数据治理-DAMA.pdf

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by 循环右移 2018.07 ~ 2020.06.04 完

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（翻译工具是google+deepl），并未校正和修改，如有需要，请购买正版纸质书籍。如需交流，邮件直

达[email protected]。

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DAMA数据管理框架（DAMA车轮），增加了细节和澄清并扩大了DMBOK的范围来应对这些变化：

改进和更新了所有知识领域的上下文图。

数据集成和互操作性已添加为新的知识领域，以突出其重要性（第8章）。

由于越来越需要在数据管理的各个方面采用道德方法（第2章），因此将数据道德作为单独的一章

进行了介绍。

治理的作用已被描述为功能（第3章）以及与每个知识领域有关。

组织变更管理也采用了类似的方法，这在第17章中进行了介绍，并已并入“知识区”各章中。

有关大数据和数据科学（第14章）和数据管理成熟度评估（第15章）的新章节可帮助组织了解他

们想去哪里，并为他们提供到达那里的工具。

第二版还包括一组新制定的数据管理原则，以支持组织有效管理其数据并从其数据资产中获取价值

总统出版物主任

DAMA国际 DAMA国际

第一章 数据管理

1. 介绍

许多组织认识到他们的数据是至关重要的企业资产。数据和信息可以使他们了解其客户，产品和服

务。它可以帮助他们创新并达到战略目标。尽管认识到这一点，但很少有组织将数据作为资产来管理，

从而可以从中获得持续的价值（Evans和Price，2012）。从数据中获取价值并非凭空或偶然发生的。它

需要意图，计划，协调和承诺。它需要管理和领导。

数据管理是对计划，策略，程序和实践的开发，执行和监督，可在其整个生命周期内交付，控制，

保护和提高数据和信息资产的价值。

技术角色之间分担管理数据的责任，并且这两个领域的人员必须能够协作以确保组织拥有满足其战略需

求的高质量数据。

在组织为了获得未来价值而进行投资的意义上，数据和信息不仅仅是资产。数据和信息对于大多数

组织的日常运营也至关重要。它们被称为信息经济的“货币”，“生命之血”，甚至是“新油”。1无论组织是

否从其分析中获得价值，如果没有数据，它甚至无法开展业务。

为了支持从事这项工作的数据管理专业人员，DAMA International（数据管理协会）已出版了本

书，即DAMA数据指南第二版。该版本以第一个版本（于2009年出版）为基础，该版本提供了随着该行

业的发展和成熟而建立的基础知识。

本章概述了一组数据管理原则。 它讨论了与遵循这些原则有关的挑战，并提出了应对这些挑战的

资产的有效管理使组织能够从这些资产中获取价值一样。

1.2 目标

在组织内部，数据管理目标包括：

• 了解并支持企业及其利益相关者（包括客户，员工和业务合作伙伴）的信息需求

• 捕获，存储，保护并确保数据资产的完整性

• 确保数据和信息的质量

• 确保利益相关者数据的隐私性和机密性

• 防止未经授权或不当访问，操纵或使用数据和信息

• 确保可以有效地使用数据为企业增值

2. 基本概念

关于个人的这些事实可以被汇总，分析，并用于获利，改善健康状况或影响公共政策。此外，我们

的技术能力可以衡量各种事件和活动（从“大爆炸”的影响到我们自己的心跳），以及收集，存储和分析

以前不视为数据的事物的电子版本（视频，图片） ，录音，文档）已经接近我们将这些数据合成为可用

信息的能力。3要利用各种数据而又不被其数量和速度所困扰，就需要可靠，可扩展的数据管理实践。

大多数人认为，由于数据代表事实，因此它是关于世界的一种真理形式，并且事实可以融合在一

起。但是“事实”并不总是简单或直接的。数据是一种表示方式。它代表着自身以外的东西（Chisholm，

2010）。数据既是对它表示的对象的解释，也是必须被解释的对象（Sebastian-Coleman，2013）。

这是说我们需要上下文才能使数据有意义的另一种说法。上下文可以看作是数据的表示系统；这样的系

统包括通用词汇表和组件之间的一组关系。如果我们知道这样一个系统的约定，那么我们就可以解释其

中的数据。4这些约定通常记录在称为元数据的特定类型的数据中。