DAMA 数据管理知识体系指南(第一版)

 

      在 DAMA DMBOK 编委会的指导下,DAMA 会员小组编著的 DAMA 数据管理知识体系指南一书(DAMA-DMBOK),已经于2018年出版发行。本书中文版业已上市,可在国内各大网上书店选购

      有关数据管理的整个知识体系是相当庞大,并在不断地发展着。DMBOK  指南将会针对数据管理给出一个权威性介绍。它将给出数据管理的功能、术语和最佳实践方法的标准行业解释。DMBOK  指南不会尝试在任意一个具体的数据管理功能方面都去成为权威, 但将会给读者指出一些被广泛认可的出版物、文章和网站, 以作进一步的阅读。

      可以通过数据管理知识体系功能框架白皮书了解更多信息。

      DAMA-DMBOK 功能框架标识出了11 个主要的数据管理知识领域是:

  • 数据治理(Data Governance)通过建立一个能够满足企业数据需求的决策体系,为数据管理提供指导和监督
  • 数据架构(Data Architecture)定义了与组织战略协调的管理数据资产蓝图,以建立战略性数据需求及满足需求的总体设计
  • 数据建模和设计(Data Modeling and Design)以数据模型的精确形式,进行发现、分析、展示和沟通数据需求的过程
  • 数据存储和操作(Data Storage and Operations)以数据价值最大化为目标,在整个数据生命周期中,从计划到销毁的各种操作活动
  • 数据安全(Data Security)确保数据隐私和机密性得到维护,数据不被破坏,数据被适当访问
  • 数据集成和互操作(Data Integration and Interoperability)包括与数据存储、应用程序和组织之间的数据移动和整合相关的过程
  • 文档和内容管理(Document and Content Management)用于管理非结构化媒体数据和信息的生命周期过程,包括计划、实施和控制活动,尤其是指支持法律法规遵从性要求所需的文档
  • 参考数据和主数据(Reference and Master Data)包括核心共享数据的持续协调和维护,使关键业务实体的真实信息,以准确、及时和相关联的方式在各系统间得到一致使用
  • 数据仓库和商务智能(Data Warehousing and Business Intelligence)包括计划、实施和控制流程来管理决策支持数据,并使知识工作者通过分析报告从数据中获得价值
  • 元数据(Metadata )包括规划、实施和控制活动,以便能够访问高质量的集成元数据,包括定义、模型、数据流和其他至关重要的信息(对理解数据及其创建、维护和访问系统有帮助)
  • 数据质量(Data Quality)包括规划和实施质量管理技术,以测量、评估和提高数据在组织内的适用性

DAMA 预计 DMBOK 指南的几个潜在用途, 包括:

  • 针对各种不同的读者, 宣扬数据管理的特性和重要性;
  • 协助数据管理界内部建立各种共识;
  • 帮助数据管理员和数据专业人员理解他们的职责;
  • 为数据管理的有效性和成熟度评估提供一个基准;
  • 为实施和提高数据管理功能的工作提供指导;
  • 给读者指出一些有关数据管理知识的其它资源;
  • 指导用于更高级教学的数据管理课程内容的开发和交付工作;
  • 提示在数据管理领域里需要进一步开展的研究范围;
  • 帮助数据管理专业人员准备数据管理专业人员认证( CDMP ) 考试;
  • 协助各种组织机构制定企业的数据战略。