什么是数据管理？
数据管理是一种结构化的实践，旨在管理组织的数据，以确保其可用性、实用性、完整性和安全性。它涉及建立一个由角色、职责、流程、政策和标准组成的框架，以指导数据在其整个生命周期（从创建到使用、存储或删除）的管理和保护。
什么是数据管理？
大致了解数据管理的重要性及其对组织的益处。
关键要点
- 大致了解数据管理及其对数据准确性、安全性和合规性管理的重要性。
- 了解数据管理的关键组成部分，包括数据质量、政策、安全性和管理。
- l 发现数据管理的好处，从改善决策到提高合规性和效率。
- l 浏览顶级组织如何利用数据管理保护和优化其数据的真实案例。
- l 了解随着 AI 和云技术的发展，数据管理的未来趋势，以实现更安全、更具适应性的数据实践。
数据管理概述
在当今数据驱动的世界中，组织面临着有效利用数据的巨大压力。随着来自数据库、应用程序和物联网设备等各种来源的结构化和非结构化数据大量涌现，数据管理策略可确保数据保持准确、可靠且受到保护。
数据管理策略
要创建一个强大的数据管理框架，几个关键组成部分必须协同工作。这些组成部分在确保治理策略的整体完整性和有效性方面发挥着至关重要的作用。
- 数据质量管理通过验证规则、重复数据删除和实时监控，确保数据准确、一致和可靠。高质量的数据是生成有意义的见解和支持决策的关键；没有它，分析可能会产生误导，战略可能会失败，从而导致组织内部的低效。
- 数据管理负责组织系统和平台内数据的存储、处理和维护，帮助确保数据的可访问性、安全性和易检索性。关键实践，如数据目录、建立数据湖或数据仓库，以及实施生命周期管理策略，有助于确保数据从创建到归档或删除的可用性和有序性。
- 数据政策和标准指导数据在组织内的收集、存储、处理和共享方式，确保实践与业务目标一致并遵守法规。明确的政策涵盖数据保留、共享和角色，而标准则建立一致、安全的数据管理所需的技术框架。
- 数据安全和隐私措施保护敏感数据免受未经授权的访问，并确保遵守隐私法律，如一般数据保护条例 (GDPR) 和加利福尼亚消费者隐私法 (CCPA)。加密、访问控制、多重身份验证和隐私影响评估是保护数据和维护客户信任的关键策略，尤其是在当今复杂的威胁环境中。
- 数据管理和问责制将管理数据资产的责任分配给特定个人或团队，确保他们遵循组织的治理框架。这种问责制维护数据管理实践的完整性并保持一致性，帮助数据与各部门的组织政策和目标保持一致。
数据管理框架和工具
建立有效的数据管理政策需要结构化框架和专业工具，以确保数据得到良好管理、可访问和安全。成功的数据管理方法结合了坚实的框架和强大的工具，通过自动化和先进的能力增强治理实践。
框架
流行的数据管理框架，如 DAMA DMBOK（数据管理知识体系），提供实施数据管理的结构化方法。这些框架涵盖数据架构、元数据管理和风险管理等关键领域，为组织构建治理策略提供全面的蓝图。
数据管理工具和 AI 能力
诸如 Microsoft Fabric 等现代数据工具内置联邦治理和安全能力，可帮助你管理工具中的数据。这些能力应与 Microsoft Purview 等专用的治理工具配对，以管理整个数据资产中的数据。这种组合可以通过整合集中的目录、合规解决方案和访问控制，确保数据质量、安全性和可访问性，从而简化治理流程：
通过将结构化框架与专业工具和 AI 相结合，组织可以构建一个稳健的数据管理策略，该策略有助于确保合规性、提升数据可访问性，并为高级分析做好准备。
- 数据目录：诸如 OneLake 目录和 Microsoft Purview 的统一目录等集中式目录，可用于轻松发现、管理和监控合规性，内置的见解和建议有助于维护数据标准。
- 合规性解决方案：像 Fabric 这样的平台内置了合规功能，以满足日常需求，例如自动化监控、基于角色的访问控制，以及对通用标准的遵循。这些现成的工具提供便利，帮助组织快速入门。对于更高级的需求，Microsoft Purview 提供额外的功能，包括详细的数据发现、分类和数据世系跟踪。这非常适合管理混合环境或遵循严格监管要求的组织。
- 访问控制：Fabric 的集成访问控制功能提供基础安全性，包括基于角色的权限和安全访问控制，确保敏感数据得到保护。对于更复杂的场景，Microsoft Entra 扩展了这些功能，提供联合和细粒度的身份管理。Entra 在多云和混合环境中实现精确的访问控制，确保只有授权用户才能访问关键数据。
通过将结构化框架与专业工具和 AI 相结合，组织可以构建一个稳健的数据管理策略，该策略有助于确保合规性、提升数据可访问性，并为高级分析做好准备。
数据管理的优点
提高数据质量和准确度
数据管理建立一致的实践，以确保数据的准确性和质量，支持可靠的分析、报告和决策。清晰、准确的数据帮助组织适应市场变化并抓住机会。
增强合规性和风险控制
