DAMA-DMBOK 2.0 笔记培训_第一章数据管理_简介

数据管理这一章除框架外的思维导图，理清相关概念及业务驱动，描述数据管理原则、数据管理挑战

数据管理简介

• 基本概念
  • 数据
    • 代表事实，是这个世界中与某个事实结合在一起的真实表达
    • 是一种表示方法，代表的是除自身以外的事物，数据既是对其所代表对象的解释，也是必须解释的对象
  • 信息
    • 在上下语境中的数据
    • 认识到要为不同的目的准备数据和信息，将使数据管理形成一个核心原则：数据和信息都需要被管理
  • 数据资产
    • 数据资产指的是组织或企业拥有的数据，这些数据具有经济价值，可以对组织或企业带来商业收益或其他形式的价值。这些数据资产可以是各种类型的数据，如客户数据、销售数据、生产数据、市场数据等等 。
    • 对于许多企业和组织来说，数据资产已经成为其最重要的资产之一。这些数据资产不仅可以帮助企业做出更明智的决策，还可以通过数据分析和挖掘等手段，揭示出一些隐藏在数据背后的商业价值，从而为企业带来更多的商业机会和收益 。
    • 值得注意的是，数据资产在管理上需要进行有效的保护和管理。组织和企业需要采取措施，确保数据资产的可用性、完整性和保密性，以保护其自身利益和客户利益。
    • 企业运用数据（数据资产）去理解他们的客户，创造出新的产品和服务（新的数据资产），并通过削减成本和控制风险的手段来提高运营效率（资产运营）
• 业务驱动及目标
  • 业务驱动
    • 信息和知识是竞争优势的关键。
    • 数据管理的主要驱动力也是使组织能够从其数据资产中获取价值。
  • 目标
    • 理解并支撑企业及其利益相关方（包括客户、员工和业务合作伙伴等）的信息需求得到满足。
    • 获取、存储、保护数据和确保数据资产的完整性。
    • 确保数据和信息的质量。
    • 确保利益相关方的数据隐私和保密性。
    • 防止数据和信息未经授权或被不当访问、操作及使用。
    • 确保数据能有效地服务于企业增值的目标。
• 数据管理原则
  • 数据管理必须平衡战略和运营需求
  • 12.有效的数据管理需要领导承诺及支持
  • 数据的价值
    • 1.数据是一种具有独特属性的资产（使用过程不会产生消耗，可利用数据处理实现数据资产增值）
    • 2.数据的价值可以而且应用经济术语来表示（与资产一致的方法来量化数据的价值）
  • 数据管理需求是业务需求
    • 3.管理数据意味着管理数据质量
    • 4.管理数据需要元数据
    • 5.管理数据需要规划
    • 6.数据管理需求必须推动信息技术决策
  • 数据管理依赖于多种技能
    • 7.数据管理是跨团队职能的
    • 8.数据管理需要企业级视角
    • 9.数据管理必须考虑多方面的需求
  • 数据管理是生命周期管理
    • 10.不同类型的数据具有不同的生命周期特征
    • 11.管理数据包括管理与数据相关的风险
  • 数据使用规范
    • 1. 精确性：数据必须准确、完整和可靠，以便在需要时能被有效地使用 。
    • 2. 一致性：数据应该在整个系统中保持一致，确保数据的逻辑正确性 。
    • 3. 安全性：数据必须受到适当的保护，以防止未经授权的访问、更改或破坏 。
    • 4. 及时性：数据应该及时、准确地记录和存储，以便在需要时能及时提供 。
    • 5. 维护性：数据必须易于维护和更新，以确保其可用性和可靠性 。
    • 6. 可访问性：数据必须易于访问，以便用户可以快速找到和使用相关信息 。
    • 7. 合规性：数据必须符合所有适用的法律法规和行业标准，以确保数据的完整性、真实性和保密性。
• 数据管理挑战
  • 1、与其他资产管理上的区别
  • 2、如何评估数据资产的价值
  • 3、如何确保数据质量
  • 4、数据优化计划
  • 5、元数据和数据管理
  • 6、数据管理是跨职能的工作
  • 7、建立企业的视角
  • 8、数据管理需要多角度思考
  • 9、数据生命周期
  • 10、不同种类的数据
  • 11、数据和风险
  • 12、数据管理和技术
  • 13、高效的数据管理需要领导力和承诺