数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
随着互联网、全球化和信息化的快速发展，数据管理的重要性日益显现。数据管理领域是信息技术发展中的一个新兴领域。
一、背景介绍
国际数据管理协会（Data Management Association ,又名DAMA International）是一个全球性数据管理和业务专业志愿人士组成的非营利协会，致力于数据管理的研究和实践。DAMA国际自1980年成立以来，一直致力于数据管理的理论研究、实践、教训及相关知识体系的建设，在数据管理领域累积了极为深厚的知识沉淀和丰富经验。
二、DAMA模型图介绍
DAMA车轮图定义了数据管理知识领域。它将数据治理放在数据管理活动的中心，因为治理是实现功能内部一致性和功能之间平衡所必需的。其他知识领域（数据体系结构、数据建模等）围绕车轮平衡。它们都是成熟数据管理功能的必要组成部分，但根据各组织的需求，它们可能在不同的时间实现。
数据治理：通过建立一个能够满足企业需求的数据决策体系，为数据管理提供指导和监督。这些权限和责任的建立应该考虑到组织的整体需求。
数据架构：定义了与组织战略协调的管理数据资产的“蓝图”，指导基于组织的战略目标，指定符合战略需求的数据架构。
数据建模和设计：数据模型的精确形式，进行发现、分析、展示和沟通数据需求的过程。
数据存储和操作：以数据价值最大化为目标，包括存储数据的设计、实现和支持活动，以及在整个数据生命周期中，从计划到销毁的各种操作活动。
数据安全：这一活动确保数据隐私和安全，数据的获得和使用必须要有安全的保障。
数据集成和互操作：包括与数据存储、应用程序和组织之间的数据移动和整合相关的过程。
文档和内容管理：用于管理非结构化媒体的数据和信息的生命周期过程，包括计划、实施和控制活动，尤其是指支持法律法规遵从性要求所需的文档。
参考数据和主数据管理：包括核心共享数据的持续协调和维护，使关键业务实体的真实信息，以准确、及时和相关联的方式在各系统间得到一致使用。
数据仓库和商务智能：包括计划、实施和控制流程，来管理决策支持数据，并使知识工作者通过分析报告从数据中获得价值。
元数据管理：包括规划、实施和控制活动，以便能够访问高质量的集成元数据，包括定义、模型、数据流和其他至关重要的信息（对理解数据及其创建、维护和访问系统有帮助）。
数据质量管理：包括规划和实施质量管理技术，以测量、评估和提高数据在组织内的适用性。
三、职能框架
《DAMA-DMBOK2 职能框架》定义了11个主要的数据管理职能，并通过7个环境元素对每个职能进行描述。
四、DAMA四个阶段
第1阶段：组织购买包含数据库功能的应用程序。这意味着组织以此作为数据建模、设计、数据存储和数据安全的起点。要使系统在其数据环境中运行，还需要做数据集成和交互操作方面的工作。
第2阶段：一旦组织开始使用应用程序，组织将发现数据质量方面的挑战。但获得更高质量的数据取决于可靠的元数据和一致的数据架构。它们说明了来自不同系统的数据是如何协同工作的。
第3阶段：管理数据质量、元数据和架构需要严格地实践数据治理，为数据管理活动提供体系性支持。数据治理还支持战略计划的实施，如文档和内容管理、参考数据管理、主数据管理、数据仓库和商务智能，这些黄金金字塔中的高级应用都会得到充分地支持。
第4阶段：管理数据好处的利用，提高了其分析能力。
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数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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2、数据研习社：与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题，推动产业发展！
3、国际认证培训：目前已引进DAMA国际认证CDMP，其他国内外认证也在逐步引进中
4、典型案例参考：与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例，共探企业数据落地应用
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