什么是数据管理？定义、重要性和流程

什么是数据管理？

数据管理定义

数据管理 是的过程 摄取、收集、存储、组织、管理和保护数据 实现业务目标。这是组织必须采取的主动方法，以在整个生命周期内理解和保护其数据。它还涉及创建和执行数据管理政策和指南，以保持整个组织的数据实践一致和连贯。

数据管理不仅仅是处理、分类或处理数据；它还涉及实施强大的系统或框架，以验证、保护并提供对现有信息的清晰理解。即使是小型企业也可以通过有效的数据管理和高效的业务流程来提高收入、生产力和客户体验；这就是组织需要有效的数据管理策略的原因。

为什么数据管理很重要？

企业需要健康的数据 商业智能 (BI) 和分析、培训人工智能和机器学习模型以及其他数据驱动的计划。依靠未经提炼的数据来推动业务决策就像在没有地图（或者在本例中没有明确的计划）的情况下启航。 可以这样想：当您拥有大量原始信息（无论是数字、文本还是图片）时，您必须先对其进行结构化并提高其质量，然后才能使用它们。这正是数据管理可以帮助组织实现的目标；它使业务数据井井有条，以便更容易查找、使用和保护。

如今，企业有多种理由来有效地管理数据，特别是当他们被迫处理他们创建和收集的数据量空前增长时。这也是为什么组织诉诸于使用现代 数据管理软件。无论是提高营销活动的绩效、预测需求，还是释放隐藏的创新机会，企业都需要一个有效的框架来管理数据并做出正确的决策。

然而，如果数据管理不善，则意味着所需信息不仅杂乱无章，而且不准确且决策者无法获取。依赖这些数据会导致资源浪费、员工沮丧，并最终导致有缺陷的决策，阻碍业务增长。

以下是数据管理对企业如此重要的更多原因：

• 有效的数据管理能力可以简化流程、减少冗余，从而提高业务运营的整体效率。
• 它可以对关键业务数据进行备份并可供灾难恢复使用。
• 它使企业能够遵守相关的监管要求，例如数据隐私和安全。
• 提供标准程序来正确归档和处理数据并优化数据存储成本。
• 当数据被组织起来并可访问时，不同部门可以团结一致地工作，分享见解并努力实现共同目标。

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数据治理与数据管理

要记住的关键点之一是 数据治理 和数据管理不是相同的概念——它们的不同之处多于相似之处。然而，在使用数据实现组织目标方面，两者是齐头并进的。

数据治理涉及更广泛的活动，例如制定指导和监督组织如何使用其数据的政策和程序，而数据管理则涉及其实施。它基本上支持整体 数据治理框架.

下表总结了 数据治理与数据管理:

进一步了解 数据治理和管理之间的差异.

数据管理流程

与一次性的不同 数据迁移 对于项目而言，数据管理不是一次性的过程，而是一项持续的努力。随着业务的发展，他们的数据也在不断发展。定期更新和维护对于提供相关、安全且最重要的是符合组织不断变化的需求和目标的数据至关重要。最后，随着数据的老化和过时，有归档或适当处置数据的程序。

数据管理流程通常如下所示：

收集、整合和存储数据： 数据管理始于从各种来源收集原始数据，例如客户互动、业务交易或任何其他数据源。一旦收集到数据，就需要一个家，因此它会被集成到数据库中， 数据仓库或其他存储系统，使其易于访问。

结构化数据： 原始数据通常缺乏明确的结构，因此必须以合理的方式进行结构化，通常通过 数据库 定义表和关系。此步骤还涉及清理和 转换数据 使其标准化且一致。

提高数据质量： 数据质量 是确保信息准确可靠的基础。首先在数据输入阶段实施强大的数据验证检查以防止错误。与数据所有者和用户合作，建立和执行数据质量标准。利用 数据清理工具 以及纠正不准确和不一致的技术。

