### 数据管理/数据资产管理十大职能
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#### 一、引言
数据管理是一个职能，也可认为是一个高层次的业务流程。它包括通过规划与执行相关政策策略、实践和项目，以获取、控制、保护和交付数据和信息资产，从而提高数据和信息资产价值。
数据管理的定义：为实现数据和信息资产价值的获取、控制、保护、交付以及提升，对政策、实践和项目所做的计划、执行和监督。
数据管理的任务：达到利益相关者对数据可用性、数据质量和数据安全的需求。
#### 数据管理的目标：
1. 理解企业和利益相关者的信息需求；
2. 获取、存储、保护并确保数据资产的一致性；
3. 持续改进数据和信息质量；
4. 保证隐私性和机密性，并阻止对数据和信息的未授权或不适宜的使用；
5. 最大化数据和信息资产的有效利用。
#### 二、使命和目标
数据管理职能的使命是在信息的可用性、安全性和质量方面，满足并超越企业中所有利益相关者的信息需求。
#### 数据管理职能的战略目标是：
1. 理解企业和所有利益相关者的信息需求；
2. 获取、存储、保护和确保数据资产的完整性；
3. 不断提高数据和信息的质量，包括：数据的准确性，数据的完整性，数据整合，数据采集和显示的及时性，数据的相关性和实用性，明确性和被共同接受的数据定义。
4. 确保隐私和保密，防止数据和信息未经授权或不恰当地被使用；
5. 确保数据和信息资产的有效利用和价值最大化。
#### 其它非战略性的数据管理目标包括：
1. 控制数据管理成本；
2. 促进对数据资产价值的更广泛和深入的理解；
3. 在整个企业中，保持信息管理的一致性；
4. 确保数据管理的努力和技术与业务需求的目标一致。
#### 三、指导原则
数据管理的总体和一般原则包括：
1. 数据和信息是有价值的企业资产；
2. 如同任何其它资产一样仔细管理数据和信息资产，确保其有足够的质量、安全性、完整性、保障性、可用性、可理解性并得到有效利用；
3. 数据管理是业务数据管理专员和数据管理专业人员之间共同承担的责任；
4. 数据管理是一个业务职能，也是一套相关学科；
5. 数据管理是IT领域内的一个新兴和正在逐步成熟的职业。
#### 四、数据管理十大职能
##### 1、数据治理
数据治理（Data Governance）是数据管理框架的核心职能，它与其它9项职能交互并彼此影响。
数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行）。数据治理职能指导其它数据管理职能如何执行。数据治理是在高层次上执行数据管理制度。
数据治理的定义：数据资产管理的实际管理和控制（计划、监控和提升）
数据治理的目标：
1. 定义、审批、沟通数据战略、政策、标准、架构、流程和度量体系；
2. 追踪并保证数据政策、标准、架构和流程监管合规性和一致性；
3. 发起、追踪并监控数据管理项目和服务的可交付成果；
4. 管理并解决数据相关问题；
5. 理解并提升数据资产价值。
##### 2、数据架构管理
数据架构管理（Data Architecture Management）是数据管理框架中的第二个数据管理职能。它是第一个与数据治理职能交互并受其影响的数据管理职能。
数据架构管理是定义和维护如下规范的过程：
1. 提供标准的、通用的业务术语/辞典；
2. 表达战略性的数据需求；
3. 为满足如上需求，概述高层次的整合设计；
4. 使企业战略和相关业务架构相一致。
数据架构是用于定义数据需求、指导对数据资产的整合和控制、使数据投资与业务战略相匹配的一套整体构件规范。它也是主蓝图在不同层面的抽象之大集。数据架构包括正式的数据命名、全面的数据定义、有效的数据结构、精确的数据完整性规则，以及健全的数据文档。
数据架构的定义：定义企业数据需求，设计实现数据需求的主要蓝图。
数据架构的目标：
1. 设计满足长期需求的数据机构管理，提供高质量数据。
