什么是数据管理?
数据管理是收集、存储、组织和维护一个组织产生和收集的数据的过程。有效的数据管理对于部署IT系统至关重要，这些系统支持业务应用程序，并提供分析见解，以支持领导者的决策和战略规划。数据管理超越了文档管理，文档管理纯粹是为了存储和管理电子文档。
什么是数据管理?
数据管理是收集、存储、组织和维护一个组织产生和收集的数据的过程。有效的数据管理对于部署IT系统至关重要，这些系统支持业务应用程序，并提供分析见解，以支持领导者的决策和战略规划。数据管理超越了文档管理，文档管理纯粹是为了存储和管理电子文档。
数据管理包括不同功能的组合，目的是确保业务系统中的所有数据尽可能准确地提供给每个应该访问它的人。
总的来说，数据管理包括:
数据越来越被视为一种可以发挥作用的工具。重要的决策是基于数据做出的，例如在管理营销活动、成本和业务流程方面。通常这些决定的目的是降低成本和增加利润。
缺乏有效的数据管理可能会使公司面临不一致的数据集和数据质量问题，从而导致错误的发现和错误的决策。
近年来，数据管理也变得越来越重要，因为组织越来越多地遵守法律规定的严格合规要求，包括数据隐私和保护法。这方面的一个例子是GDPR和加州消费者隐私法案。
此外，公司正在越来越多地获取大量信息，例如通过大数据系统。如果没有有效的管理，在这些环境中导航将变得不切实际和困难。
数据管理包括从数据处理和存储到管理数据以及如何在系统中格式化和使用数据的一系列步骤。开发体系结构是数据管理过程的第一步，特别是在产生大量数据的大型组织中。架构可以被视为所使用的数据库的一种蓝图，包括作为数据库一部分的技术技术。
数据库是最常用的存储数据的平台。它们包含大量的数据，以一种可以访问、更新和管理的方式进行组织。数据库用于许多方面，如事务处理系统、客户记录、销售订单等。
因此，数据库管理是数据管理中的核心功能。在数据库管理中，监视性能和可接受的响应时间是最重要的事情。其他任务包括初始数据库设计、配置、安装和更新、安全策略、隐私和数据库恢复。
除了管理数据库和数据外，使数据透明也很重要。大量的随机数据对大多数用户来说意义不大。因此，应用数据建模。数据建模通过可视化表示来抽象数据的本质。其目的是通过对数据进行分组、组织和格式化来说明数据之间的关系。
这些模型是根据它们的需要构建的。业务涉众(例如根据数据管理部门的模型做出决策的管理层)提供了定义模型规则和需求的反馈。
因此，这个过程从收集关于最终用户需求的反馈开始。这些数据被转换成数据结构来创建数据库设计。数据库结构或路线图是一个正式的图表，它提供了对正在设计的内容的洞察。
数据建模使用标准化的方案、符号和技术。这确保了有一种通用的、一致的和可预测的方法来建模数据。
概念数据模型也称为领域模型，它们将系统中包含的数据的整体图像可视化。这些模型独立于任何底层业务应用程序。例如，它允许销售代表和销售经理查看销售数据、费用数字、产品和客户。
这些模型不像概念模型那么抽象，并且提供了关于领域内概念和关系的更多细节。它记录数据元素的结构和底层关系，并且独立于数据库。逻辑数据模型比概念数据模型更进一步，为其添加了更多信息。
物理数据模型提供了数据如何在数据库中物理存储的方案。这些模型是所有模型中最不抽象的，通常由表、列以及来自这些数据对象的数据之间的关系组成。
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