第1章 数据管理
1.1 引言
【1】数据管理：为了实现数据价值，制定计划、制度并执行、监督
【2】数据管理专业人员：技术人员（数据库管理员、网络管理员、程序员）和业务人员（数据管理专员、数据策略师、首席数据官）
1.1.1 业务驱动因素
信息和知识是竞争优势的关键
1.1.2 目标
【1】支撑企业和利益相关方
【2】获取、存储、保护数据资产完整性
【3】数据和信息质量
【4】数据隐私和保密
【5】防止数据未授权被访问使用
【6】确保数据有利企业增值目标
1.2 概念
数据：一种表示方法，除自身以外的事物
1.2.3 数据是一种组织资产
资产是一种经济资源，能被拥有或控制、持有、产生价值
1.2.4 数据管理原则
【1】数据是独特属性的资产
【2】数据价值可用经济术语表示
【3】管理数据意味着对数据质量的管理
【4】管理数据需要元数据（用于管理和如何使用数据的数据都称为元数据）
【5】数据管理需要规划
【6】数据管理必须驱动信息技术决策
【7】数据管理是跨职能的工作
【8】数据管理需要企业级视角
【9】需要多角度思考
【10】需要全生命周期的管理
【11】需要纳入与数据相关的风险
【12】有效数据管理需要领导层承担责任
1.2.5 数据管理挑战
数据是组织了解自身的手段——描述其他资产的元资产，为组织的洞察力提供基础
主要挑战：数据的价值是上下文相关的（对一个组织有价值的东西可能对另一个组织没价值），而且往往是暂时的（昨天有价值今天可能就没价值）。即在一个组织中，某些类型的数据可能会随着时间推移而具有一致价值。
低数据的质量对于任何组织来说都是代价高昂的
元数据：描述了一个组织有什么数据，它代表什么、如何被分类，来自哪、在组织如何移动，如何在使用中演进及是否为高质量数据。数据是抽象的，上下文语境的定义和其他描述让数据清晰。使数据、数据生命周期和包含数据的复杂系统易于理解。
管理数据的目标是以其合理方式组合在一起，以便广大数据消费者可以使用
数据生命周期：包括创建（获取）、移动、转换、存储数据并使其得以维护和共享的过程，使用数据的过程，以及处理数据的过程
** 创建和使用是数据生命周期中的关键点
** 数据质量是数据管理的核心
** 元数据质量必须以与其他数据质量相同的方式进行管理
1.2.6 数据管理战略
【1】令人信服的数据管理愿景
【2】数据管理商业案例总结
【3】指导原则、价值观、管理观点
【4】数据管理的使命和长期目标
【5】数据管理成功的建议措施
【6】符合SMART原则（具体、可衡量、可操作、现实、有时间限制）的短期（12-24个月）数据管理计划目标
【7】对数据管理角色和组织的描述，以及对职责和决策权的总结
【8】数据管理程序组件和初始化任务
【9】具体明确范围的优先工作计划
【10】一份包含项目和行动任务的实施路线图草案
1.3 数据管理框架
1.3.1 战略一致性模型SAM
4个基本领域：业务战略、IT战略、组织和流程以及信息系统
1.3.2 阿姆斯特丹信息模型AIM
与战略一致性模型一样，从战略角度看待业务和IT的一致性，抽象出一个关注结构（包括规划和架构）和策略的中间层。
1.3.3 DAMA-DMBOK框架
