每个组织都有自己的数据管理方式。有的公司准备自研并制定了长期计划，有的公司使用最新的数据管理工具和技术，有的公司则是为了满足监管机构的要求。这几种的思路完全不一样。
你的组织是否实施了测试数据管理？如果你的组织处理关键或敏感的业务数据，测试数据管理肯定会让组织受益。与测试数据相关的问题占所有软件缺陷的 15%，这一事实强调了测试数据的重要性。本文将准确讨论测试数据经理职责、测试数据经理需要什么技能、以及雇佣测试数据经理的好处。
📨 数据管理（Data Management）：涉及在整个生命周期内为数据和信息资产提供价值，通过规划、政策、程序和实施活动，执行和监控这些资产的过程。P1
在中国制造2025战略决策的指引下，制造业都在智能制造领域探索自身的发展路径，希望能够跟上数据发展的浪潮，以数据驱动业务快速提升企业竞争力。那么面对企业海量数据，如何找到数据管理的切入点呢？分析近些年我所接触到的制造业数据项目中，制造业在数据管理方面起步较晚，企业自身已经意识到数据管理的重要性，并根据自身发展情况不同而选择适合自己的建设目标，大多数企业纷纷选择主数据管理来入手。 制造业主数据有着鲜明的特点，首先主数据分布在设计、工艺、生产过程中的多个业务部门中、在众多异构系统中使用、主数据本身具备多学科的特
随着企业对于数据重要性的认知越来越深刻，很多大型企业都已经有了数据管理部门，初衷是希望通过数据管理部来构建企业级的数据管理体系，组织，标准，系统，来解决数据一致性的问题，更好的利用数据，但是，近两年经过观察和与多个数据管理部负责人的沟通，我们发现不少数据管理部的工作步履蹒跚，收效不大。
本文将重点探讨Docker容器中的数据管理策略，包括卷、挂载和数据持久化。通过深入分析这些数据管理策略在Docker社区和市场中的应用，以及在不同领域和技术领域中的具体应用案例，我们可以更好地理解如何有效地管理Docker容器中的数据，并确保数据的安全和持久性。
数据的价值取决于数据治理的效果。而数据治理工作有一个至关重要的基础——具有明确的数据治理角色，并确保所有干系人理解这些角色之间的差异。
主数据是在各业务系统均被使用、共享性极高的一些数据，满足跨部门跨业务协同使用，反映核心业务实体状态属性的组织机构的基础信息，属于事务性数据。典型的主数据包括客户、产品、组织机构、物料、财务科目、人员等。
【大数据时代】机器学习如何改变大数据管理 📷 如今，企业在如何克服商业挑战方面很少根本性的改变，机器学习在市场中的应用也是如此。各种类型企业都希望利用机器学习来降低成本，希望获得更好的成果。这种机器学习的广泛采用有一些后果，大数据的应用并不是一件容易的事情，当企业的数据管理系统随着快速发展的算法而不断更新时，企业目前面临着严峻的挑战。 那么机器学习究竟如何促进大数据管理的革命，以及今天最聪明的公司为解决大数据问题而采取的行动呢？对大数据管理演进的快速回顾表明，机器学习已经推动了领域内的重大变化，以及这种变化
本文探讨了如何在机器学习方面建立更好的数据管理，分析了大数据时代下数据管理的重要性，以及企业如何通过自动化和算法来提高数据管理效率。
本文档基于数据治理相关学习资料整理，为数据治理专业认证CDMP的学习笔记（思维导图与知识点）整理。文章较长，建议收藏后阅读。后续的文档请关注公众号 大数据流动，会持续的更新~
我们认为，企业应该重视数据统治和数据管理。如果数据是一个企业最重要的资产，然后常规的数据统治项目和数据管理最佳实践是其能够实现的多数投资策略。如果只有其中一种投资，企业都会在获取已有数据资源中面临挑战，仍然有可能会被大数据的迸发淹没掉企业。数据统治和数据管理共同掌控着一个企业如何实现理解和使用自己的数据资产，以及那些资产随着时间是如何被管理的。两者变得更加具备战略性，因为企业从数据中获得发展，记录的中心数据库系统基于动态的历史结果做报告，参与的实时系统能更快生成洞察力和告知新手更好的决策，更准确的数据。
主数据管理是企业实现内部决策分析、业务流程再造的前提，并且做好主数据管理还有以下3个方面的好处：帮助跨部门协同、便于开展数据治理工作、赋能数字化转型的需求。那么主数据管理到底该如何实施呢？
简介：DAMA：国际数据管理协会，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，是当前国际上在数据治理领域最权威的机构。DMBOK2则是DAMA组织众多数据管理领域的国际级资深专家编著，深入阐述数据管理各领域的完整知识体系。它是市场上唯一综合了数据管理方方面面的一部权威性著作。本篇文章，将针对DMBOK中的核心内容进行解读。
