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。
DAMA数据管理知识体系指南，这本书确实厚，章节内容也多，如果没有一点技术背景，读起来稍显吃力。但是现在数字化转型，数据驱动，数据治理，数据资产等等概念和应用又相当有价值。本文针对DAMA DMBOK知识体系做一个简单的导引，方便初学者和准备深入学习的同行们。文中借鉴的图片详见文末，细节的阅读也可以参照文末链接。DAMA DMBOK 全书一共17个章节，目录如下：
以下内容，分别针对17个章节详细展开。整体思路是逐个章节先带着问题去看举一个例子如果不具备这个能力会出现什么问题？如何去解决这个问题，以及需要具备的能力描述。
一、数据管理
多年前一家网上电商的运营人员，由于工作疏忽，将一件价值1000元的商品，输入成100元，上架后，被用户当成羊毛薅，导致短时间订单量巨大，而又不得不发货，损失惨重。分析这个情况，有运营人员权限管控问题，操作此类数据修改，是否有校验或者审核？ 也有数据监控和预警的漏洞，短时间订单量剧增是否有不正常的预警监控？等等环节的落实和保障需要一套有效的数据管理机制。如何更好的管理数据，DMBOK提供了如下能力描述： 数字化转型网www.szhzxw.cn
二、数据伦理
大多数人都有去过售楼处的经历，楼盘开发商往往会针对首次进入售楼处的客户给与一定的优惠，如何来判断是否首次进入呢？借助于摄像头捕捉进入售楼处的人脸，然后通过人脸识别来统计，当然收集的客户人脸数据是否还用作他处？无从得知，因此监管部门也加大此类信息的管控和要求。为了避免此类情况出现伦理问题，因此针对数据的伦理也要做相应的管理。DMBOK提供了如下能力描述：
三、数据治理
前几年发生了苏伊士运河搁浅的事件，这条繁忙的海航通道，搁浅一天都可能带来全世界的供应链紊乱。华为手机组装的各个零部件运送的延迟也影响了整个装配和生产。华为通过自建的ERP系统对数据进行分析，能够准确的预知和判断到达客户手中的手机将要延迟多久。而做出这样的响应和判断离不开，严谨而科学的数据治理工作。如果说数据管理是针对具体的数据方面进行管理，那数据治理就是针对数据管理工作进行监督和指导。 数字化转型网www.szhzxw.cn
四、数据架构
在电商竞争日益加剧的情况下，各大公司都在重构业务流程，加大做强以数据为驱动的转型竞争，进行线上和线下的业务整合，在这个数据为王的时代，如何更好的分析数据，利用数据。必须要要有一套完备的数据架构支撑。而数据架构作为企业4A架构（业务架构，应用架构，数据架构，技术架构）最重要的架构之一，贯穿整个企业架构生命周期。数据架构的目的是规划和定义数据资产的总体蓝图。
五、数据存储和互操作
针对重要的业务系统的数据库通常都会做主备容灾，当数据库宕机可以开启备用库或者对主库恢复。为了能够及时恢复将损失降到最低，需要DBA针对数据的物理存储和日常的操作做相应的规划和管理工作。
六、数据建模和设计
智能商品推荐大家应该不陌生，我们在淘宝搜索一件喜欢的商品，接下来总是被投递类似或者相关的商品给我们。大数据是如何做到精准的推送呢？在数据的建模和设计中需要针对数据的关联性，数据如何存储，如何打标签，如何分类等等都需要事前进行比较好的设计。建模的目的是分析和展示数据。
七、数据安全
前几年特斯拉车辆不允许进入特定的场所，特斯拉的360摄像头实时获取周边信息，如果将机密场所的地理位置，实时视频传输到国外，涉及的安全问题非同小可。因此后面国家也出台政策，特斯拉收集的数据只能在国内使用。
八、数据集成和互操作
还是回到上面举的苏伊士运河阻塞事故，为了能够做出精准预测，比如因此事件耽搁造成手机新品延迟多久发货，延迟多久才能到客户手中。这里需要集成供应链系统，客户关系管理系统，生产计划管理系统，配送系统等等系统的数据才能做出精准计算。 数字化转型网www.szhzxw.cn
九、文档和内容管理
以前我们管理的数据，基本上都是结构化数据，随着物联网，云边计算的发展，半结构化数据，非结构化数据越来越多。比如现在我们车险理赔，轻微碰擦事故，只需要上传几张照片，系统就可以通过这些信息自动审核通过。现在微信的聊天记录，图片，音视频，文档等等非结构化数据，结合着人工智能技术，比如OCR图片识别，语音识别，转文字等等转成半结构化或者结构化数据进行分析利用。
十、参考数据和主数据
随着系统越建越多，我们会发现同一个数据在多个系统都有维护，做数据汇集和统计的时候，相同的名称对应多份，逼不得已本来系统可以自动完成的统计，还需要额外人工来参与，时效性得不到保证，准确性也经常出问题。数据治理的主数据管理中，就是应对这种情况，可以做集中式（创建，维护，分发都集中在一个系统），也可以做共享模式（各个系统独立维护，提供一个共享媒介，通过媒介做分发）
十一、数据仓库和商务智能
初期的数据仓库是为了商务智能BI分析用的，数据仓库的分层建设，从ODS到DW层再到DM数据集市。现在的数据仓库涵盖范围更广，除了做商务智能BI分析，还可以做历史数据的存储仓库，也可以供大数据分析使用。 数字化转型网www.szhzxw.cn
十二、元数据管理
你叫用户，我叫客户，你叫供应商，我叫提供商，到底大家说的是不是一个概念，做数据的统计，做数据的分析，如何把相应的数据关联并且映射起来，涉及到规则，类型，口径都需要元数据管理。元数据的目的是管理其他数据的信息。
十三、数据质量
为啥现在数据散、乱、差、缺？系统可以完成的数据统计，还需要人工再来一遍斧正，系统做出的预测，可信度低等等怪相，溯源还是因为数据质量差。数据质量管理，最最基础的底线目标是能够确保数据满足业务要求。
十四、大数据与数据科学
现在提到大数据，已经远远超越了大数据本身的范畴，跟AI人工智能的结合，跟大模型的结合，跟机器学习的结合等等，借此发挥大数据的优势。正因为有了这些技术的结合，才让数据洞察，预测和分析有了更高的准确度。 数字化转型网www.szhzxw.cn
十五、数据管理成熟度评估
市面上数据治理工作做的比较好的行业，还是金融行业，医疗行业等受到严格监管的行业。其他行业，尤其是信息化水平还不太高的传统行业，数据都还没有落地。导致数据管理成熟度各行不一样，同一行业内企业的治理水平不一，缺乏标准，不知道如何管理的仍大有人在，因此更需要评估自身能力，提升数据管理水平。
十六、数据管理组织和角色期望
千人千面，千企千面，每家企业都有各自的特色，各自的组织权责归属和划分。到底采用什么样的组织才能确保数据治理的有效性，这个也没有放之海内外皆准的标准。根据企业各自形态，可以分为集中式，分散式，联邦式，混合式。 数字化转型网www.szhzxw.cn
十七、组织变革管理
组织变革管理远比技术更难搞定，涉及企业数字化转型，转意识，重塑业务流程，做变革。
组织变革的最终目的是想通过一系列手段，达到提高企业营收，提高产品的用户体验，提高员工工作效率，降低成本，降低风险的目标。
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