目錄

一、DAMA數據管理知識體系簡介

二、DAMA數據管理知識體系框架

三、DAMA數據管理知識體系的用途和目的

四、企業使用DAMA數據管理知識體系的收益

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一、DAMA數據管理知識體系簡介

DAMA數據管理知識體系是國際數據管理協會（Data Management Association,又名DAMAInternational,以下簡稱“DAMA”） 組織眾多數據管理領域的國際級資深專家編著，深入闡述數據管理各領域的完整知識體系的最終體現。

DAMA的數據管理知識體系[DAMA-DMBOK2:Data ManagementBody of Knowledge.2 nd Edition],中文版為《DAMA數據管理知識體系指南（第2版）》，第二版英文版在2017年出版。《DAMA數據管理知識體系指南（第2版）》一書中文版由機械工業出版社在國內出版，已于2020年上市。全書由國際數據管理協會中國分會多名志愿會員共同翻譯完成。

本書是國際數據管理協會（DAMA）對過去30多年數據管理領域知識和實踐的一個總結，由會員們花了多年時間和業界專家反復討論撰寫而成。它是市場上唯一綜合了數據管理方方面面的一部權威性著作，成為數據治理的標準工具書。

國際數據管理協會（DAMA）是一個全球性數據管理和業務專業志愿人士組成的非營利協會，致力于數據管理的研究和實踐。DAMA國際自1980年成立以來，一直致力于數據管理的理論研究、實踐、教訓及相關知識體系的建設，在數據管理領域累積了極為深厚的知識沉淀和豐富經驗，并先后出版了“DAMA 數據管理字典”和“DAMA數據管理的知識體系和指南”（DAMA-DMBOK）。

二、DAMA數據管理知識體系框架

DAMA-DMBOK2理論框架由11個數據管理職能領域（圖1）和環境因素六邊形圖（即7個基本環境要素）（圖2）”共同構成“DAMA數據管理知識體系”，每項數據職能領域都在7個基本環境要素約束下開展工作，按照一定的邏輯結構進行分析，保證數據治理的目標和實際商業過程的貢獻。用于指導組織的數據管理職能和數據戰略的評估工作，并建議和指導剛起步的組織去實施和提升數據管理。

圖1 11個職能域

11個職能域：

數據治理：通過建立一個能夠滿足企業數據需求的決策體系，為數據管理提供指導和監督。

數據架構：定義了與組織戰略協調的管理數據資產藍圖，以建立戰略性數據需求及滿足需求的總體設計。

數據建模和設計：以數據模型的精確形式，進行發現、分析、展示和溝通數據需求的過程。

數據存儲和操作：以數據價值最大化為目標，在整個數據生命周期中，從計劃到銷毀的各種操作活動。

數據安全：確保數據隱私和機密性得到維護，數據不被破壞，數據被適當訪問。

數據集成和互操作：包括與數據存儲、應用程序和組織之間的數據移動和整合相關的過程。

文檔和內容管理：用于管理非結構化媒體數據和信息的生命周期過程，包括計劃、實施和控制活動，尤其是指支持法律法規遵從性要求所需的文檔。

參考數據和主數據：包括核心共享數據的持續協調和維護，使關鍵業務實體的真實信息，以準確、及時和相關聯的方式在各系統間得到一致使用。

數據倉庫和商務智能：包括計劃、實施和控制流程來管理決策支持數據，并使知識工作者通過分析報告從數據中獲得價值。

元數據：包括規劃、實施和控制活動，以便能夠訪問高質量的集成元數據，包括定義、模型、數據流和其他至關重要的信息（對理解數據及其創建、維護和訪問系統有幫助）。

數據質量：包括規劃和實施質量管理技術，以測量、評估和提高數據在組織內的適用性。

圖2 7個基本環境要素

基本環境要素：

目標與原則：每個職能在自己主題領域里的方向性目標，以及職能指標量化的基本原則。

活動：每個職能都是由一個或多個活動組成，其中有部分活動能被細化為子活動。

主要交付物：信息、物理數據庫即各職能在管理過程中最終輸出的文檔。

角色與職責：參與執行和監督職能的業務角色和IT角色，以及其各自職能中承擔的具體責任。

實踐與方法：包含了常見和流行的實踐方法，以及交付物的執行過程和步驟。

技術：各種配套支撐技術的類別、標準和規范、產品選擇的標準和常見的學習曲線。

組織與文化：主要包括管理度量指標和標準、成功和商業價值的度量指標和標準等因素。

三、DAMA數據管理知識體系的用途和目的

• 協助數據管理界內部建立各種共識，讓不同的讀者了解有關數據管理的本質和重要性。

• 提供常用的數據管理職能、交付成果、角色和相關術語標準的定義，幫助數據管理專員和數據管理專業人士了解自己的角色和職責。

• 幫助機構制定企業數據戰略，確定數據管理的指導原則。

• 指導實施和提高數據管理職能的工作、廣泛采用的方法和技術以及重要的可選辦法，指南中不涉及具體的技術供應商或產品。

• 給讀者指出一些有關數據管理知識的其它資源，來加強對數據管理的理解。

• 澄清數據管理的范圍和界限。

• 提示在數據管理領域里需要進一步開展的研究范圍。

• 提供數據管理有效性和成熟度評估的基礎。

• 指導高等教育系統開發和提供數據管理課程內容。

• 幫助數據管理專業人士準備 CDMP 考試。

四、企業使用DAMA數據管理知識體系的收益

1、有助于企業建立數據管理制度，制定數據管理策略，統一數據口徑，形成統一、規范的數據應用標準。

2、為數據提供一致的視圖和通用術語，統一對數據的認識，提高對數據的共同理解。

3、提升數據資產意識，數據管理配套建設不斷到位。

4、提升數據的質量和數據的使用價值。

5、在企業內部建立起數據驅動業務的企業文化。

6、幫助組織更好的遵循內外部有關數據使用和管理的監管法規。

7、實現數據間的廣泛共享，提升數據分析和使用能力。

8、幫助企業培養數據人才，組建數據治理團隊，構建合理的組織架構。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的DAMA数据管理知识体系简介的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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