数据资源(Data Resource)常识(1)(2)

上一篇《数据资源概论》数据的概念和类型

A.数据(Data)和信息(Information)常识

B.数据的分类(Data Classification)常识

第二篇《数据资源概观》数据资源类型

A.数据资源(Data Resource)常识

一、什么是数据资源(Data Resource)

二、数据资源管理(Data Resource Management)

数据资源存储在个人和各种社会单位持有的各种设备上，并且在人类社会的人机交流中流通和应用。本文通过数据资源、数据管理、数据治理、源数据、数据元、大数据、元数据、数据库、数据源、主数据等专业术语，全面总结产学研用多个方面数据相关概念的内涵及差异、标准和应用。数据资源(Data Resource)类型相关定义、分类、标准、专业常识和应用部分，共2章8大节35小节。此为第二章前两节。

A.数据资源(Data Resource)常识

首先，我们从数据资源、数据标准常识入手，来看人们对数据资源的一般性界定是什么。其中，也有结合了数据和企业、业务的联系和区别的解释。本章4大节32小节。

一、什么是数据资源(Data Resource)

数据资源(Data Resource)广义上是指对一个企业而言所有可能产生价值的数据，包括自动化数据和非自动化数据。数据资源通常存储在数据库管理系统或其他软件(例如电子电子表格)下的数据库中。(Data resources are usually as stored in databases undera database management system or other software such as electronic spreadsheets.)(Wikipedia,2019) [1]

具体来说，数据资源(Data Resource)是信息技术基础设施的一个组成部分，它代表某组织可使用的所有数据，无论这些数据是自动化的还是非自动化的。不同的业务组织可能有不同的需求。如今，找到在不同行业运作的单独公司并不少见。在企业运作的原籍国，或者甚至在其原籍国之外这个国家内不同的地理位置，也不难发现这种公司的分支。(Data Resource is a component of information technologyinfrastructure that represents all the data available to an organization,whether they are automated or non-automated. Different businessorganizations may have different needs. Today, it is not uncommon to find asingle company operating in different industries. It is also not uncommon tofind companies branching out to different geographical locations within thecountry it is operating in or even outside the country of its origin.)(USGS, 2008) [2]

建立信息技术基础设施可能非常复杂。通常，机构的成立越复杂，其IT需求就越复杂，最终IT基础设施的建立也将变得更加困难。IT基础结构具有许多方面。IT架构师需要在网络部分考虑网络外围设备，包括路由器、交换机、电缆、无线连接和其他产品。然后是服务器方面，其中为某些功能强大的计算机分配了单独的任务，例如数据库服务器、Web服务器、FTP服务器等。

数据资源是此基础设施的一个单独组件。与网络和服务器组件以及许多其他未提及的组件一样，仔细规划IT基础结构的数据资源也很重要。数据资源包含组织对每个可用数据的所有表示形式。这意味着，即使是那些非自动化数据，例如每个员工各自办公桌上的大量纸质文件，隐藏在钢柜中的机密纸质数据、销售收据、发票和所有其他交易纸质文件，也构成了数据资源。不可否认，尽管所有业务流程都已数字化，但纸质文本仍在业务运营中发挥着重要作用。数字数据资源为公司提供了更快，更有效的数据管理手段。在当今世界，数据资源的实现不仅限于数字化方面。

如今，公司发现，支持数据资源的最有效方法正在不断变化，并随着技术的发展而发展。实际上，自最近20年以来，变化非常重要。在数字数据资源领域，在不远的过去，曾经有大型的集中式设施将大型机运行到客户端-服务器系统的分布式集合，再回到最近的商品硬件阵列。如今，数据资源的物理性质可能已经发生了巨大变化，但是对可伸缩和可靠基础架构的需求却没有改变。

今天，分散数据资源并通过网络连接是很普遍的。今天，这变得非常有意义，因为对信息的需求变得越来越普遍，并且数据消费者现在正在进行移动计算：Web、移动应用程序、国家或全球分支机构、全球合作伙伴站点或子公司。

在特定位置或硬件的基础上创建基础架构已不再可行，而是在网络的帮助下基于每个组织中的另一个普遍实体创建基础架构。该网络具有许多固有的质量，使其成为管理托管数据资源基础结构的基础的理想选择。数据资源可能分散在公司的各处。可能有来自财务、销售、市场、人力资源、制造和其他公司部门的数据资源。一些数据资源可能来自其他地理部门的其他几个部门。

