數據管理知識領域

數據管理工作由從事數據管理職能或知識領域的人員執行，這需要不同的技能和專業知識。DAMA定義了11個知識領域，如圖1-2所示。

（1）數據治理（Data Governance）。通過建立數據決策的權限和責任，為數據管理活動和職能提供整體的指導和監督。這些權限和責任的建立應該考慮到組織的整體需求。

（2）數據架構（Data Architecture）。它是管理數據資產的“藍圖”，指基于組織的戰略目標，建立符合戰略需求的數據構架。

（3）數據建模和設計（Data Modeling and Design）。這些活動是探索、分析、表示和溝通數據需求的一個過程，最后表現為數據模型。

（4）數據存儲和操作（Data Storage and Operations）。這些活動包括數據存儲的設計、實施和支持，目的是達到利益最大化。這些活動服務于數據的整個生命周期——從數據規劃到數據消除。

（5）數據安全（Data Security）。這一活動確保數據隱私和安全。數據的獲得和使用必須要有安全的保障。

（6）數據整合與互操作（Data Integration&Interoperability）。這一領域包括存在于不同數據系統、應用程序和組織之內，以及組織之間的數據遷移和集成等。

（7）文檔和內容管理（Document and Content Management）。通過規劃、實施和監管活動，來管理那些存儲于非結構化介質中的數據和它們的生命周期，尤其是那些與法律及合規性相關的文件的管理。

（8）參考數據和主數據管理（Reference and Master Data Management）。這一活動涉及對核心關鍵共享數據的持續更新和維護，以便得到最準確、及時并和基礎業務相關的數據。

（9）數據倉庫和商務智能（Data Warehousing and Business Intelligence）。通過計劃、實施和對系統流程的控制活動，為管理決策提供數據量化支持，使相關工作人員能夠通過數據分析和數據報告獲取價值。

（10）元數據管理（Metadata Management）。通過規劃、實施和控制活動，支持訪問高質量的元數據集，包括定義、模型、數據流和其他對理解數據及其創建、維護和訪問至關重要的信息。

（11）數據質量管理（Data Quality Management）。這一活動包括規劃和實施質量管理技術，以衡量、評估和改善組織使用的數據。

以上這些知識領域代表了數據管理的核心內容。任何期望從數據中獲取價值的組織，都必須通過從事這些活動來進行數據管理。當然，數據管理活動的內容也在不斷發展。我們創建和使用數據的能力的變化意味著其他內容也可以視為數據管理的“知識領域”（如數據倫理、數據科學、大數據管理和前沿技術）。

在這些知識領域工作的數據管理專業人員可以幫助組織：

（1）了解和支持企業及其利益相關者（包括客戶、員工和業務合作伙伴）的信息需求。

（2）獲取、存儲和確保數據的完整性和質量，以支持企業能夠使用這些數據。

（3）通過防止不當訪問、操作或使用，來確保數據的安全性、隱私性和機密性。