保护并提供数据访问： 保护数据免遭未经授权的访问或丢失是数据管理的一个关键方面，其中涉及实施加密、访问控制和定期审核等安全措施。组织还必须制定政策和程序来保证 数据质量 和合规性。

数据的使用、存档和处理： 现在，数据已得到处理和保护，组织可以进行分析（无论是通过统计方法、机器学习算法还是其他分析工具），并做出可靠的业务决策。这还包括实施机制，以便妥善归档数据以供长期保留，或根据既定的数据保留政策处理过时和/或冗余数据。

数据管理优势

有效的数据管理为组织的成功奠定了基础，方法如下：

改进的决策

数据管理允许组织跟踪和监控其运营的各个方面。可以访问管理良好且集成的 数据存储库，高管能够做出更明智、更及时的决策。

提升运营效率

有效的数据管理策略通过简化流程和工作流程成为可靠且一致的信息的基础。这样，每个人都可以使用最新、最准确的数据。如此一来，不仅运营效率得到提升，整个团队也能更迅速地应对挑战和机遇，打造敏捷、响应迅速的工作环境。

提高数据安全性

数据丢失和网络威胁的影响继续让组织保持警惕。这就是为什么管理数据也延伸到保护敏感信息。由于数据安全是关键的数据管理组件，它涉及设置访问控制、加密和身份验证机制，仅允许授权个人访问和修改数据。对数据活动的定期监控和审计通过主动检测和解决潜在威胁进一步增强数据安全性。

更好的合规性

管理数据不仅仅是保持数据井然有序；这同样是关于遵守规则。行业标准和法规制定了明确的数据处理指南，遵循这些指南可以帮助组织避免巨额罚款。但这还不是全部。通过负责任地处理数据，组织表明他们认真对待保护敏感信息。这可以与利益相关者建立信任，并增强组织在道德和负责任实践方面的声誉。

降低成本

拥有有效数据管理流程的组织由于优化了资源利用率，成本显著降低。例如，企业可以通过消除冗余和过时的数据来大幅降低存储成本，从而只存储相关且有价值的信息。此外， 高效的数据处理 和检索机制简化了操作工作流程，从而提高了生产力并降低了劳动力成本。

探索最佳数据管理工具和解决方案

有如此多的数据管理工具和解决方案可供选择，很容易让人不知所措。以下是最佳数据管理解决方案的列表，可帮助您做出明智的决策。

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数据管理类型、组件和功能

作为一个广泛的概念，数据管理可以具有多种类型的方面或功能，反映组织管理数据的不同方式。以下是不同类型的数据管理功能：

大数据管理

不断增长的数据量迫使组织投资于可扩展的 数据管理解决方案。如今，这意味着他们应该拥有必要的资源和基础设施，以便能够有效地处理大数据（大量结构化和非结构化数据）。这还包括保持数据质量，同时促进轻松访问所需数据。

主数据管理

另一种广泛使用的数据管理策略是 主数据管理（MDM）。它专注于在整个组织中维护主数据（例如客户信息或产品详细信息）的一致且准确的版本。 MDM 使数据仍然是组织可靠且值得信赖的资产。

数据库管理

涉及使用数据的组织、存储和检索 数据库管理系统 (DBMS)。数据库管理是创建和维护数据库的过程。它允许用户管理数据、维护其完整性并优化性能。 DBMS 有多种类型，其中最常见的有两种：关系数据库（也称为 SQL 数据库）和非关系数据库（也称为 NoSQL 数据库）。其他DBMS包括面向对象的数据库管理系统、列式数据库、图数据库等。

了解更多有关 数据库类型.

数据集成

目标与 数据集成 是将数据整合到一个集中存储库中。组织依赖于可扩展性 数据管道 整合他们的数据以做出可靠的决策并推动增长。两种最广泛使用的数据集成技术是 提取、转换和加载 (ETL) 和 提取、加载和转换 (ELT).

