解密DAMA-DMBOK框架：有效数据管理的综合方法

  DAMA-DMBOK数据管理知识体系功能框架提供了全面且结构化的数据管理方法。它由多个组件组成，每个组件代表数据管理的一个关键领域。让我们仔细地了解每个组件并提供示例以更好地理解它们：

  数据治理：数据治理侧重于建立和维护用于管理组织内数据资产的策略、标准和程序。它包括定义角色和职责、确保数据质量和完整性以及促进数据管理。数据治理的一个例子是创建数据治理委员会，负责制定有关数据政策和标准的决策。

  数据架构：数据架构定义了整个数据生命周期中组织的逻辑和物理数据资产以及数据管理流程的结构。它涉及设计组织内数据存储、数据集成和数据流的总体框架。它确保数据资产是有组织的、标准化的并且符合业务需求。

  数据建模和设计：数据建模和设计包括以数据模型的形式发现、分析、表示和传达数据需求的过程。数据模型用于定义数据实体的结构、关系和约束。它有助于理解和记录数据需求，支持有效的数据库设计，并促进业务利益相关者和技术团队之间的沟通。

  数据存储和操作：数据存储和操作是指设计、实现和支持数据存储系统的过程。它涉及选择适当的数据存储技术、建立数据库结构和管理数据存储操作。该组件可确保安全有效地存储、访问和处理数据。

  数据安全：数据安全侧重于确保数据被正确访问和使用，同时维护数据隐私和机密性。它涉及实施访问控制、身份验证、加密和数据屏蔽等安全措施，以保护敏感数据免遭没有经过授权的访问或破坏。数据安全保护数据资产免受威胁并确保遵守数据隐私法规。

  数据集成和互操作性：数据集成和互操作性涉及设计和实施在数据源内部和数据源之间移动和合并数据的流程。它包括数据集成技术、数据转换和数据格式标准化。数据集成确保来自不同来源的数据可以在整个组织内有效地组合、共享和利用。

  文档和内容管理：文档和内容管理侧重于管理存储在非结构化媒体（例如文档、文件和多媒体内容）中的数据。它包括版本控制、元数据管理、内容组织和内容生命周期管理等任务。有效的文档和内容管理可确保非结构化数据得到正确组织、可访问且安全。

  参考和主数据：参考和主数据管理涉及维护组织内的核心关键共享数据。它包括管理主数据实体，如客户、产品和位置。参考和主数据管理可确保在不同系统和应用程序中使用一致且准确的数据，由此减少冗余并提高数据质量。

  数据仓库和商业智能：数据仓库和商业智能包括管理决策支持数据的流程的规划、实施和控制。它涉及设计和实施数据仓库、数据集市和商业智能解决方案。数据仓库和商业智能使组织能够整合、分析和报告数据，以支持决策并进一步探索业务绩效。

  元数据：元数据是指管理组织中有关数据的信息。它包括捕获、记录和管理元数据，元数据提供有关数据资产的上下文和信息，例如其结构、关系和业务含义。元数据管理有助于数据发现、了解数据沿袭以及支持数据集成和数据治理活动。

  数据质量：数据质量涉及确保数据适合其预期用途。它包含评估、改进和维护数据的准确性、完整性、一致性与及时性的流程。数据质量活动包括数据分析、数据清理、数据验证和实施数据质量监控流程。数据质量确保可靠且高质量的数据可用于决策和运营目的。

  元数据和数据集成工具：元数据和数据集成工具是指用于管理元数据和促进数据集成过程的技术和工具。该组件包括元数据管理软件、数据集成工具以及抽取、转换、加载(ETL)工具。一个例子是利用InformaticaPowerCenter或Talend等数据集成工具从各种来源提取数据，依据业务规则对其进行转换，然后将其加载到目标系统中。

  参考和主数据工具：参考和主数据工具是专门为支持参考和主数据管理活动而设计的软件应用程序或平台。该组件包括主数据管理(MDM)系统、参考数据管理工具和数据质量工具。一个示例是使用 Pcitc MDM或SAP MDG等MDM解决方案来整合和管理整个组织的主数据。

