数据管理？数据管理技术的发展经历了三个阶段？

数据管理包括哪些内容

数据管理是规划、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、交付和提高数据和信息资产的价值。

数据治理职能：

1、业务词汇表：对于企业而言，建立统一的业务术语非常关键，如果这些术语和上下文不能横跨整个企业的范畴，那么它将会在不同的业务部门中出现不同的表述。

2、元数据：元数据要求数据元素和术语的一致性定义，它们通常聚集于业务词汇表上。

3、数据质量：数据质量的具体措施包括数据详细检查的流程，目的是让业务部门信任这些数据。数据质量是非常重要的，有人认为它不同于治理，它极大提升了治理的水平。

4、生命周期管理：数据保存的时间跨度、数据保存的位置，以及数据如何使用都会随着时间而产生变化，某些生命周期管理还会受到法律法规的影响。

数据管理的意义

数据是企业的重要资产

数据能够帮助企业了解客户，产品和服务，帮助企业创新，实现战略目标

但是，从数据中挖掘价值并不会凭空产生，需要意图，规划，条件和投入，需要管理和领导能力

数据管理是指通过对计划，政策，程序和实践的开发，执行和监管，在整个生命周期中达到，交付，控制，保护和提高数据和信息的价值的目的。

数据管理就如同现金管理一样，管好了能给企业创造价值。

数据管理的目标包括：

1.理解和支持企业对信息的需求

2.捕获，存储，保护和确保数据资产的完整性

3.确保数据质量

4.确保数据的安全性

5.确保数据高效使用

简述数据管理的三种方法？

1、单个云包括存储和应用程序

2、应用程序在云端，存储在本地

3、应用程序在云端，而且数据缓存也在云端，存储在本地

在第一种情况下，通过将所有的内容都放在单个云服务商来节省带宽成本，但是这会产生一些(供应商)锁定，这个通常与 CIO 的云战略或者风险防范计划所冲突。

第二种方案是仅仅保留应用程序在云端所收集的数据，并且以最小的方式传输到本地存储。这就需要仔细的考虑策略，其中只有最少使用数据的应用程序部署在云端。

第三种情况就是将数据缓存在云端，应用程序和存储的数据被存储在本地。这也就意味着分析、人工智能、机器学习可以在内部运行而无需把数据向云服务商上传，然后处理之后再返回。缓存的数据仅仅基于应用程序对云的需求，甚至进行跨多云的部署缓存。

企业应根据数据量以及数据的敏感度去进行衡量，判断是选择哪一种储存方式更适合，这样才能做出对企业发展有益的决策。

对于数据管理和数据管理技术的发展经历了三个阶段的总结分享本篇到此就结束了，不知你从中学到你需要的知识点没 ？如果还想了解更多这方面的内容，记得收藏关注本站后续更新。