数据仓库和数据湖

数据仓库和数据湖是现代数据管理架构中的重要组成部分。

数据仓库就是将数据整合到一个中央数据仓库中——或者 企业数据仓库 对于大型组织，适用于各种 BI 和分析计划。尽管组织广泛使用 ETL管道 为此，ELT 最近获得了相当大的关注。数据仓库对于使用定义的结构来管理数据以简化数据检索尤其重要。

A 数据湖另一方面，采用非结构化的数据存储方法。与具有预定义模式的关系数据库不同，数据湖可以以其原始格式存储大量数据，无论结构如何。这包括文本文档、图像、传感器数据、社交媒体源等。数据湖越来越多地用于大数据管理。

数据质量管理

数据管理非常重视 数据质量管理目标是让企业领导者能够轻松获取准确的数据，以便做出可靠的决策。 打破数据孤岛 并建立一个 单一事实来源 (SSOT) 组织必须正确执行一些先决条件才能确保数据准确性。

数据治理

数据治理提供战略监督和框架，以维护数据作为宝贵资产，并以符合组织目标和行业最佳实践的方式对其进行管理。它保持数据质量、一致性并遵守法规。

资料建模

资料建模 都是关于创建数据在数据库或信息系统中如何组织、结构化和关联的抽象表示。它作为一个蓝图，指导数据库的设计和实现，并促进以逻辑和有效的方式存储和检索数据。 

商业智能和分析

数据管理和分析密不可分。现代数据管理系统配备了各种功能和组件，可让您分析数据、生成见解并进行预测。具体而言，BI 提供历史数据和实时数据的全面概览。它将原始数据转化为可操作的见解，让您能够以前瞻性的视角做出明智的决策。

另一方面，分析使您能够筛选信息、识别模式并提取有价值的详细信息，从而有助于更深入地了解您的业务环境。 BI 和分析共同构成数据管理策略的关键组成部分，以增强决策能力。

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数据管理挑战

访问数据

数据管理的一个重要方面是了解组织的数据源以及业务数据所在的位置。然而，许多公司在识别最关键的数据元素方面遇到了困难。超过 42% 的受访技术专业人士在组织内查找数据时遇到了困难。

解决方案首先是确定分析和报告目标。根据这些目标，制定全面的数据管理策略，以高效地收集、准备、存储和使用数据。目标应该是使整个组织都可以访问数据。

数据量不断增长

由于信息数字化的不断发展，数据收集大幅增加。社交媒体和智能手机的使用不断增加，进一步推动了这一趋势，物联网系统是大数据的另一个重要驱动力。然而，本地系统存储容量有限是数据管理的一大障碍，尤其是在大数据方面。不断增长的数据量需要额外的存储空间和先进的存储系统，从而导致成本更高。

许多企业 移动他们的数据 到云来克服更便宜的存储。最后， 基于云的数据仓库 已成为存储大量数据的必需品。

跨系统整合数据

科技公司使用多种信息系统，包括会计软件、CRM 和 ERP 系统。每个部门通常都有自己的数据存储库，导致系统孤立。对比鲜明的系统可能导致数据重复和缺乏协同作用，从而影响 数据分析.

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管理非结构化数据

80%以上的业务数据可在 非结构化格式。这些数据包含可以推动有效决策的宝贵见解。例如，来自潜在潜在客户的电子邮件包含信息，包括他们的位置、预算和用例，这有助于销售人员设计更加个性化和相关的演示。

然而，非结构化数据不是机器可读的，必须结构化，即按列和行进行报告和分析。为了充分利用非结构化数据，公司必须使用能够收集和管理数据的工具和技术，无论数据是结构化的还是非结构化的。

