1 数据管理是什么
数据管理是对数据进行收集、存储、处理和应用的过程。数据管理最初是完全通过人力登记管理的方式进行，后续随着信息化的发展，逐步出现了文件系统，当数据量越来越大时，出现了数据库系统技术。其中数据结构的概念能够更加充分地体现数据间的联系，便于数据修改、更新，数据架构还可以让数据变得可靠、安全，重复无用的数据减少，数据管理效率以及高可用性也从此提高。数据管理是数据高可用的基础，也是企业管理数据的一套完整机制，在数据管理的规章制度、流程、技术手段、组织和职责进行指导，为企业提高
数据质量及可用性，从而降低企业经营成本。根据调研机构ExpertMarketResearch公司发布的研究数据，2021年全球数据管理市场规模达到731亿美元，预计到2027年将增长到1506亿美元。
2 数据管理的主要内容
国际数据管理协会(Data Management Association，简称“DAMA”)，由全球的数据管理爱好者们组成，随着众多专家倾注热情与专业的编著，《DAMA数据管理知识体系指南(第2版)》横空出世，这本书明确地定义了数据管理体系建设的完整知识体系，成为数据管理知识体系建设指明灯般的存在。《DAMA-DMBOK2职能框架》主要介绍了数据管理知识体系中11个主要的数据管理职能：
数据管理
(1)
数据治理：建立数据决策体系，指导监督数据管理工作，从而考虑到满足企业的整体需求。
(2)数据架构：是管理数据资产的绝对重点，数据架构取决于企业的战略目标。
(3)数据建模和设计：通过数据模型展现、沟通实际需求。
(4)
数据存储和操作：在整个数据存储生命周期中，从初期设计到最终灭失，实现
数据价值最大化。
(5)数据安全：保障数据的获取和使用。
(6)数据集成和互操作：数据备份、数据共享、数据在应用内数据整合移动的相关过程。
(7)文档和内容管理：主要管理非结构化数据和数据的整个生命周期。
(8)参考数据和
主数据管理：核心共享的业务数据，真实、准确地在各系统内一致使用。
(9)
数据仓库和商务智能：通过流程管理支持数据，通过分析报告获取数据价值。
(10)
元数据管理：通过规划控制，访问定模型、数据流的高质量元数据信息。
(11)数据质量管理：通过质量管理技术，提高数据的适用性。
3 数据管理的好处
(1)节省时间和成本
数据可以为企业带来重大价值，但前提是它针对实际业务流程进行了优化。存储企业不需要或不知道如何使用的数据会产生不必要的成本，并使查找其确实需要的数据变得更具挑战性。通过数据管理工作，数据得到简化，因此企业可以使用更少的空间来存储它，并且用户可以花费更少的时间来寻找它。
(2)高效的数据访问
数据管理支持标记、搜索和通知，因此用户可以在正确的时间找到重要数据。
(3)增强的合规性和安全性
数据管理平台和最佳实践优先考虑合规性和安全性。无论企业是否在具有严格监管准则的行业工作，数据管理都会自动化，并简化数据安全和合规流程。
(4)更可靠和准确的数据集
无论企业的数据来自何处，都有可能出现错误和不准确之处。尤其是随着数据集的增长并包含新的业务平台和用例，可能很难控制数据。数据管理通过添加自动化、保护措施和流程来识别和根除不可靠的数据为企业提供帮助。
(5)新的业务洞察力和数据民主化
数据管理工作致力于通过
数据可视化和支持分析将原始数据和非结构化数据转换为更易于访问的格式使得数据科学家可以更轻松地与更广泛的商业受众分享他们的发现。
数据管理市场广泛，专注于优化数据的质量、组织和安全性，以帮助企业在各部门之间处理数据。
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