數據有效管理的關鍵是數據組織。

隨著計算機技術的發展，數據管理經歷了人工管理、文件系統、 數據庫系統三個發展階段。在數據庫系統中所建立的數據結構，更充分地描述了數據間的內在聯系。

便于數據修改、更新與擴充，同時保證了數據的獨立性、可靠、安全性與完整性，減少了數據冗余，故提高了數據共享程度及數據管理效率。

簡述數據管理的三種方法？

1、單個云包括存儲和應用程序
　　2、應用程序在云端，存儲在本地
　　3、應用程序在云端，而且數據緩存也在云端，存儲在本地

　　在第一種情況下，通過將所有的內容都放在單個云服務商來節省帶寬成本，但是這會產生一些(供應商)鎖定，這個通常與 CIO 的云戰略或者風險防范計劃所沖突。
　　第二種方案是僅僅保留應用程序在云端所收集的數據，并且以最小的方式傳輸到本地存儲。這就需要仔細的考慮策略，其中只有最少使用數據的應用程序部署在云端。
　　第三種情況就是將數據緩存在云端，應用程序和存儲的數據被存儲在本地。這也就意味著分析、人工智能、機器學習可以在內部運行而無需把數據向云服務商上傳，然后處理之后再返回。緩存的數據僅僅基于應用程序對云的需求，甚至進行跨多云的部署緩存。
　　企業應根據數據量以及數據的敏感度去進行衡量，判斷是選擇哪一種儲存方式更適合，這樣才能做出對企業發展有益的決策。

數據資產管理包括哪些內容

數據資產管理包含數據標準管理、數據模型管理、元數據管理、主數據管理、數據質量管理、數據安全管理、數據價值管理、數據共享管理等8個管理。

1、數據標準是指保障數據內外部使用和交換一致性和準確性、規范性的約束，數據標準管理關鍵活動的第一個是理解數據標準化的需求，即任何一個管理活動都要和企業的戰略規劃、企業的需求緊密地結合。

數據標準管理的第二個關鍵活動就是制定數據標準的體系與規范，第三個是制定相應的管理辦法以及實施流程要求，第四個是建立一些數據標準的管理工具。

2、數據模型是現實世界數據特征的抽象。數據模型包括三個：

概念模型，概念模型是面向用戶與客觀實踐的，構建概念模型的本身與數據庫或者數據倉庫的架構搭建沒有特別多的關系。

在建立了概念模型的基礎之上可以構建邏輯模型，邏輯模型是面向業務的，用于指導一些數據庫系統的實現。

物理模型，物理模型是基于邏輯模型，面向計算機物理表示，考慮了操作系統、硬件模型等等，描述數據在存儲介質上的結構。

3、元數據管理，以二維表為例，想描述一個二維表信息的話，可以描述它每一行、每一頁，也可以提取這個表中的一些抽象化或者是更高層次的信息，比如說這些表的字段或者表的結構以及表的大小等等，這樣就對這個表格進行了數據的描述。

可以幫助實現關鍵信息的追蹤與記錄，快速掌握元數據的變化可能帶來的風險。

元數據非常關鍵的運用是進行血緣分析和影響分析，通過進行血緣分析和影響分析可以了解數據走向，知道數據是從哪里來到哪里去，也可以構建數據地圖和數據目錄自動提取元數據信息，了解這個企業目前擁有數據資產情況。

4、主數據管理，比如說供應商數據、物料數據、客戶數據、員工數據。主數據管理可以使企業跨系統使用一致的和共享的數據，從而可以降低成本和復雜度，來支撐跨部門、跨系統數據融合的應用。

主數據的關鍵活動包括識別主數據、定義和維護主數據的架構以及實現數據庫與主數據庫的同步。

主數據管理在很多行業成為企業開展數據資產管理的切入點。通過對主數據的梳理和管理，將建立數據的一個參考，為數據標準后期的管理節約很多的人力和物力。

5、數據質量管理，可以幫助企業獲得一些干凈以及結構清晰的數據，進而可以提高數據應用和服務的水平。數據質量好壞的衡量指標一般包括完整性、規范性、一致性、準確性、唯一性、時效性。

在定義數據質量管理時應該將管理過程中成本考慮進去。同樣還需要和企業的業務需求緊密結合找到平衡點。數據質量管理其他的關鍵活動包括持續的測量、監控數據的質量、分析數據質量產生問題的根本原因，以及制定數據質量的改善方案，監控數據質量管理操作和績效等等。

6、數據安全管理，主要是對數據設定一些安全等級來評估數據的安全風險，來完善數據安全管理相關的技術規范，通過對數據進行全生命周期的安全管控，包括數據的生成、存儲、使用、共享、銷毀等實現事中前可管、事中可控、事后可查。

7、數據價值管理，通過從數據的成本和數據的應用價值兩個方面的度量，使企業能夠最優化、最大化釋放數據的價值。成本價值計量可以從采集、存儲、計算成本進行評估，也可以從運維成本評估，還可以從數據的活性以及數據質量應用場景的經濟性等角度進行評估。

數據的成本和數據價值的評估維度主要和自己的應用場景和業務需求掛鉤即可。數據成本與數據價值典型評價方法包括成本法、收益法和市場化。

8、數據共享管理，包括數據內部共享、外部流通、對外開放。數據共享管理的關鍵活動就是包括定義數據資產運營指標、設計管理方案等。