遵守 GDPR、HIPAA 和 CCPA 等法规至关重要。数据管理使实践与这些法规保持一致，降低不合规和处罚的风险。
为决策提供信息
高质量的数据可帮助企业收集见解并做出明智的决策。数据管理确保战略决策和运营改进所使用的数据具有一致性和可靠性。
提高运营效率
数据管理可减少冗余和手动任务，从而节省时间和资源。自动执行数据录入、清理和验证，让员工腾出时间从事战略性工作。
保护数据并防止泄露
数据管理包含加密和访问控制等安全措施，以保护敏感数据并防止泄露。这些控制措施限制访问权限，可增强安全性。
现实世界中的数据管理
- 医疗保健：医院实施数据管理框架，以管理敏感的患者信息，确保遵守健康数据法规，如HIPAA。如果没有标准化的数据共享协议，医院将很难与其他医疗提供者合作，从而影响患者护理结果。
- 金融服务:银行制定治理政策来管理客户财务记录和交易数据，以降低欺诈风险。数据管理对于符合行业规范（如 PCI DSS）是必要的，这样银行才能确保交易安全并维护客户信任。
- 零售：零售商使用数据管理来管理来自销售交易、客户行为和供应链管理系统的大型数据集。缺乏数据管理会使准确分析消费者趋势以及在确保遵守隐私法的同时优化营销策略变得更加困难。
- 制造：在制造业中，数据管理框架有助于管理和分析生产线上物联网设备产生的数据。如果没有数据管理，企业就很难深入了解运营效率、设备维护以及供应链绩效，从而影响决策和成本。
数据管理的未来趋势
如今，组织越来越依赖 AI 和机器学习等先进技术 - 这使得良好的数据管理变得更为关键。AI 模型和机器学习系统需要高质量的数据才能正常运行。如果数据不一致或不准确，这些技术得出的结果就可能出现缺陷或偏差。
数据管理如何支持 AI 和机器学习：
- 数据一致性：治理框架确保 AI 模型使用一致且准确的数据，从而得出更可靠的预测结果。
- 数据透明度：通过跟踪数据来源（数据来自哪里以及如何变化），组织可以理解和验证 AI 系统使用的来源，从而建立对 AI 结果的信任。
- 隐私和安全性：通过治理，组织能够在不违反隐私规定或 GDPR 等法规的前提下，安全地将客户数据和业务数据用于 AI 项目。
数据管理的未来趋势
随着数据管理的不断发展，几种新兴趋势正在塑造其未来：
- 数据管理中的 AI 和自动化：随着组织生成的数据量日益庞大，AI 驱动的工具对于自动化数据管理流程而言正变得至关重要。这些工具能够自动对数据进行分类、检测异常情况并强制执行合规规则，从而减少人工干预的需求，并提高效率。
- 集成云和混合环境：越来越多的企业正将其数据基础设施迁移至云平台，这促使对云原生治理解决方案的需求日益增长。这些解决方案使企业能够在混合环境中管理数据，确保无论数据是存储在本地、云端还是跨多个云平台，都能保持一致的治理实践。
- 注重隐私和合规性：隐私法规日益严格，组织必须调整其治理框架以保持合规。随着 GDPR 和 CCPA 等法律对数据处理实施严格准则，企业正在投资于注重隐私设计原则的治理解决方案，确保从一开始就将隐私考虑纳入数据管理和处理过程之中。
- 数据民主化与自助式分析：数据管理在推动数据民主化方面发挥着作用，使得组织内更多用户能够访问和分析数据。这一趋势将得到自助式分析工具的支持，这些工具允许用户创建报告和可视化图表，同时确保治理政策到位以保护敏感信息。
结论
数据管理的重要性
对于任何希望在保持合规性和安全性的同时有效利用数据力量的组织来说，数据管理都至关重要。通过构建强大的治理框架，组织能够将数据转化为支持明智决策、推动创新并提高运营效率的战略资产。
数据管理的未来将越来越多地涉及自动化、AI 集成以及与云策略的协同，使其成为现代数据管理中不断发展且至关重要的一部分。为了保持竞争力和合规性，组织必须持续发展其治理策略，以跟上不断变化的技术和监管环境。
数据管理的未来将越来越多地涉及自动化、AI 集成以及与云策略的协同，使其成为现代数据管理中不断发展且至关重要的一部分。为了保持竞争力和合规性，组织必须持续发展其治理策略，以跟上不断变化的技术和监管环境。
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常见问题解答
常见问题解答
- 这四大支柱包括数据质量、数据管理、数据安全以及数据合规性。每一根支柱都确保数据得到全面管理，使各项实践与业务目标保持一致。
- 数据管理的核心在于构建一个框架，该框架既能管理和保护数据资产，又能确保这些资产符合法规要求，同时可供业务使用。
- 数据管理的所有权通常归属于一个指定的数据管理团队或办公室，该团队或办公室可能包括数据管理员、合规官以及信息技术人员等角色。他们跨部门协作，以维护一致的做法和政策。
通过建立清晰且有效的数据管理框架，组织为数据驱动的成功奠定基础，确保其数据成为未来增长和创新中可靠且安全的资源。