核心內(nèi)容介紹
對(duì)數(shù)據(jù)管理專業(yè)人士也可用作業(yè)務(wù)參考。
全書共17章。分別是：
數(shù)據(jù)治理（Data Governance）：通過(guò)建立一個(gè)能夠滿足企業(yè)需求的數(shù)據(jù)決策體系，為數(shù)據(jù)管理提供指導(dǎo)和監(jiān)督。這些權(quán)限和責(zé)任的建立應(yīng)該考慮到組織的整體需求。（參見第3章）
數(shù)據(jù)架構(gòu)（Data Architecture）：定義了與組織戰(zhàn)略協(xié)調(diào)的管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)的“藍(lán)圖”，指導(dǎo)基于組織的戰(zhàn)略目標(biāo)，指定符合戰(zhàn)略需求的數(shù)據(jù)架構(gòu)。（參見第4章）
數(shù)據(jù)建模和設(shè)計(jì)（Data Modeling and Design）：以數(shù)據(jù)模型（data model.）的精確形式，進(jìn)行發(fā)現(xiàn)、分析、展示和溝通數(shù)據(jù)需求的過(guò)程。（參見第5章）
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和操作（Data Storage and Operations）：以數(shù)據(jù)價(jià)值最大化為目標(biāo)，包括存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和支持活動(dòng)，以及在整個(gè)數(shù)據(jù)生命周期中，從計(jì)劃到銷毀的各種操作活動(dòng)。（參見第6章）
數(shù)據(jù)安全（Ｄata Ｓecurity）：這一活動(dòng)確保數(shù)據(jù)隱私和安全，數(shù)據(jù)的獲得和使用必須要有安全的保障。（參見第7章）
數(shù)據(jù)集成和互操作（Data Integration and Interoperability）：包括與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、應(yīng)用程序和組織之間的數(shù)據(jù)移動(dòng)和整合相關(guān)的過(guò)程。（參見第8章）
文檔和內(nèi)容管理（Document and Content Management）：用于管理非結(jié)構(gòu)化媒體的數(shù)據(jù)和信息的生命周期過(guò)程，包括計(jì)劃、實(shí)施和控制活動(dòng)，尤其是指支持法律法規(guī)遵從性要求所需的文檔。（參見第9章）
參考數(shù)據(jù)和主數(shù)據(jù)管理（Reference and Master Data Management）：包括核心共享數(shù)據(jù)的持續(xù)協(xié)調(diào)和維護(hù)，使關(guān)鍵業(yè)務(wù)實(shí)體的真實(shí)信息，以準(zhǔn)確、及時(shí)和相關(guān)聯(lián)的方式在各系統(tǒng)間得到一致使用。（參見第10章）
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商務(wù)智能（Data Warehousing and Business Intelligence）：包括計(jì)劃、實(shí)施和控制流程，來(lái)管理決策支持?jǐn)?shù)據(jù)，并使知識(shí)工作者通過(guò)分析報(bào)告從數(shù)據(jù)中獲得價(jià)值。（參見第11章）
元數(shù)據(jù)管理（Metadata Management）：包括規(guī)劃、實(shí)施和控制活動(dòng)，以便能夠訪問(wèn)高質(zhì)量的集成元數(shù)據(jù)，包括定義、模型、數(shù)據(jù)流和其他至關(guān)重要的信息（對(duì)理解數(shù)據(jù)及其創(chuàng)建、維護(hù)和訪問(wèn)系統(tǒng)有幫助）。（參見第12章）
數(shù)據(jù)質(zhì)量管理（Data Quality Management）：包括規(guī)劃和實(shí)施質(zhì)量管理技術(shù)，以測(cè)量、評(píng)估和提高數(shù)據(jù)在組織內(nèi)的適用性。（參見第13章）
除了有關(guān)知識(shí)領(lǐng)域的章節(jié)外DAMA-DMBOK，車輪圖以外的內(nèi)容，包含以下主題章節(jié)：
數(shù)據(jù)處理倫理（Data Handling Ethics）：描述了關(guān)于數(shù)據(jù)及其應(yīng)用過(guò)程中，數(shù)據(jù)倫理規(guī)范在促進(jìn)信息透明、社會(huì)責(zé)任決策中的核心作用。數(shù)據(jù)采集、分析和使用過(guò)程中的倫理意識(shí)對(duì)所有數(shù)據(jù)管理專業(yè)人士有指導(dǎo)作用。（參見第2章）
大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)（Big Data and Data Science）：描述了針對(duì)大型的、多樣化數(shù)據(jù)集收集和分析能力的提高而出現(xiàn)的技術(shù)和業(yè)務(wù)流程。（參見第14章）
數(shù)據(jù)管理成熟度評(píng)估（Data Management Maturity Assessment）：概述了評(píng)估和改進(jìn)組織數(shù)據(jù)管理能力的方法。（參見第15章）
數(shù)據(jù)管理組織和角色期望（Data Management Organization and Role Expectations）：為組建數(shù)據(jù)管理團(tuán)隊(duì)、實(shí)現(xiàn)成功的數(shù)據(jù)管理活動(dòng)提供了實(shí)踐提供和參考因素。（第16章）
數(shù)據(jù)管理和組織變革管理（Data Management and Organizational Change Management ）：描述了如何計(jì)劃和成功地推動(dòng)企業(yè)文化變革，文化的變革是將數(shù)據(jù)管理實(shí)踐有效地嵌入組織中必然結(jié)果。（第17章）
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