维护数据质量

根据一个 福雷斯特 (Forrester) 调查80% 的 IT 专业人员将低质量数据视为数据管理的主要挑战。随着企业面临来自各个方向的数据冲击，许多数据集不可避免地包含丢失或不正确的信息。对这些问题置之不理会导致误导性的见解和糟糕的决策。使用相关 数据质量指标 通过识别重复值、缺失字段和空值来帮助衡量数据健康状况。

确保数据安全

不断增加的数据存储增加了网络攻击和数据泄露的风险。大量数据在休息和传输期间都需要保护。数据治理框架通常就是答案，但是制定和实施全面的数据治理政策和程序需要大量资源。要在不同的数据源和系统中保持一致性并遵守这些策略，组织需要确定数据的敏感性和监管要求、管理访问控制并实施加密方法，同时确保不同部门之间数据治理实践的一致性。

处理多个数据解决方案

许多组织对不同的数据管理流程使用单独的工具，例如提取、集成、仓储等。使用不同的数据解决方案会导致数据孤岛和低效的数据管理。此外，使用多个软件还有以下缺点：

• 系统之间缺乏连接
• 与多种工具相关的总成本更高
• 每个工具都有不同的合规级别
• 缺乏一致的用户界面

统一 数据管理解决方案 帮助解决和克服这些挑战。

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谁负责管理组织中的数据？

数据管理是一项涉及多个角色的协作工作，每个角色都有特定的重点领域。以下是组织中负责数据管理的关键人员的一般分类：

领导力与战略

在较大的组织中，首席数据官 (CDO) 通常负责监督整个数据策略。他们定义愿景、建立数据治理策略并确保与业务目标保持一致。

治理和监督

数据治理委员会是一个跨职能小组，由 IT、业务部门和数据治理专家的代表组成，协作定义数据政策、标准和程序，确保合规性。

技术实施

数据架构师设计用于跨不同系统存储、访问和集成数据的架构。它们确保数据管理基础设施的可扩展性、安全性和性能。数据库管理员（DBA）管理和维护组织的数据库，确保平稳运行，同时维护 数据的完整性.

数据所有权和使用

数据管理员是拥有特定数据集并对其准确性和质量负责的业务部门代表。他们了解部门的数据需求并确保数据得到适当使用。数据分析师分析数据以提取见解并为业务决策提供信息。他们还可能参与数据的清理、转换和管理。凭借统计分析和机器学习方面的先进技能，数据科学家开发模型和算法来发现数据中隐藏的模式和趋势，从而实现更复杂的数据驱动决策。

数据安全

IT 安全团队实施安全措施、访问控制和数据保护协议来保护敏感信息。

数据管理最佳实践

如果组织将一些最佳实践纳入其整体数据策略，则可以有效应对上述管理数据的挑战。以下是一些数据管理最佳实践：

• 实施集中式数据访问策略，并提供清晰的数据检索、访问控制和发现协议，以简化信息流。
• 通过加密、访问控制和定期审核实施分层安全方法来保护敏感数据。
• 投资可扩展的数据存储解决方案，以有效管理不断增长的数据量。
• 结合有效的数据集成工具和流程简化数据流并增强互操作性。
• 利用 数据管理工具 可以批量处理非结构化数据。
• 建立强大的数据质量管理框架和流程，以保持数据健康状况。
• 创建全面的数据治理框架，以确保整个组织的数据管理一致且安全。

利用数据管理工具获得成功

鉴于数据的激增和组织对数据的需求不断增长 数据民主化，利用数据管理工具不再是可选的；这对成功至关重要。 A 现代数据管理工具 使组织能够:

• 通过组织、清理和集成来自不同来源的数据来应对数据洪流，同时确保其准确性、一致性和可访问性。
• 打破数据孤岛，消除信息障碍并实现自助分析。
• 通过提供用户友好的界面来增强各个级别的数据驱动决策，使每个人（无论技术专业知识如何）都可以更轻松地探索和分析数据。
• 通过保护敏感信息的内置数据治理功能确保数据安全并满足合规性要求。

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