元数据管理 元数据——关于数据的数据 1、元数据及其价值 元数据包括与技术和业务流程、数据规则和约束，以及逻辑和物理数据结构相关的信息。它描述数据本身、数据代表的概念，以及数据与概念之间的衔接。 组织可以从高质量的数据中获取更多价值，元数据是组织数据治理的指南，必须对其进行良好管理。
数据保护、隐私、安全和风险管理 1、数据安全目标 保护信息资产，以符合隐私和保密规定、合同协议和业务要求 要求来源： 利益相关者 政策法规
使用和增强数据 数据使用不会损耗，使用过程中会产生新的数据。 主数据的使用 数据使用与数据增强，良好的主数据管理有助于组织更好地理解业务和各相关主体。 商务智能 一种了解组织活动和机会的数据分
数据赋能与数据维护 如何更好地设置应用程序，使组织可以对可用的、可访问的和当前的数据进行使用 数据存储与操作
数据生命周期管理的规划与设计 数据生命周期管理活动着重于数据的规划与设计、使数据可用及可维护，通过应用数据实现组织的目标。 企业架构
数据治理 数据治理描述了组织对数据进行决测的过程，需要整个企业的人员来执行。对数据资产的管理行使权力和控制，控制数据的开发和使用，降低风险，战略性使用数据。 1. 数据治理具有监督职能 数据治理的职能是指导其他所有的数据管理职能。目的是确保根据策略和最佳实践来正确地管理数据。 监督 战略 策略 标准
数据伦理 1. 伦理与数据管理 对人的影响 滥用的可能性 数据的经济价值 2. 隐私条款下的伦理道德原则 公平、合理、透明 目的限制 数据最小化 准确性 储存限制 <
数据管理原则 1. 数据是有价值的 数据是具有独特属性的资产 数据的价值可以用经济术语来表述 有效的数据管理需要领导的承诺 2. 数据管理需求是业务需求 数据管理意味着管理数据的质量 数据管理需要元数据 数据管理需要规划
数据管理的挑战 1. 数据与其他资产的差异 不可触摸、持久性、可拷贝迁移、丢失、被破坏、不易再生、动态的、使用中产生新数据、价值难以评估 2. 数据意味着风险 误用、不可靠、不当使用 3. 低质量数据带来损耗 数据管理的核心是确保数据的质量。需要规划与投入，把数据质量融入到流程与系统中。降低低质量主
数据管理的重要性 1. 数据无处不在 组织活动，既使用数据，又产生数据。 2. 数据时企业的资产 有效的数据管理才能产生价值。 3. 数据管理与技术管理 数据管理依赖于技术与技术管理，包括行动规划与资源投入。 4. 数据管理工作
发布于 2024-06-04