2. 识别并定义一般数据需求。
3. 识别概念结构并制定可实现企业当前及长期数据需求的计划。
##### 3、数据开发
数据开发（Data Development）是数据管理框架中的第三个数据管理职能，它是第二个与数据治理功能交互并受其影响的数据管理职能。
数据开发是指分析、设计、实施、部署及维护数据解决方案，以使企业的数据资源价值最大化。数据开放是系统开发生命周期（System Development Lifecycle）中项目活动的子集，其专注于数据需求的定义、数据解决方案组件的设计和实施。数据解决方案中最基本的组件是数据库和其它数据结构。其它数据解决方案的组件包括信息产品（屏幕展示和报表）以及数据访问接口等。
数据开发的定义：设计、实施并维护解决方案，实现企业数据需求。
数据开发的目标：
1) 识别并定义数据需求。
2) 设计满足需求的数据结构和其它解决方案。
3) 实施并维护满足需求的解决方案组件。
4) 确保解决方案与数据架构和标准的一致性。
5) 确保结构化数据资产的完整性、安全性、可用性和可维护性。
##### 4、数据操作管理
数据操作管理（Data Operations Management）是数据管理框架中的第四个数据管理职能，它是第三个与数据治理职能交互并受其影响的数据管理职能。
数据操作管理是结构化数据的开发、维护和支持的活动，使企业数据资源达到最佳的利用价值。数据操作管理包括两项子职能：数据库支持和数据技术管理。
数据操作管理的定义：在数据全寿命周期内计划、控制和支持机构和数据资产，包括从数据创建、获取到数据归档和清除的过程。
数据操作管理的目标：
1) 保护和确保机构和数据资产的完整性。
2) 管理数据在其生命周期内的可用性。
3) 最优化数据库事务性能。
##### 5、数据安全管理
数据安全管理（Data Security Management）是数据管理框架中的第五个数据管理职能，它是第四个与数据治理职能交互并受其影响的数据管理职能。
数据安全管理是计划、制定、执行相关安全策略和规程，确保数据和信息资产在使用过程中有恰当的认证、授权、访问和审计等措施。
有效的数据安全策略和规程要确保合适的人以正确的方式使用和更新数据，并限制所有不适当的访问和更新数据。
理解并符合所有利益相关者的隐私及保密利益需求，是任何组织的最佳利益所在。客户、供应商和彼此信任关系都取决于数据的可靠使用。
有效的安全管理能建立审慎的安全治理机制，所有利益相关者都能在日常运营过程中自然遵守这些制度。
数据安全管理的最终目标是保护信息资产符合隐私及保密法规要求，并与业务要求相一致。
数据安全管理的定义：通过计划、发展并执行数据安全政策和措施，为数据和信息提供适当的认证、授权、访问和审计。
数据安全管理的目标：
1) 为数据资产读取和变更提供适合的方法、组织部适合的方法。
2) 实现监管对隐私性和机密性的要求。
3) 确保实现所有利益相关者隐私性和机密性需求。
##### 6、参考数据和主数据管理
参考数据和主数据管理（Reference and Master Data Management）是数据管理框架中的第六个数据管理职能，它是第五个与数据治理职能交互并受其影响的数据管理职能。
参考数据和主数据管理是对参考数据和主数据进行持续的协调一致和维护工作。
参考数据管理是对参考数据和主数据进行持续的协调一致和维护工作。
参考数据管理是对定义的数据域值（也成为词汇/术语）进行控制，包括对标准化术语、代码值和其它唯一标识符以及每个取值的业务定义的控制，和对数据域值列表内部和跨不同列表之间的业务关系的控制；并且对准确、及时和相关参考数据值的一致、共享使用进行控制，以进行数据分类和目录整编。
主数据管理是对主数据值进行控制，以实现跨系统的一致、共享、上下文相关地使用主数据，以及对核心业务实体的真实情况的最准确、及时和相关的版本进行控制。
参考数据和主数据管理的定义：通过计划、实施和控制活动，达到保证语境数据价值与“黄金”数据的一致性。
