數據管理之起航

一個組織如果沒有認識到管理數據和信息如同管理有形資產一樣極其重要，那麼它在新經濟時代將無法生存。 ——湯姆·彼得斯

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一、數據—企業資產

衆所周知，我們現在處於信息時代，也是大數據時代。數據和信息是經濟的命脈，更被認爲是一項重要的企業資產。

資產是個人或組織控制的有價值資源。長期以來資金和人才被認爲是企業的資產，而數據這種看似無形的資產的價值一直被忽視。隨着大數據時代的到來，我們逐漸認識到數據也是企業重要的資產。

離開高質量的數據，沒有哪一個企業可以高效運轉。企業資產是企業生存發展的基礎和命脈，因此需要科學和精心的管理。因此，數據管理的最重要性便凸顯出來了，每一個企業都需要有效地管理其日益重要的數據和信息資產。

二、數據、信息、知識

信息是指有上下文的數據，沒有上下文的數據是沒有意義的。我們通過上下文解釋數據來產生有意義的信息。上下文包括：

1. 數據元素和相關術語的業務含義。
2. 數據表達的格式。
3. 數據所處的時間範圍。
4. 數據與特定用法的相關性。

2.1 數據、信息和知識

信息有助於知識的產生。知識是基於某一角度的信息整合形成的一種觀點。這種觀點是基於對模式（例如由其他信息和經驗形成的趨勢）的承認和解釋。知識還包括假設和有關推理的理論。

就像數據和信息，知識也是一個企業的資源。知識工作者通過理解信息以獲得專業知識，然後應用專業知識來做出明智的決策和實施行動。數據是信息、知識、才智和行動的基礎。

那麼問題來了，數據是真理嗎？答案是未必。

因爲數據可能不準確、不完整、過時或者被誤解。自古以來，哲學家們問：“什麼是真理？”答案仍然遙不可及。

但是在實踐層面，可以將真理看做是在一定程度上最高質量的信息，即是可用的、相關的、完整的、準確的、一致的、及時的、實用的、有意義的和能被理解的數據。

三、數據管理職能

認識到數據價值的組織可以採取具體的、積極的措施來提高數據和信息的質量。然而要提高數據和信息的質量，必然離不開科學、高效的數據管理。

數據管理是指爲實現數據和信息資產價值的獲取、控制、保護、交付以及提升，對政策、實踐和項目所做的計劃、執行和監督。

數據管理的使命是在信息的可用性、安全性和質量方面，滿足並超越企業中所有利益相關者的信息需求。

數據管理的目標概括爲以下幾點：

1. 理解企業和所有利益相關者的信息需求。
2. 獲取、存儲、保護和確保數據資產的完整性。
3. 不斷提高數據和信息的質量，包括：數據的準確性、數據的完整性、數據整合、數據採集和顯示的及時性、數據的相關性和實用性、明確性和被共同接受的數據定義。
4. 確保隱私和保密，防止數據和信息未經授權或不恰當地被使用。
5. 確保數據和信息資產的有效利用和價值最大化。
6. 控制數據管理成本。
7. 促進對數據資產價值的更廣泛和深入的理解。
8. 在整個企業中，保持信息管理的一致性。
9. 確保數據管理的努力和技術與業務需求的目標一致。

鑑於每個企業的差異性，數據管理的目標應該遵循“SMART”原則：具體的、可衡量的、可實現的（或可操作的）、現實的，就指定的目標時間範圍來說是及時的。

經過不斷的發展，數據管理已經形成了一個完整的學科體系。數據管理包括十大職能：

1. 數據治理——在數據管理和使用層面之上進行規劃、監督和控制。
2. 數據架構管理——定義數據資產管理藍圖。
3. 數據開發——數據的分析、設計、實施、測試、部署、維護等工作。
4. 數據操作管理——提供從數據獲取到清除的技術支持。
5. 數據安全管理——確保隱私、保密性和適當的訪問權限等。
6. 數據質量管理——定義、監控和提高數據質量。
7. 參考數據和主數據管理——管理數據的黃金版本和副本。
8. 數據倉庫和商務智能管理——實現報告和分析。
9. 文檔和內容管理——管理數據庫以外的數據。
10. 元數據管理——元數據的整合、控制以及提供元數據。

數據管理的每一個職能都包含很多的管理活動，後續我會帶大家慢慢展開來深入學習。

參考文獻：清華大學出版社《DAMA 數據管理知識體系指南》

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