DAMA数据管理知识体系指南概述

  在数据管理领域，DAMA数据管理组织总结了相关知识，并提供了实践指导。DAMA总结的数据管理知识体系包括数据治理、数据架构、数据质量、数据安全、主数据管理、参考数据管理、元数据管理、商务智能和数据参考管理、数据建模设计、数据存储和操作、数据集成和互操作、文档和内容管理、大数据、数据管理人员的道德要求等。DAMA组织集合各数据领域专家编写了《DAMA数据管理知识体系指南》一书。

1 章节划分及模块介绍

  《指南》内容分3大模块，共17章。 各部分概念如下小节。

1.1 数据管理

  为了交付、控制、保护并提升数据和信息资产的价值，在其整个生命周期中制订计划、制度、规程和实践活动，并执行和监督的过程。

1.2 数据管理知识领域

• 第3章 数据治理：通过建立一个能够满足企业需求的数据决策体系，为数据管理提供指导和监督。
• 第4章 数据架构：定义了与组织战略协调的管理数据资产蓝图，以建立战略性数据需求及满足需求的总体设计。
• 第5章 数据建模和设计：以数据模型（Data Model）的精确形式，进行发现、分析、展示和沟通数据需求。
• 第6章 数据存储和操作：以数据价值最大化为目标，包括存储数据的设计、实现和支持活 动以及在整个数据生命周期中，从计划到销毁的各种操作活动。
• 第7章 数据安全：确保数据隐私和机密性得到维护，数据不被破坏，数据被适当访问。
• 第8章 数据集成和互操作：包括与数据存储、应用程序和组织之间的数据移动和整合相关的过程。
• 第9章 文件和内容管理：用于管理非结构化媒体数据和信息的生命周期过程，包括计划、 实施和控制活动，尤其是指支持法律法规遵从性要求所需的文档。
• 第10章 参考数据和主数据：包括核心共享数据的持续协调和维护，使关键业务实体的真实信 息以准确、及时和相关联的方式在各系统间得到一致使用。
• 第11章 数据仓库和商务智能：包括计划、实施和控制流程来管理决策支持数据，并使知识工作者通过分析报告从数据中获得价值。
• 第12章 元数据管理：包含规划、实施和控制活动，以便能够访问高质量的集成元数 据，包括定义、模型、数据流和其他至关重要的信息（对理解数据及其创建、维护和访问系统有帮助）。
• 第13章 数据质量：包括规划和实施质量管理技术，以测量、评估和提高数据在组织内的适用性。

1.3 补充主题

• 第2章 数据处理伦理：描述了关于数据及其 应用过程中，数据伦理规范在促进信息透明、社会责任决策中的核心 作用。数据采集、分析和使用过程中的伦理意识对所有数据管理专业人员有指导作用。
• 第14章 大数据和数据科学：描述了针对 大型的、多样化数据集收集和分析能力的提高而出现的技术和业务流程。
• 第15章 数据管理成熟度评估：概述了评估和改进组织数据管理能力的方法。
• 第16章 数据管理组织与角色期望：为组建数据管理团队、实现成功的数据管理活动提供了实践指导和参考。
• 第17章 数据管理和组织变革管理：描述了如何计划和成功地推动企业文化变革。 文化的变革是将数据管理实践有效地嵌入组织中的必然结果。

2 知识领域章节公共结构

●领域概述
●引言
  ○ 业务驱动因素
  ○ 目标和原则
  ○ 基本概念
●活动
●工具
●方法
●实施指南
●与数据治理的关系
●度量指标

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