如今的大数据成为一切生产经营活动的主要驱动因素。由于每天都会产生大量数据，因此我们需要有更好的数据管理解决方案是理所当然的。任何想要在今天取得成功的企业或企业都需要了解数据管理的内容、原因和方式。

大数据，就其本质而言，需要一个强大的数据管理系统。高效的数据管理系统获取大数据并将其转化为可操作的项目。这是一个竞争激烈的世界，保持领先地位的企业是做出最佳决策的企业，而正确的信息反过来又能做出最佳决策。

这篇文章，笔者将从什么是数据管理到数据管理原则、数据管理最佳实践和数据管理策略等方面做出解读。

那么，什么是数据管理呢？数据管理协会或 DAMA将 数据管理定义为“管理数据生命周期的体系结构、策略、实践和程序的开发”。简而言之，数据管理就是以经济高效、安全和高效的方式收集、保存和使用数据的过程。数据管理可帮助人员、企业和互联事物优化数据使用，从而做出更明智的决策，从而产生较大的收益。

数据管理的指导原则

数据管理涉及一些指导原则。其中一些可能比其他的权重更高，这取决于所涉及的企业和他们使用的数据类型。

原则是：

1、跨不同数据层创建、访问和定期更新数据

2、在本地和跨多个云存储数据

3、提供高可用性和快速灾难恢复

4、在越来越多的算法、分析和应用程序中使用数据

5、确保有效的数据隐私和数据安全

6、根据既定的保留时间表和合规指南归档和销毁数据

数据管理的最佳实践

数据科学家在建立成功、可行的数据管理系统时面临许多挑战。这些最佳实践提供了解决这些障碍的方法，并使实施有效的数据管理系统变得更加容易。

1、通过创建发现层来识别您的数据。 在企业的数据层之上放置一个发现层，使数据科学家和分析师能够搜索和浏览有用的数据集。

2、开发数据科学环境以更有效地重新利用数据。 数据科学环境使大量活动自动化。这种做法引入了无需手动数据转换的工具，从而更容易进行测试。

3、通过使用自主技术在不断增长的数据集中保持性能水平。 引入人工智能和机器学习方法来持续监控数据库查询并在这些查询发生变化时优化索引。这种做法可保持快速性能并消除执行耗时的手动任务的需要。

4、通过使用发现领先于合规性要求。 合规性需求一直在增加，因此使用新的数据发现工具来审查数据是明智的，包括检测、跟踪和监控位于任何位置的数据。

5、使用通用查询层管理和集成多个数据存储平台。 通过采用跨越多种数据存储的标准查询层，您可以集中访问数据，无论数据位于何处或采用何种格式。

数据管理的流程

我们还可以将数据管理分解为五个不同的流程。并非每个企业都使用每种方法。与原则一样，它取决于具体的企业：

1、云数据管理：此过程集成来自企业的云应用程序集合的数据。云数据管理的定义特征是所有数据存储、接收和处理都发生在基于云的存储介质中。

2、数据分析和可视化：处理来自多个数据源和数据仓库的数据，然后执行高级数据分析。这就使得分析师和数据科学家能够在可视化和仪表板中呈现数据。

3、ETL 和数据集成：将来自不同来源的数据提取、转换和加载到集中式数据仓库中。

4、主数据管理：管理和标准化企业数据（客户、员工等），以防止整个企业的冗余和重复工作。

5、参考数据管理：定义一个允许的值，该值又可以被其他数据字段使用，例如邮政编码、产品序列号以及城市、地区和国家的列表。参考数据可以在内部创建或外部提供。

或者，数据管理可以理解为以下任何学科的组合：商业智能和分析、数据架构、数据治理和数据管理、数据整合、数据建模、数据质量、数据安全、数据仓库、数据存储与大数据、文档和内容管理、主数据和参考数据管理和元数据管理。

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数据管理的策略

由于当今数据如此庞大，企业需要一个健全的数据管理策略来处理正在生成的大量数据。良好数据管理策略的三个关键组成部分包括：

1、数据传递：为企业内外的利益相关者、客户提供一组一致且准确的数据或从数据分析中得出的见解和结论。

2、数据治理：制定有关企业数据的可用性、完整性、安全性和可用性的流程和最佳实践。

3、数据运营：也称为 DataOps，这涉及实施敏捷方法以在分布式架构上设计、部署和管理应用程序。与DevOps一样，这也意味着消除开发及其运营团队之间的障碍，以改善整个数据生命周期。

这三种实践结合在一起将带来更好的数据质量、更强大的数据安全性以及更好的数据驱动洞察质量，从而做出更明智的业务决策。