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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。
三、行业数据资源概念(Industry Data Resources Concept)
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。
最近在读石秀峰老师的《一本书讲透数据治理》，很多名词都听过，但是没串起来，正借此机会，系统性地学习补充一下，针对一些混淆的知识点，做下笔记，需要的时候，算是有个参考，
回顾整个数据平台的发展，在每一个阶段所有数据类应用都会或多或少的都会有数据质量的困扰，数据标准更是难以落地。数据管理由于难度大，涉及方面多逐步成为重要不紧急的事情。 在海量复杂数据的场景下，如果没有有效的管理，那么大数据只能成为数据的沼泽。企业在大数据的投资只能换来低质量的大量无效数据，从而极大的影响企业的大数据战略。在大数据的时代，大家都在重视数据存储和大数据相关技术的同时，都开始注重建设数据管理能力。 传统的数据管理对于企业来确实较为复杂，虽然方法论没有问题，但是对于企业来说往往望而生畏，比如组织架构庞
"数据小兵认为"书中并未提及"运营"管理，"数据管理"如果作为组织体中的常设机构，应在企业组织结构中有明确的职能定位，作为职能部门应与企业的日常运营管理紧密集合，如果进行项目化管理会存在企业数据管理能力持续性保障问题。
最近Gartner在研究报告里明确指出，“元数据管理将是未来企业信息化的核心基础设施”。确实，在大数据环境中，如果企业不通过元数据管理把多种复杂的信息管理起来，很难做到信息的有效利用。但是，很多企业逐渐发现元数据管理直接给企业业务创新带来的价值非常有限。目前的元数据管理现状是什么？如何充分释放元数据管理的业务价值？有哪些实践经验可以借鉴？ 目录： 一、现状分析：孤独的企业元数据管理 二、解决方案：面向业务释放元数据价值 三、技术实践：普元的企业元数据管理实践 一、现状分析：孤独的企业元数据管理 元数据管理不
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。
在心理学中，韧性就是从逆境、失败甚至是积极事件中恢复常态的能力，一个人的“心理韧性”往往决定了其人生的上限。
在大数据时代的大数据管理形式不断发展过程中，给企业发展带来冲击非常巨大。因此，企业要根据我国信息技术不断发展的形式，对大数据管理框架进行全面的设计和创新，如图1所示。在大数据的处理的过程中，主要是围绕着数据资产进行管理的，同时对大数据时代的大数据管理制度，进行全面的规划行、设计、创新，这样对其它信息技术管理领域，提供了便利的条件。其实，大数据时代的大数据管理最主要的目的，就是将大数据的价值进行充分的展现。另外，在大数据时代的大数据管理框架不断创新的过程中，有效的实现了大数据共享等性能，不断扩大了大数据时代的大数据管理的内容，对我国现代化信息技术的发展，起到了重要的作用和意义。
以下是本文的 2 分钟摘要，其中包含 Gartner 关于在数据目录中查找内容的关键建议：
公司越来越希望成熟他们的数据治理，围绕其的正式数据管理能力 价值即服务，在 2023 年。这样，组织可以快速灵活地应对不确定的业务环境。
近年来现代化企业都在改革现有的数据管理体系，优化原有的基于策略定义的数据管理模型，逐渐开始使用基于数据使用行为的数据管理方式。以确保数据不仅可用，而且保持活性，从而始终让数据资产充分发挥本身价值。
DCMM是《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018国家标准，英文简称：（Data management Capability Maturity Model）。是我国首个数据管理领域正式发布的国家标准。旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。
经过这些年的发展，国内外厂商在元数据管理能力的建设上有了一定的经验积累，此篇文章分析了国内外市场现状，指出企业级元数据管理正吸引着越来越多的厂商关注，有望成为未来元数据管理的主流方向，提出了企业级元数据管理需要具备的基本能力，并在最后简要分析了未来企业级元数据管理体系架构的技术趋势。 1. 企业级元数据管理将成为 企业信息管理的核心 国内外对企业级元数据管理的需求日益增加 仔细分析国内外现状，目前市场上对企业级元数据管理的需求正日益增加： 1、数字化加速，企业内数据量成倍增长 数字化时代到来，许多复杂多变的
数据管理是指组织对其整个数据生命周期进行的规划、执行和控制,以期最大化数据的价值。它涵盖了从数据采集、存储、处理到最终使用等全部过程。
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。
日前，全球科技咨询与研究机构 Gartner 发布了《Hype Cycle for Data Management 2023》（2023 年数据管理技术成熟度曲线报告），PingCAP 凭借技术积累和产品优势，入选报告“用于数据管理的生成式人工智能”（Generative AI for Data Management）和“多云和混合云数据管理”（Intercloud Data Management）代表厂商。
随着信息技术的不断涌现和普及，业务发展加快了数据膨胀的速度，行业内衍生了较多的新名词，如数据治理、数据管理、数据资源管理、数据资产管理等名词的定义很多，概念容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据相关的概念有全面的认识。
A.数据资源(Data Resource)常识 三、行业数据资源概念(Industry Data Resources Concept)
近年来，工信部组织中国电子信息行业联合会积极推进DCMM在各行业的贯标应用，截至发文累计完成300余家企业贯标评估，覆盖通信、能源、健康、制造、互联网等各个行业，DCMM的专业性和权威性也得到了业界的广泛认可。
根据国务院国资委印发的《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》要求，明确指出了数据治理是国企数字化转型的必经之路，数据治理被推向了“风口浪尖”。数字化转型，是当今时代企业的机遇，也是挑战。企业亟需一套符合中国国情，符合中国企业文化，并且能够指导企业开展数字化“基础设施”建设的参考框架，而DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）或许就是一个合适的参考框架。