信息建模描述了理解与企业相关的数据、流程和规则所需的元数据（图1）。信息建模有三个主要领域：
从存储中分离数据管理有明显的优势。人们需要了解这种新方法如何使这些操作更简单、运行成本更低。
主数据是描述核心业务实体（如客户、供应商、地点、产品和库存）的一个或多个属性。所以主数据即是在进行企业业务架构分析中发现的核心业务对象。或者讲主数据是企业已经存在的涉及到价值链核心业务流程的各个IT系统的基础数据。
数据资产管理（DAM，Data Asset Management）是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理需要充分融合业务、技术和管理，以确保数据资产保值增值。《数据资产管理实践白皮书》
在建筑行业中，设计师和工程师们需要使用各种专业软件才能创建和管理复杂的建筑项目。Revit就是这样一款软件，它是一种支持BIM（建筑信息模型）技术的CAD软件，可以帮助用户更轻松、高效地进行建筑设计和管理。除此之外，Revit还拥有许多独特的功能，本文将通过举例法来介绍其中几个重要功能，并探讨它们在实际应用中的价值。
从今天开始，"数据小兵"将和大家一起共同构建"数据知识体系"，欢迎大家共同参与、学习和研讨。本期为了给大家以较为明确的学习目标，结合之前《数据思维数据师的能力》的内容，优选出"DAMA数据管理知识体系指南、TOGAF9.1企业架构标准体系、元数据"价值量较高的知识体系核心内容进行学习，期望大家踊跃参加、互动交流。
伴随着“工业4.0”“智能制造”“中国制造2025”而来的所有产品设计、生产装备、感知设备、联网终端，包括生产者本身都在源源不断地产生数据，这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期，是
主数据被普遍定义为组织/系统间共享的描述业务实体的数据， 属性相对稳定， 变化缓慢。
元数据是企业数据资产管理的基础，是关于“数据的数据”，例如数据类型、数据定义、数据关系等，相当于数据表格中的表头信息，是一个相对客观的概念。
DMP为Data Management Platform的缩写，通常译作数据管理平台。
本文介绍了主数据的概述，包括主数据的定义、特征、类型、和其他数据的关系，主数据管理的意义，主数据管理的实施痛点，主数据管理的内容，主数据的管理实施方法以及项目实施示例等内容，为对主数据和数据管理有研究兴趣的朋友提供了一定的参考。
ArcGIS Pro是由美国Esri公司研发的一款世界著名的地理信息系统软件，被广泛应用于GIS数据管理、地图制作、空间分析等领域。ArcGIS Pro具有强大的数据处理能力和数据可视化能力，可以帮助从业人员更便捷和高效地处理和分析地理信息数据。
身处大数据时代，数据驱动自然而然成为了一个不可逃避的热词。不少企业在做决策或者产品、运营等优化时，在数据的支撑下进行科学地运营，从而为业务带来更多增长，在这一过程中，他们发现收集到的数据的有形商业价值在很大程度上取决于一件事：如何计划并使用数据。
最近的一段时间一直在学习的数据库实例，在学习的过程中遇到了很多的问题，第一个问题就是数据库到底是什么东东？大脑里面没有任何的东西，上网查资料，不断总结。上面也给大家简单的列了目录，数据库的系列文章，近期会为大家一一展现。
此外，对于许多不属于“数据项目”的项目，数据管理方法是其成功的关键因素。由于这些共性和问题的复杂性，有必要使用企业方法进行数据管理。
在各种数字化的影响下，将企业环境中的各种元数据整合利用至关重要。对于企业来说，选择适合自己的元数据管理工具将能最大化发挥元数据的作用，以协助企业完成在数据方面的战略目标。
11月1日，NineData 多云数据管理平台正式上线，构建全球领先的多云数据管理平台。NineData提供数据备份、复制、对比和企业级SQL开发服务，让您的数据管理更安全更高效。本次发布会演示了如何通过NineData的数据管理平台，实现1分钟配置企业级数据备份。
随着人工智能模型变得更加普遍，即使是旧数据也赋予了新的用途，因此公司需要批判性地评估数据并确定他们真正需要保留什么。
信息是指有上下文的数据，上下文包括1：数据元素和相关术语的业务含义，2：数据表达的格式，3：数据所处的时间范围，4：数据与特定用法的相关性。
在当今快速发展的数字经济中，数据资产化和数据要素化已成为企业提升竞争力的关键策略。这些过程不仅涉及将数据转换为有形的经济价值，还关乎如何利用数据驱动决策、创新和业务增长。