简而言之，数据资源可能来自世界各地，它们可能会汇聚在一个数据仓库中，它们可能将交叉数据从部门发送到另一部门。无论如何，一切都朝着网络基础架构发展。联网数据资源的最好例子是互联网，全世界有数百万台Web服务器是数据资源。

二、数据资源管理(Data Resource Management)

国际数据管理协会(DataManagement Association International, DAMA)定义，“数据资源管理，致力于发展处理企业数据生命周期的适当的建构、策略、实践和程序。”这是一个高层而包含广泛的定义，而并不一定直接涉及数据管理的具体操作(如关系数据库的技术层次上的管理)。数据管理的常见内容包括：数据分析、数据建模、数据库管理、数据仓库、数据挖掘、数据安全、数据整合、数据移动(Data movement)、数据质量保证(Data quality assurance)、元数据管理(数据存储库及其管理)[Meta-data management (data repositories, and theirmanagement)]、战略数据架构(Strategic data architecture)、数据管理的主题(领域)等。(DAMA,2019)[3]

维基百科(Wikipedia自由的百科全书)上，数据管理即对数据资源的管理。(Wikipedia,2019) [4]百度百科里，数据资源管理(Data Resource Management, DRM)是应用数据库管理系统、数据仓库等信息技术和软件工具等数据管理工具，完成组织主体所从事的数据相关资源管理活动，满足企业信息需求的管理活动。数据资源管理工具：信息技术和软件工具，任务：组织数据资源管理。(baike,2018)[5]

2.1 文件数据资源

早期的数据资源管理采用文件处理方法，计算机文件代表了主要的数据资源。在这种方法中，数据根据特定的组织应用程序的处理要求被组织成特定的数据记录文件，只能以特定的方式进行访问。这种方法在为现代企业提供流程管理、组织管理信息时显得过于麻烦，成本过高并且不够灵活。因此出现了数据库管理方法，它可以解决文件处理系统存在的问题。(JamesA.O'Brien & George M.Marakas, 2007)[6]

2.2 数据库数据资源

1961年，美国通用公司研发的第一个数据库系统DBMS诞生。此后，资源管理进入数据库管理时代，数据资源管理正式诞生。数据资源管理(data resource management)是应用数据库管理、数据仓库等信息系统技术和其他数据管理工具，完成组织数据资源管理任务，满足企业股东信息需求的管理活动。(张晶,2007)[7]需要注意的是，不论文件型还是数据库型数据资源，绝大多数并未得到管理。

2.3 业务数据资源

全业务域数据资源中心为企业提供完整的数据中心解决方案，提升企业管理和运营效率，实现数据采集管理、标准规范管理、元数据管理、主数据管理、数据协同与追溯管理、调度管理，数据反捕、BI决策分析等，通过体系化的数据资源管理中心的建设，可有效打通企业内部之间的数据流通渠道，解决企业管理信息化在数据层面的核心问题，形成横向集成、纵向贯通的高效、有序的信息流，发挥数据信息的基础支撑作用，满足企业对信息和数据的需求，帮助企业解决数据集成和共享、盘活数据资产和有效规避信息孤岛等问题。(rainbowzhouj,2019) [8]

例如，图书馆文献资源体系中，数字资源建设成为数字化图书馆重要基础建设。数字时代图书馆的信息资源的种类和结构十分复杂，除了馆藏的各种媒体资源外，还有纷繁复杂的网络信息资源、各种类型的数据库资源等。对各种信息资源进行筛选和整理、进行深层次的开发和整合。

2.4 数据资源简化

数据资源复杂多样，数量和种类越来越多，逐渐超越人类和机器的处理能力，需要做出一定程度的数据治理，其中最主要的方法就是数据简化。数据简化概念提出者、社区创始人秦陇纪，对数据资源类型做了初步分析，认为数据资源管理、数据管理、数据治理与数据简化的关系，在数据资源范畴内是层层递进、逐步细分的。如下图所示。

图1：数据资源管理、数据管理、数据治理与数据简化的关系

有了这个框架，我们接着细化数据管理、数据治理、数据简化、数据资产、数据资产管理等专业术语和概念，进一步说明他们的定义和区别，便于读者理解和掌握数据领域相关概念和内涵。

未完待续(To Be Cont.)