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。
是指用来描述企业核心业务实体的数据，是跨越各个业务部门和系统的、高价值的基础数据。
随着近几年国家数字化转型政策的全面铺开，很多企业已经逐步展开了数字化转型的尝试和部署，其中不乏成功案例，但失败案例也不少，失败的原因有很多，既有企业内部原因也有外部原因。转型成功不易，实质上数字化转型是一项极其复杂的系统工程，它本质上是企业自身的一次产业升级，很多企业数字化转型的失败不是资金不足，而是未结合企业自身管理特性做好嵌入，导致转型难以落地。要想成功的需要做好很多重要性工作，但这里不得不提到其中一个重要的内容，制定有效的企业数据管理制度。
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。
DCMM是国家标准《GB/T36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型》（Data management Capability Maturity Model）的英文简称。
元数据（Metadata）是描述数据的数据。元数据按用途不同分为技术元数据、业务元数据和管理元数据。
目录： 一、企业指标管理的三个核心问题 二、解决指标管理的问题，需要从三个方面入手 三、通过元数据管理平台，实现指标管理在技术上的自动化 四、总结 指标直接反映企业的生产运营状况，为企业决策提供数据支撑。随着国家大数据战略与企业数字化转型的驱动，指标的作用越来越重要，指标管理上的诸多痛点让全企业统一的指标管理成为普遍需求。但要想把指标管理好并不容易，不仅需要科学合理的方法，还需要技术的强力支撑。 指标作为一种业务元数据，与企业元数据有着千丝万缕的联系，完全可以通过元数据管理平台实现指标的管理，把指标管理当做
随着企业继续推广一种文化 数据民主化，管理数据迁移和确保安全数据访问的有效策略正在兴起。 数据中心 据预测，今年大型企业和小型组织中多达 50% 的日常业务运营都需要高级数据管理技能。
可能很多人还不了解DCMM是什么，DCMM是国家标准《数据管理能力成熟度评估模型GB/T36073-2018》（Data management Capability Maturity Model）的英文简称，是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准，旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。
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
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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。
近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。 同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。
大数据文摘和御数坊合作，带给您“数据治理与管理领域”顶尖时讯。此活动由御数坊创始人刘晨，亲临美国企业数据世界EDW2015大会现场，为您报道大数据最不应却又最容易被忽略的内容，大数据文摘和御数坊同步为您传递... 御数坊简介 微信ID: DGWorkshop_CN 专注于数据治理与管理领域，致力于将全球最优质的数据治理与数据管理资源带给中国数据从业者，帮助中国各行各业企业客户夯实数据基础，提升数据质量，为数据资产价值的挖掘和创造保驾护航。 美国东部时间3月31日8:30，第19届企业数据世界EDW大会在华盛
👆关注“博文视点Broadview”，获取文末赠书 70多年来，伴随着信息革命和信息化的飞速发展，计算机数据量的急剧增长，数据利用和管理的重要性与日俱增，数据逐渐在信息化这个大舞台上扮演着越来越重要的角色。 01 从数据处理到数据治理 早期，数据处理（data processing）解决的是利用计算机技术对数据进行采集、存储、加工、转换和传输等的技术问题，目的在于将原始的、看似无序的和非结构化的数据，通过格式化的方法，使其转换为结构化的数据，并存储于计算机系统之中，以便于数据的高效检索、管理和利用。 其后
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。
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
新冠肺炎疫情当前，上海的封城之殇仍绕梁余耳，被称为疫一代的我们，算下来疫情下生活工作也有近 3 年了。如果说什么对我们的生活、工作方式改变最大，那莫过于疫情了。
数据治理、数据管理、数据管控三者的确有重叠的地方，容易混为一谈，这就造成了在实际使用中人们经常将这三个词混着用、随机用的现象。
在企业数据建设过程中，大数据治理受到越来越多的重视。从企业数据资产管理和提升数据质量，到自服务和智能化的数据应用，大数据治理的内容在不断地发展和完善，其落地实施的过程中会遇到各种各样的难题和挑战。本篇文章通过分析大数据治理建设中的沟沟坎坎，总结出了大数据治理需要具备的能力和关键技术。 本文目录： 一、困难重重却充满光明的大数据治理发展之路 二、大数据治理技术需要不断革新 三、如何选择合适的大数据治理工具？ 四、总结 一、困难重重却充满光明的 大数据治理发展之路 传统数据治理一直无法逃脱的魔咒 大数据治理从建
导读：元数据管理是企业数据治理的基础，是数据仓库的提升。作为一名数据人，首要任务就是理解元数据管理。
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。
全球权威调研机构Forrester近日发布了《2019年二季度亚太地区数据管理平台研究报告》(The Forrester Now Tech: Data Management Platforms In Asia Pacific, Q2 2019)，该报告首次对亚太地区共23家第一方数据管理产品技术提供商进行了多维度的调研和评估。
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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。
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