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法学什么是数据管理？
什么是数据管理？
数据管理是指对组织信息进行收集、组织、保护和维护的过程，以便能够用于企业决策。随着公司以显著的速度创建和使用信息，信息管理的解决方案变得至关重要，以便能够理解海量信息。当今主要的数据管理软件确保持续使用可靠、最新的信息来推动决策。
该软件涵盖从数据收集到编目、搜索和访问的方方面面，使人们能够快速找到他们需要分析的事实。数据管理是指以可靠、有效和有价值的方式收集、处理和使用数据。
数据管理的关键组成部分是什么？
数据管理有八个关键组成部分。
- 数据架构
- 数据建模
- 数据库管理
- 质量管理
- 数据集成
- 数据安全
- 数据治理
- 数据分析
让我们详细了解一下每个组成部分。
数据架构
从原始数据到实用分析的旅程是一个复杂的过程。为了取得成功，企业应该采用一种精心设计的数据架构方法，其中每一层都经过设计和定制以满足特定目标。第一层是“数据落地层”，来自不同系统的数据在此原样提取；接着是“一致性层”，原始数据在此进行整合；最后一层是“逻辑层”，数据在此转换为可用于自助分析和其他商业智能 (BI) 企业应用的可用格式。
数据建模
数据建模是创建整个信息系统或其部分的可视化表示的过程，以显示数据元素和结构之间的关系。目标是展示系统中使用和存储的数据类型、这些数据类型之间的关系、数据可以如何收集和组织以及其设计和实现。
数据模型围绕业务需求构建。规则和条件通过业务利益相关者的反馈预先定义，以便可以将其集成到新方法的设计中或在现有计划的复制中进行修改。
数据库管理
数据库管理员 (DBA) 是负责管理或执行与维护高效数据库环境相关的所有活动的信息主管。DBA 确保公司的数据库及其相关应用程序高效且有效地运行。
数据库管理是指控制和支持数据库管理系统 (DBMS) 软件的角色。常见的数据库管理系统软件，如 Oracle、IBM Db2 和 Microsoft SQL Server，需要持续的管理。
质量管理
质量管理是指一项业务规则，需要将高标准、流程和技术结合起来，共同目标是提高数据质量，这对企业组织至关重要。
数据质量是对记录状态的衡量，主要基于有效性、完整性、一致性、可靠性和最新性等因素。
数据集成
数据集成是将来自各种来源系统的数据聚合在一起以创建用于功能性和逻辑用途的统一数据集的过程。数据的状况是为了确保其符合组织的质量标准。在完全集成的系统中提供特定程度的服务质量，为完全集成的客户提供绝对的服务体验。
数据安全
数据安全是指在数据生命周期内保护数据免受未经授权的访问和数据损坏的系统。数据安全包括数据加密、哈希、令牌化和密钥管理实践，这些实践在所有应用程序和平台上保护数据。
数据保护是指保护您的数据免受未经授权的访问或使用，这可能导致这些数据的泄露、删除或损坏。
例如，数据保护可能包括使用加密来防止黑客在数据被入侵时使用您的数据。
数据治理
数据治理是对组织结构、数据所有者、指南、规则、方法、业务策略术语和衡量标准的定义，这些定义适用于数据的端到端生命周期。
数据治理 (DG) 是根据内部数据要求和仍然管理数据使用的策略，管理企业系统中数据的可用性、可使用性、完整性和安全性的过程。有效的数据治理确保数据一致且准确，并且不会被滥用。
数据分析
数据分析 (DA) 是检查数据集以查找趋势并根据其包含的数据得出结论的过程。数据分析越来越多地借助专用系统和软件来完成。
例如，数据分析就像我们每次在日常生活中根据考虑上次发生的事情或通过选择特定选择将要发生的事情来做出决定一样。这只不过是学习我们的过去或未来并根据它做出决定。
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数据管理的挑战
现代数据管理软件必须应对多项挑战，以确保可以找到可信赖的数据。
挑战 1 - 数据量增加
贵公司每个部门都可以访问多种类型的数据，并且有特定的需求来最大化其价值。传统模式要求 IT 为每个用例准备数据，然后维护数据库或文件。随着更多数据的累积，企业很容易对拥有的数据、数据所在位置以及如何使用数据变得一无所知。
挑战 2 - 分析的新角色
随着您的企业越来越依赖数据驱动的决策，更多的人需要访问和分析数据。当分析超出某人的技能范围时，数据命名约定、复杂的数据结构和数据库可能成为一项挑战。如果转换数据花费太多时间或精力，则不会进行分析，并且该数据的潜在价值会减少或丢失。
挑战 3 - 合规性要求
不断变化的合规性要求使得确保人们使用正确的数据成为一项挑战。企业希望其员工能够快速了解他们应该或不应该使用哪些数据，包括如何以及出于什么目的摄取、跟踪和监控个人身份信息 (PII)，以符合合规性和隐私法规。
为什么数据管理对业务增长至关重要？
数据管理是有效利用大规模数据分析的关键第一步，这将带来重要的见解，从而为您的客户创造价值并改善您的最终业绩。通过有效的数据管理，整个组织的人员都可以找到并访问其查询所需的可靠数据。
有效的數據管理解決方案的一些好處包括：
可见性
数据管理可以提高企业数据资产的可见性，使人们更容易快速且有希望地找到他们分析所需的正确数据。
数据可见性使您的企业能够更加井然有序和高效，使员工能够找到他们更好地完成工作所需的数据。
可靠性
数据管理通过组织流程和使用指南来限制潜在错误，并在用于在整个组织中做出决策的数据中建立信任。凭借可靠的最新信息，组织可以更有效地响应市场变化和客户需求。
安全性
数据管理使用身份验证和加密工具来保护您的组织及其员工免受数据丢失、盗窃和泄露。强大的数据安全确保关键的企业信息得到备份，并在主要来源不可用时可以检索。
可扩展性
数据管理允许管理层使用可重复的流程来有效地扩展数据和使用情况事件，以保持数据和元数据最新。当流程易于重复时，您的组织可以避免不必要的重复成本，例如员工反复进行相同的调查或不必要地重新运行昂贵的查询。
结论
在本教程中，我们了解到数据管理维护组织收集、集成和汇总的所有数据。它转换数据。
通过审查数据，我们应该能够确定结果是否与我们的假设一致或与之矛盾。数据管理为组织提供其私人文件等的保护。
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