文章发表于2025-08-08 09:23:58，归属【科技前沿】分类，已有36人阅读
数据管理是一门专注于在整个企业范围内摄取、准备、组织、处理、存储、维护和保护数据的 IT 学科。数据管理通常由数据架构师或数据库管理员负责，其目标是确保组织的数据在所有企业系统和应用程序中保持一致、可用且安全。对于大多数企业而言，端到端的数据管理是一种理想状态，但所有企业都应该制定一个全面的数据管理战略来指导其工作。
数据管理如何运作？
有效的数据管理是通过大量基于软件的工具来实现的，这些工具使数据在所有系统中保持一致，确保数据质量达到最高水平，并确保其符合安全和治理标准。虽然数据管理通常是数据架构师的职责，但它几乎涉及到每个 IT 学科。
例如，如果企业与外部云供应商合作，数据管理通常由 IT 应用程序经理、IT 安全部门、数据库团队、IT 供应商团队，甚至外部用户和审计师负责。他们的职责是确保供应商提供的数据达到或超过企业为自己设定的标准。
当新的应用程序和系统从其他系统访问数据时，应用程序团队通常会与数据库团队合作，以确保所有数据在所有系统边界都可访问和可用。IT 存储组或网络组可能会决定数据的最终存储位置。简而言之，几乎整个 IT 团队都会在某个时刻参与数据管理，由数据架构师或数据管理员进行指导。
七种数据管理类型
组织可以根据其独特的数据集采用不同类型的数据管理。小型企业可能会使用几种数据管理方法，而大型组织可能需要更广泛、全面的技术来妥善处理其数据。
1. 数据架构：数据架构是一个框架，通过制定数据在其生命周期内的管理标准，帮助组织的 IT 基础设施实现其数据战略。最终目标是确保数据高质量且可靠，为战略性业务决策提供依据。
2. 数据建模：数据建模是对组织数据、数据在组织内的流动方式以及数据之间的关系的可视化表示。该模型为这些关系设定规则，并确定数据如何根据这些规则流动。
3. 数据管道：数据管道是自动化的工作流或路径，使数据在处理后能够到达其预期位置。这实现了从各种来源到特定目标（如数据仓库或分析平台）的无缝提取、转换和加载（ETL）数据。
4. 数据编目：数据编目包括对组织的数据资产进行全面的清点或分类，并包含重要的元数据，如数据定义、谱系、使用情况和访问控制。数据编目通常包含额外的功能，以加快数据探索、促进个性化查询并优化数据使用。
5. 数据集成：数据集成是将来自各种来源的数据组合成完整、准确且最新的数据集，用于分析、报告和运营目的。特定的数据技术，如数据复制、同步和基于 API 的连接，促进了无缝的数据交换，并允许这些数据在组织内的各个平台或部门之间协同运作。
6. 数据治理：数据治理是一套规则、战略框架、政策和流程，用于确保组织数据资产的质量、安全性和合规性。其中涉及到各种规则和责任，以执行数据标准和控制；建立数据管理、监控和执行机制，以降低风险并最大化数据源的价值。
7. 数据安全：数据安全保护数字信息免受未授权访问、操纵或盗窃，包括物理硬件安全、行政控制、软件应用程序安全和组织政策。加密、数据屏蔽和编辑程序有助于保证合规性，并防范网络攻击、内部风险和人为错误。
八项数据管理最佳实践
数据管理最佳实践是企业处理数据的重要指导原则，能将数据转化为可用于推动发展和创新的战略资源。
1. 明确数据管理目标：首先确定数据需求，并制定与企业目标一致的可量化目标，以创建清晰且可实现的数据战略。
2. 建立数据治理框架：数据治理需要制定角色、职责和流程，以确保数据符合企业政策和标准。
3. 确保数据质量保证：数据质量保证是通过验证、清理和标准化来确保数据准确性和可靠性的过程，以保持数据无错误且一致。
4. 保障数据安全和隐私：加密、访问限制和定期安全审计对于保护敏感数据、保密性和完整性以及防止未授权访问或网络威胁都是必要的。
5. 简化数据集成：这需要开发有效的技术，将来自多个来源的数据合并，以提供全面、连贯的视角，并提高数据可用性。
6. 加强文档和元数据管理：保持数据来源、结构和元数据的详细记录对于理解和管理数据至关重要；这有助于促进可追溯性，并有助于维护组织的知识库。