  数据质量工具：数据质量工具是帮助评估、监控和提高数据质量的软件应用程序或平台。这些工具提供数据分析、数据清理、重复检测和数据质量记分卡等功能。一个例子是使用Trillium或TalendDataQuality等数据质量工具来识别和解决数据质量上的问题、标准化数据格式以及利用外部源丰富数据。

  数据安全和隐私工具：数据安全和隐私工具包括有助于保护数据资产、确保遵守隐私法规以及管理数据安全风险的软件应用程序或解决方案。该组件包括数据加密工具、访问控制管理系统和数据脱敏工具。一个例子是利用Delphix或Informatica持久数据脱敏等数据脱敏工具来混淆非生产环境中的敏感数据，以保护隐私和安全。

  数据分析和可视化工具：数据分析和可视化工具是支持数据探索、分析和可视化的软件应用程序或平台。这些工具提供数据发现、数据挖掘、统计分析和交互式仪表板的功能。一个例子是利用Tableau、Smart BI或QlikView等数据分析和可视化工具从大型数据集中发现见解、创建交互式可视化并生成数据驱动的报告和仪表板。

  数据管理服务：数据管理服务是指数据管理从业者或咨询企业来提供的专业服务和专业相关知识，包括数据管理咨询、数据治理实施、数据策略开发和数据质量评估服务。一个例子是聘请数据管理咨询公司来评估组织的数据管理成熟度，设计数据治理框架，并制定数据管理计划的路线图。

  提供通用语言：DMBoK旨在为数据管理专业技术人员建立通用语言和术语。它定义了标准化的术语和概念，使从业者可以有明显效果地地沟通并分享对数据管理原则的共同理解。

  定义最佳实践：DMBoK识别并定义跨不相同的领域和学科的数据管理最佳实践。它概述了在不同数据管理领域应遵循的推荐方法、过程和技术，为专业技术人员实现有效和高效的数据管理成果提供指导。

  促进一致性和标准化：DMBoK促进数据管理实践的一致性和标准化。它提供了一个结构化框架，组织能够正常的使用该框架来评估其当前的数据管理能力、找出差距并将其实践与行业标准和基准保持一致。

  促进协作和知识共享：通过提供全面的知识体系，DMBoK促进数据管理专业技术人员之间的协作和知识共享。它可作为参考指南，可供从业者用来提高技能、交流经验并学习行业领先的实践。

  支持专业发展：DMBoK支持数据管理从业人员的专业发展。它概述了数据管理领域不相同角色所需的知识领域、能力和技能。专业技术人员能够正常的使用DMBoK作为路线图来指导他们的职业发展并确定进一步学习和专业化的领域。

  实现有效的数据治理：DMBoK的主要目标之一是实现有效的数据治理。它为建立数据治理框架、定义数据政策和标准及实施数据管理实践提供了指导。通过遵循DMBoK，组织可以建立强大的数据治理实践，确保数据得到一致、安全且符合业务目标的管理。

  提高数据质量和完整性：DMBoK强调数据质量和完整性的重要性。它提供了在整个生命周期中评估、改进和维护数据质量的方法和技术。通过实施DMBoK中概述的实践，组织能大大的提升其数据资产的准确性、完整性和可靠性。

  促进数据驱动的决策：最终，DMBoK的目标是促进数据驱动的决策。通过推广有效的数据管理实践，组织可通过其数据资产获得有意义的见解、做出明智的决策并推动业务价值。DMBoK充当指南，确保以支持组织目标并实现数据驱动决策的方式管理数据。

  总体而言，DMBoK的目标围绕建立标准、最佳实践和对数据管理原则的共同理解，使组织可以有明显效果地管理和利用其数据资产以实现战略和运营目的。

  DAMA-DMBOK数据管理知识体系金字塔代表了数据管理功能领域之间的层次关系。它说明了数据管理的不同组件如何相互构建以形成全面且有凝聚力的数据管理方法。金字塔由三层组成：战略层、战术层和操作层。

