数据管理

数据管理，即对数据资源的管理。按照DAMA的定义：“数据资源管理，致力于发展处理企业数据生命周期的适当的建构、策略、实践和程序。”这是一个高层而包含广泛的定义，而并不一定直接涉及数据管理的具体操作（如关系数据库的技术层次上的管理）。

数据管理的常见内容包括:

• 数据分析
• 数据建模
• 数据库管理
• 数据仓库
• 数据挖掘
• 数据安全
• 数据整合
• Data movement
• Data quality assurance
• Meta-data management (data repositories, and their management)
• Strategic data architecture

数据管理的主题（领域）

数据管理的主题，根据DAMA DMBOK框架划分，包括：^[1]

1. 数据治理
   • 数据资产
   • 数据管治
   • 数据管家
2. 数据架构、数据（模型）分析和设计
   • 数据架构
   • 数据分析
   • 数据建模
3. 数据库管理
   • 数据维护
   • 数据库管理
   • 数据库管理系统
4. 数据安全管理
   • 数据访问管理
   • 数据擦除管理
   • 数据隐私
   • 数据安全
5. 数据质量管理
   • 数据清洗
   • 数据完整性
   • 数据浓缩
   • 数据质量
   • 数据质量保证
6. 参考和主数据管理
   • 数据集成
   • 主数据管理
   • 参考数据
7. 数据仓库和商业智能化管理
   • 商业智能
   • 数据集市
   • 数据挖掘
   • 数据移动（萃取、 转换和加载）
   • 数据仓库
8. 文件和内容管理
   • 文件管理系统
   • 记录管理系统
9. 元数据管理
   • 元数据管理
   • 元数据发现
   • 元数据发布
   • 元数据注册
10. 联系人数据管理Contact Data Management
    • 业务连续性规划
    • 市场运营
    • 客户数据集成
    • 身份管理
    • 身份信息窃取
    • 数据被盗
    • ERP 软件
    • 客户关系管理软件
    • 地址 (地理)
    • 邮编
    • Email 地址
    • 电话号码

参考文献

1. 存档副本. [2014-10-29]. （原始内容存档于2014-10-20）. "DAMA-DMBOK Functional Framework v3"

外部链接

• DAMA International - 数据管理协会
• DM 评论 （页面存档备份，存于互联网档案馆）