在创建或改进数据治理程序时，数据建模过程发挥着越来越重要的作用。数据治理变得极其复杂，数据建模的使用促进了理解。复杂性增加的一个基本原因是出于研究目的对数据分析的广泛使用。另一个原因是遵守为互联网业务制定的法律法规。
数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面： 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、数据交换管理、数据生命周期管理方面。
元数据（Metadata），通常的定义为"描述数据的数据"。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据管理是数据治理的核心。
从2012年开始，几乎人人（至少是互联网界）言必称大数据，似乎不和大数据沾点边都不好意思和别人聊天。从2016年开始，大数据系统逐步开始在企业中进入部署阶段，大数据的炒作逐渐散去，随之而来的是应用的蓬勃发展期，一些代表成熟技术的标志性IPO在国内外资本市场也不断出现。转眼间，大数据几年前经历的泡沫正在无可争议地转移到人工智能身上。可以说，在过去的一年，AI所经历的共同意识“大爆炸”与当年的大数据相比，有过之而无不及。最近风口又转移到区块链上了，某种程度上也成为业内人士焦虑的一种诱因了。 但无论技术热点如何变
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。
主数据又被称为黄金数据，其价值高也非常重要。对企业来说，主数据的重要性如何强调都不为过，主数据治理是企业数据治理中最为重要的一环。主数据管理的内容包括 主数据管理标准、主数据应用标准 和 主数据集成服务标准 三大类。
本文整理自 BIGO 在 nMeetp 上的主题分享，主要介绍 BIGO 过去一年在数据管理建设方面的理解和探索。而 BIGO 数据管理的核心重点在于元数据平台的建设，用以支撑上层数据管理和建设应用，包括数据地图、数据建模、数据治理和权限管理等等。本文主要围绕以下五个方向展开：
A.数据资源(Data Resource)常识 三、行业数据资源概念(Industry Data Resources Concept)
随着企业数据越来越大，企业意识到数据是一种无形的资产，通过对企业各业务线产生的海量数据进行合理管理和有效应用，能盘活并充分释放数据的巨大价值。如果不能对海量数据进行有效管理和应用，企业堆积如山的数据给企业带来的是高昂的成本，数据就用不起来，也用不好。
SnapGene是一款生物科学领域的软件，使用它可以方便地进行分子生物学操作，如DNA序列构建、基因组分析、蛋白质分析等。它具有多种独特功能，比如直观的图形用户界面、高效的DNA序列编辑和注释、快速的测序数据管理以及多样化的DNA文档共享等。在本文中，我们将通过实际案例，举例说明SnapGene的几个独特功能，并介绍其在实际应用中的价值。
虽然许多企业渴望成为数据驱动型组织，但其中很大一部分往往只关注技术方面，主要将其视为技术资产。因此，他们的投资和举措通常围绕以技术驱动的努力。然而必须认识到技术是达到目的的手段。
作者：腾讯云大数据ES团队 自治索引是腾讯云ES推出的一站式索引全托管解决方案，应用于日志分析、运维监控等时序数据场景，提供分片自动调优、查询裁剪、故障自动修复、索引生命周期管理等功能。可在降低运维与管理成本的同时，提高使用效率与读写性能。 背景概述 腾讯云ES团队从大量的运营实践中发现，索引的合理设置是业务高效稳定运行的基础，现实中索引管理不仅使用门槛高、运维投入高，更是很多线上问题的源头，目前ES 60%的运维管理操作、60%的基础线上问题都与此相关，是使用ES的关键痛点。 基于此背景，腾讯云ES推出
大家好，我是独孤风，一位曾经的港口煤炭工人，目前在某国企任大数据负责人，公众号大数据流动主理人。在最近的两年的时间里，因为公司的需求，还有大数据的发展趋势所在，我开始学习数据治理的相关知识。今天给大家分享一体化的元数据管理平台——OpenMetadata。
Datos IO通过为NoSQL提供数据保护来构建业务，并推出RecoverX 2.0，将应用程序为中心的数据管理方法扩展到多云环境。新功能包括对关系数据库的云数据保护、大数据文件系统的备份和恢复、以及弹性扩展。
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