参考数据和主数据管理的目标：
1) 提供来自权威数据源的协调一致的高质量的主数据和参考数据。
2) 通过利用和重用标准来降低成本和复杂度。
3) 支持商业智能和信息整合。
##### 7、数据仓库和商务智能
数据仓库和商务智能管理（Data Warehouse and Business Intelligence Management）是数据管理框架中的第七个数据管理职能，它是第六个与数据治理职能交互并受其影响的数据管理职能。
数据仓库和商务智能管理的定义：通过计划、实施和控制活动，提供决策支持数据给知识工作者报告、查询和分析。
数据仓库和商务智能管理的目标：
1) 支持知识工作者做出有效的商业分析和决策。
2) 建立并维护环境/设施以支持商业智能活动，特别是平衡所有其它数据管理职能，实现为商业智能活动有效提供持续整合的数据。
##### 8、文档和内容管理
文档和内容管理（Document and Content Management）是数据管理框架中的第八个数据管理职能，它是第七个与数据治理职能交互并受其影响的数据管理职能。
文档和内容管理是对存储在关系数据库以外的信息的采集、存储、访问以及使用的控制活动。文档和内容管理的侧重点在完整性和访问控制上。因此，它与关系数据库的数据操作管理大致相同。
* 文档管理——是对电子和纸质文件的存储、详细编目和控制。文档管理包含控制和组织文档与档案的过程、技巧和技术，它对电子和纸质文档都适用。
* 内容管理——指对信息内容进行组织、分类和结构化的访问所涉及的过程、技巧和技术，它将实现对文档进行有效的检索和重用。内容管理在门户网站的建设方面尤其重要，但基于关键词搜索的技术和基于分类的组织可以运用于技术平台之外。有时候，内容管理又被称作企业内容管理（ECM），这意味着内容管理的范围涉及整个企业。
文档和内容管理的定义：通过计划、实施控制活动以存储、保护和读取电子几屋里档案中的数据（包括文档、图形、图片、音频和视频）。
文档和内容管理的目标：
1) 保护并确保非结构化存储的数据资产的可用性。
2) 有效恢复并使用非结构化存储的数据和信息。
3) 达到法定义务和客户期望。
4) 通过数据留存、恢复和变换保证业务连续性。
5) 控制文件存储运营成本。
##### 9、元数据管理
元数据管理（Meta-data Management）是数据管理框架中的第九个数据管理职能，它是第八个与数据治理职能交互并受其影响的数据管理职能。
元数据管理是关于元数据的创建、存储、整合与控制等一套流程的集合，从而支持基于元数据的相关应用。
元数据管理定义：通过计划、事实和控制活动，以实现轻松访问高质量的整合的元数据。
元数据管理的目标：
1) 提供术语及其用法的组织化说明。
2) 从不同来源进行缘数据集成。
3) 提供简易、集成的元数据读取方法。
4) 保证缘数据质量和安全。
##### 10、数据质量管理
数据质量管理（Data Quality Management）是数据管理框架中的第十个数据管理职能，它是第九个与数据治理职能交互并受其影响的数据管理职能。
数据质量管理是一个持续的过程，为满足业务需求的数据质量标准制定规格参数，并且保障数据质量能够满足这些标准。数据质量管理包括数据质量分析、识别数据异常和定义业务需求及相关业务规则，还包括在必要的时候对已定义的数据质量规划进行合规性检查和监控的流程，以及数据解析、标准化、清洗和整合。最后，数据质量管理还包括问题跟踪，从而对已定义的数据质量服务水平协议的合规性进行监控。
数据质量管理的定义：通过计划、实施和控制活动，运用质量管理技术度量、评估、改进和保证数据的恰当使用。
数据质量管理的目标：
1) 适度改进数据质量，满足既定的业务预期。
2) 定义需求和规格说明，将数据质量控制整合至系统开发生命周期。
3) 为度量、监控和报告数据质量水平的一致性提供既定的操作程序。
参考：《DAMA数据管理知识体系》
