大数据是现代业务的基础
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-01-06
什么是数据管理？
定义数据管理的方法与关注它的网站一样多，数据管理专业人员将数据管理定义为“架构，策略，实践和过程的开发和执行，以便有效地管理企业的信息生命周期需求，换句话说数据管理是多学科的，并且以实用，可用的方式来组织数据。数据管理在其基本的层次上致力于确保组织的整个数据主体是准确且一致的，易于访问的并且受到适当保护的，除了消除重复和标准化格式的方法外，数据管理还为数据分析奠定了基础，没有良好的数据管理，分析在坏的情况下几乎是不可能的，在的情况下也是不可靠的。
主数据管理如何为大数据带来秩序完整的数据管理模型涉及什么？
如果数据管理的定义和描述使您有点头疼，那是可以理解的-数据管理实践中有很多内容，将数据管理细分为11个知识领域：
1、数据治理，这是数据管理各个方面的计划。这通常包括确保组织管理的数据的可用性，可用性，一致性，完整性和安全性。
2、数据体系结构或组织数据的整体结构及其如何适应更广泛的企业体系结构。
3、数据建模和设计，涵盖数据分析以及分析系统的设计，构建，测试和维护。
4、数据存储和操作，与用于存储和管理数据的物理硬件有关。
5、数据安全性，包括保护数据和确保只有授权用户才能访问的所有元素。
6、数据集成和互操作性， 包括与将数据转换为结构化形式（即在组织化的数据库中）有关的一切以及维护数据所需的工作。
7、文档和内容，包括所有形式的非结构化数据，以及使结构化数据库可访问和与之集成所需的工作。
8、参考和主数据， 或以标准化数据值减少冗余和其他错误的方式管理数据的过程。
9、数据仓库和商务智能，涉及数据的管理和应用以进行分析和业务决策。
10、元数据，涉及创建，收集，组织和管理元数据（引用其他数据的数据，例如标头等）的所有元素。
11、数据质量，涉及监视数据和数据源以确保传递质量信息，保持完整性和过滤掉质量较差的数据的实践。
定义数据管理的方法与关注它的网站一样多，数据管理专业人员将数据管理定义为“架构，策略，实践和过程的开发和执行，以便有效地管理企业的信息生命周期需求，换句话说数据管理是多学科的，并且以实用，可用的方式来组织数据。数据管理在其基本的层次上致力于确保组织的整个数据主体是准确且一致的，易于访问的并且受到适当保护的，除了消除重复和标准化格式的方法外，数据管理还为数据分析奠定了基础，没有良好的数据管理，分析在坏的情况下几乎是不可能的，在的情况下也是不可靠的。
主数据管理如何为大数据带来秩序完整的数据管理模型涉及什么？
如果数据管理的定义和描述使您有点头疼，那是可以理解的-数据管理实践中有很多内容，将数据管理细分为11个知识领域：
1、数据治理，这是数据管理各个方面的计划。这通常包括确保组织管理的数据的可用性，可用性，一致性，完整性和安全性。
2、数据体系结构或组织数据的整体结构及其如何适应更广泛的企业体系结构。
3、数据建模和设计，涵盖数据分析以及分析系统的设计，构建，测试和维护。
4、数据存储和操作，与用于存储和管理数据的物理硬件有关。
5、数据安全性，包括保护数据和确保只有授权用户才能访问的所有元素。
6、数据集成和互操作性， 包括与将数据转换为结构化形式（即在组织化的数据库中）有关的一切以及维护数据所需的工作。
7、文档和内容，包括所有形式的非结构化数据，以及使结构化数据库可访问和与之集成所需的工作。
8、参考和主数据， 或以标准化数据值减少冗余和其他错误的方式管理数据的过程。
9、数据仓库和商务智能，涉及数据的管理和应用以进行分析和业务决策。
10、元数据，涉及创建，收集，组织和管理元数据（引用其他数据的数据，例如标头等）的所有元素。
11、数据质量，涉及监视数据和数据源以确保传递质量信息，保持完整性和过滤掉质量较差的数据的实践。
所有这些元素都必须包含在总体数据管理模型中
如果甚至缺少一个元素，那么即使没有完全损坏，数据管理的某些方面也很复杂，例如如果您摆脱了元数据管理，那么您将无法轻松地对数据进行分类，如果不能确保数据质量，整个数据结构将变得可疑，而分析将变得毫无用处。消除集成和互操作性将几乎不可能将不同形式的数据组合成可用的整体。
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