7. 实施数据生命周期管理：管理数据从创建到清除的流程，确保其在整个生命周期内都是可访问的和安全的；这种方法包括实施数据保存、归档和处置程序。
8. 实施主数据管理：主数据管理（MDM）为关键企业数据建立单一的、可信的数据源，确保在组织内的所有系统和部门中保持一致性和准确性。
数据管理的九大好处
数据管理可以极大地提高组织的绩效和决策能力。以下是一些最常见的好处：
1. 消除数据冗余：通过整合数据源并采用单一的数据源，数据管理减少了系统间的数据冗余，从而实现更高效的存储和检索过程。
2. 改善数据共享：有效的数据管理促进组织内部以及与外部合作伙伴之间的数据交换，以促进团队合作和创新。
3. 加强数据隐私和安全：组织可以通过采用强大的数据管理程序更好地保护敏感数据免受泄露和未授权访问，确保符合数据保护法规。
4. 助力备份和恢复：数据管理系统通常具有自动数据备份和数据恢复解决方案，这对于在发生数据丢失或系统故障时确保业务连续性至关重要。
5. 简化流程并提高效率：通过组织和简化数据操作、减少冗余以及自动化重复性任务，数据管理可以节省时间并提高运营效率。
6. 确保合规性：适当的数据管理使企业能够通过保存准确的记录和应用必要的控制措施来遵守法律和法规要求。
7. 提高数据安全性：一个管理良好的数据环境通过保护数据免受内部和外部威胁，并降低数据泄露的风险，从而提高数据安全性。
8. 提升业务绩效：采用优化数据流程的组织可以改善其绩效指标，深入了解客户偏好，并提高销售效率。
9. 获得竞争优势：企业可以通过利用高质量、管理良好的数据在市场中获得竞争优势，这使它们能够更有效地应对变化和客户需求。
数据管理的显著挑战
市场上有很多数据管理工具可以帮助组织管理他们收集的各种类型的数据。即使有了这些工具，一些挑战也不可避免，包括数据过载、数据质量差或不安全、数据孤岛等，但意识到这些障碍可以帮助你做好准备。
1. 数据过载：生成的数据量可能会让各种规模的组织不堪重负。组织不仅要管理数据的涌入，还要对其进行处理和分析以获取有价值的见解。全面的数据战略需要涵盖存储、处理、分析和安全性。
2. 数据质量：“垃圾进，垃圾出” 这句话适用于数据管理 —— 质量差的数据会影响决策过程，导致错失机会。组织必须在数据生命周期的每个环节都有常规的数据清理协议和质量检查，以确保数据保持准确、一致和可靠。
3. 数据安全：管理不善的数据可能导致泄露。保护敏感信息必须是无可协商的，而数据安全方法必须依赖于多层次的防御策略，包括数据监控和快速响应等协议。
4. 数据孤岛：从多个来源收集的数据如果管理不当，可能会给不同团队成员的访问带来挑战。为大量数据找到合适的存储解决方案，使其能够被访问和使用，可能是一件困难的事情。使数据可访问的最佳方法是使用云存储，并制定有效的云存储战略，让企业能够存储数据并使用人工智能 / 机器学习进行更快的数据分析、可视化和数据驱动的决策。
5. 数据合规性：应对复杂的监管要求对任何企业来说都是一个持续的挑战。使用自动化合规工具提供了一种有效的解决方案，通过适应不断变化的监管框架，确保持续遵守这些不断演变的法律法规。
6. 缺乏熟练员工：对经验丰富的数据管理人员的需求阻碍了组织充分优化其数据管理。尽管有可用的工具来管理数据，但缺乏能够管理整个过程的经验丰富的数据管理专家，阻碍了组织充分发挥其数据的全部优势。投资于初级数据管理人员并为他们提供量身定制的培训可能成本更高，但这可以帮助组织简化数据处理流程。
底线：公司战略应随数据管理而演变
在这个快节奏的数据管理世界中，组织难以高效处理海量数据。要保持领先地位，就需要不断制定战略以适应这种持续变化，而投资于数据管理专家有助于组织获得有效驾驭复杂数据环境所需的能力。拥抱并适应这些不断的变化和技术，可以最大限度地提高数据利用率、简化运营并改进决策过程。采用创新和敏捷的数据管理实践，使组织能够在日益数据驱动的世界中取得成功。