  1.战略层：战略层构成了金字塔的基础，代表了数据管理的总体战略考虑。它包括以下组件：

  数据治理：数据治理为组织内的数据管理设定战略方向和政策。它建立了与数据相关的决策、问责和责任框架。

  数据架构：数据架构侧重于设计数据资产的整体结构和集成，以与组织的战略目标保持一致。它包括定义数据模型、数据存储和数据集成方法。

  2.战术层：战术层建立在战略层之上，代表数据管理战略和计划的实施。它包括以下组件：

  数据开发：数据开发包括创建和修改数据资产所涉及的活动。它包括数据建模、数据库设计、数据提取、转换和加载（ETL）以及数据集成。

  数据运营：数据运营涉及管理和维护数据资产的日常运营。它包括数据存储、数据安全、备份和恢复、数据质量监控、数据生命周期管理。

  数据安全：数据安全侧重于保护数据资产免遭没有经过授权的访问、确保遵守隐私法规以及管理数据安全风险。它包括数据分类、访问控制、加密和数据脱敏。

  数据集成和互操作性：数据集成和互操作性确保不同系统和平台之间的数据无缝交换。它包括数据集成技术、数据转换和数据交换标准。

  数据仓库和商业智能：数据仓库和商业智能涉及设计和实施数据仓库、数据集市和商业智能解决方案。它包括数据提取、转换和加载(ETL)、数据分析和报告。

  文档和内容管理：文档和内容管理侧重于管理非结构化数据，例如文档、文件和多媒体内容。它包括版本控制、文档元数据管理和内容生命周期管理。

  参考和主数据：参考和主数据管理确保整个组织的参考数据相同且准确。它包括管理主数据实体，如客户、产品和位置。

  数据质量：数据质量侧重于评估和提高数据的准确性、完整性、一致性与及时性。它包括数据分析、数据清理和数据质量监控。

  元数据管理：元数据管理涉及捕获和管理元数据，元数据提供有关数据资产的上下文和信息。它包括元数据标准、元数据存储库和元数据治理。

  DAMA-DMBOK金字塔直观地表示了数据管理功能领域之间的相互依赖性和关系。战略层是基础，指导总体方向和政策。战术层实施战略和计划，而运营层则侧重于数据管理活动的执行和实施。这些层共同创建了一种整体的数据管理方法，确保数据在其整个生命周期中得到一定效果管理，以支持组织目标和决策。

  总之，DAMA-DMBOK数据管理知识体系功能框架提供了一种全面且结构化的数据管理方法。它包含各种组件，共同解决组织内数据管理的战略、战术和运营方面的问题。

  DAMA-DMBOK中概述的数据管理领域，例如数据治理、数据架构、数据质量、数据安全等，形成了一套有凝聚力且相互关联的实践。他们制定标准、最佳实践和指南，以便在整个生命周期内有效管理数据资产。

  DAMA-DMBOK金字塔说明了这些功能领域之间的层次关系，强调了指导数据管理实践的战术实施和操作执行的战略基础的重要性。它强调组织在深入研究数据管理的操作方面之前需要仔细考虑数据治理、数据架构和战略规划。

  通过遵循DAMA-DMBOK功能框架，组织能轻松实现几个关键目标。这中间还包括为数据管理专业技术人员建立通用语言和术语、定义最佳实践、促进一致性和标准化、促进协作和知识共享、支持专业发展、实现有效的数据治理、提高数据质量和完整性以及促进数据驱动的决策。通过采用框架中概述的原则和实践，组织能加强其数据管理能力，使其实践与行业标准保持一致，并利用其数据资产来推动业务价值并做出明智的决策。

  本文来自微信公众号“数据驱动智能”（ID：Data_0101），作者：晓晓，36氪经授权发布。

  产量的回暖直接代表行业内企业对明年白酒消费态度的转变，随着经济的持续复苏，酒类消费也会持续回暖。