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关于DAMA-DMBOK指南的理解和解读

DAMA提到的数据生命周期很有价值,尤其是80%企业的数据资产以非结构化格式存储,现在的数据管理基本上都是以结构化数据处理为主体对象,而这80%的数据往往被忽视了,如何从这80%的数据获取其价值,是今后数据管理所要面对的 其次项目的生命周期管理一般包括分析、设计、开发、测试、部署、维护,而忽略了对数据的管理,在DAMA里重点提到了数据生命周期的过程,包括计划、规范定义、开发实施、创建&获取、维护&使用、存档&检索、清除。 DAMA1.0中,数据管理包括十大职能: DAMA-DMBOK是参照项目管理协会出版《项目管理知识体系指南》的模式,类似的还包括PMBOK、ITIL、ITSM。 DAMA中强调的比较多的是数据管理制度、企业视角、文化变革领导力、组织架构。 上一篇文章《关于DAMA数据质量管理的解读和一些看法》写出来后,有朋友指出“首先第一点开发意识就是一个很强的公关要求,大多数技术专家无法胜任,需要既懂技术又懂管理心理,这一关不过,大多数数据项目效果都不明显

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    DAMA数据管理—引论

    本篇介绍"DAMA数据管理知识体系指南—引论"。 本章重点从数据资产的重要性、数据管理职能、数据管理专业及DAMA-DMBOK指南进行概述。 DAMA-DMBOK指南 DAMA—数据管理协会,数据管理专业组织。提供标准的(CDMP)数据管理专业人士认证。 DAMADMBOK指南目的、目标、对象、用途等相关内容,重点阐述其指南的概览性、定义性的介绍,及目标读者群体和预期潜在用途。 相关知识体系,PMI—PMBOK项目管理知识体系、SWEBOK软件工程知识体系指南、BABOK商业分析知识体系、CBK共同知识体系、CITBOK加拿大信息技术知识体系; DAMA数据管理辞典; DAMADMBOK DAMADMBOK指南 这个部分从知识体系指南的角度,构建了等同于相关PMP、SWEBOK、BABOK...知识体系的一致定位。"

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    数据治理专业认证CDMP学习笔记(思维导图与知识点)- 数据管理

    DAMA-DMBOK框架 这也是我们学习的重点,CDMP考试的所有考点所在。理解DAMA-DMBOK框架需要三张图来表示。 DAMA车轮图,定义数据管理的知识领域。 DMBOK金字塔(Aiken) 另一个解释DMBOK的图形,描述了组织发展实践的过程。将过程分成了四个阶段。 DAMA数据管理功能框架:说明DAMA知识领域之间的关系。 DAMA车轮图演变:车轮图的另一种表示,数据治理相关围绕着各项核心活动。 这部分内容不多,整理结构也很清晰,主要在于每个图的理解。 整理了这部分的思维导图,方便理解: 第四部分 DAMADMBOK DAMA为了应对数据管理的这些挑战,为数据管理相关人员提供一本权威的参考书。编制了DMBOK。 基于DAMA车轮图,DMBOK将介绍这些知识领域的内容,分别是: 数据治理(Data Governance) ,建立一个企业数据决策体系,为数据管理提供指导和监督。

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    学了这么久机器学习,你真的了解它的概念吗?

    以下是正文: 机器学习(ML)是探索学习算法的构建和研究(DAMA DMBOK)。 此外,“机器学习建立具有适应性参数的程序,参数可根据程序收到的数据自动调整。 机器学习同以下概念相结合(DMBOK): 监督学习:基于广义规则;例如,将垃圾邮件从非垃圾邮件中分离出来。 无监督学习:基于识别隐藏模式(即数据挖掘)。 (哈佛商业评论) 企业使用机器学习来: “大幅缩短回答时间,指导组织洞见”(DMBOK) 处理计算机系统的威胁或安全问题 预测或执行预测分析(McKinsey) 赶上数据量的增长(ComputerWorld (Kelle O'Neal&Charles Roe) 如 DAMA DMBOK 所述: “商业智能有两个含义:首先是指一种旨在了解组织活动和机会的数据分析。

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    【御数之旅-5】企业数据世界论坛结题篇:洞察行业趋势,倾听中国好声音

    EDW大会的主办方是DAMA(Data Management Association),源于DBA、数据建模等IT技术工作,逐渐发展为主要关注数据管理,而对于数据在企业发展中的定位、价值创造等战略话题关注不多 一个例证是,在2009年出版的《DAMA数据管理知识体系指南》(DMBOK)中,数据战略的话题只出现过一次,是作为“数据治理”的活动之一进行阐述。 这里我们引用DAMA计划在2015年出版的DMBOK第二版的知识体系框架,可以看到,新版DMBOK并未将Big Data作为独立章节来体现,而是将大数据的管理融入各个职能中。 ? 来自中国参会者的声音 这次EDW大会上有两次中国好声音,首先由DAMA China主席胡本立先生探讨前瞻性半结构化数据模型。 接下来,DAMA China资深会员、房地美首席架构师邓新华博士带来:基于企业逻辑数据模型和SOA架构进行企业数据集成。

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    DAMA数据管理知识体系指南之数据管理和数据治理

    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。 2、DMBOK框架 主要包括数据管理框架中的11个数据管理领域和7个环境因素 3、DMBOK金字塔 使用DMBOK知识领域来描述组织演化的情况。 数据集成和互操作、数据安全管理 阶段2:实现数据架构、数据质量和原数据管理 阶段3、实现数据治理、数据仓库和BI、参考数据和主数据、文件和内容管理 阶段4、实现高级实践,如数据挖掘和大数据分析 4、DAMA 2、数据治理整体介绍 数据治理是DMBOK中的核心内容,不仅在11个数据管理职能中,处于中心位置,并且在每一个单独的数据管理职能中,都有数据治理的部分。

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