什么是数据管理？
必须始终了解谁在控制数据—了解数据管理以及团队如何管理和保护整个数据资产中的数据资源。
数据管理定义
数据管理的定义包括进程、策略、角色、指标和标准的集合，可确保有效、高效地使用信息。这还有助于建立数据管理过程，使数据在整个数据生命周期内保持安全、私密、准确且可用。
对于使用数据推动企业增长、改进决策并确保在竞争性市场中获得成功结果的任何组织而言，可靠的数据管理策略至关重要。收集大量内外部数据时，需要制定策略以管理风险、降低成本并有效执行业务目标。
数据管理的好处
数据管理的重要部分是制定计划，通过与来自不相关业务部门的利益相关者的协作过程来分解数据孤岛。数据管理计划需要承担主要工作，以确保正确使用有组织的数据并将其准确输入到系统中。实施可靠的数据管理策略有助于确保信息：
- 已完全审核
- 已评估
- 已记录
- 托管
- 已保护
- 可信
但首先，IT 团队需要确保你能够提供可靠数据。具有易于访问的准确数据的好处包括：
具有单一事实来源。所有决策者都在相同的数据集、术语和视图中工作，为内部灵活性提供了更多机会。
改进了数据质量。团队可以放心，所有可用数据都安全使用、完整且一致。
改进了数据管理。帮助制定行为准则和最佳做法，确保团队即时、一致地解决组织需求和问题。
更快、一致的合规性。在整个管理过程中进行干净的数据管理意味着过程可以正确生成、处理和保护数据，以使其保持合规性。
降低了成本并提高了利润。消除基于过时信息的决策可以实现高效的日常操作、更轻松的审核并减少浪费。
出色的组织信誉。当你的企业稳定可靠时，就可以将其定位为市场领导者。
向组织添加数据管理策略有很多好处，但如果团队未为组织实施做好准备，可能会出现一些挑战。
数据管理的挑战
虽然回报很大，但创建数据管理解决方案可能很困难。其中一些挑战包括：
全公司接受。 由于数据跨越多个部门，因此需要从上到下明确领导力以及跨职能协作。
数据管理不佳。如果 数据管理 从不完整的数据管理计划构建，数据将不受保护并孤立，并且具有未约束的进程—可能导致大规模数据泄露和不合规。
标准化。组织需要在管理标准和灵活性之间找到适当的平衡点。
使利益干系人保持一致。需要努力使利益干系人相信数据的价值—为利益干系人提供透明度将说服他们投资于你的组织的管理和安全预算。
责任分配。决定谁和谁不应有权访问特定数据段可能存在困难。创建谁在什么时间查看哪些内容的系统将帮助你和团队消除潜在问题。
公司中的每个人都需要接受 数据管理策略 —技术和业务方面。为了确保策略成功，需要将最佳做法和原则实施到数据管理计划中。
数据管理原则和最佳做法
创建数据管理所需的框架时，需要创建符合组织目标的框架。需要考虑的一些事项包括如何正确使用数据、提高数据安全性、创建和强制实施数据分发策略，以及如何遵守所有法规要求。
为了保证成功实现，请重点关注以下五项数据管理原则：
问责制
在整个组织中，需要团队成员控制数据—如果没人承担该责任，那么就没有数据管理。你和 IT 团队必须实现所有权和责任。与其他部门代表建立数据管理团队，以确保跨组织的问责制。
规则和法规
需要实现规则和法规标准化，供每个人遵循—由数据管理团队制定，以实现并创建所有数据使用的条件。
数据管理员
选择专用数据管理员（也称为数据专员）是制定和确保正确保护数据管理的关键。作为数据专员，此人的责任是向数据管理团队报告并强制实施数据规则和法规，确保定期遵守这些规则和法规。
数据质量
需要高质量、干净且可靠的数据以做出明智的业务决策。为此，数据专员将创建一组共享标准以提高数据质量。
透明度
所有数据管理过程都需要尽可能透明。维护所有功能和步骤的永久记录可确保未来的任何审核都可以确定数据使用情况、使用的数据、处理数据的方式以及团队使用数据的原因。
数据管理定义
随着业务扩展和遵循这五项数据管理原则，还需要适应最新的数据管理做法，并确保及时了解最新技术。
数据管理的前五个最佳做法是：
1. 从大处着眼，但从小处着手
记录高级目标，但牢记项目目标和里程碑。
2. 委派执行发起人
此人将向高层管理人员以及更广泛的组织宣传数据管理策略。
3. 构建案例
创建业务案例，需要证明为什么需尽快实施成功的数据管理计划。
4. 制定正确的指标
指标过多或过少会使你难以理解是否将达到目标。当你满足用户、操作员和团队的目标时，他们需要快速确定哪些指标是必要的，哪些是不必要的。
5. 与所有层级保持沟通
对此新流程保持开放态度，尤其鼓励那些反对变革的人。需要为可能不了解流程及其重要性的许多人提供上下文和透明度。
云数据管理框架
将数据移到云存储空间云存储对于增长至关重要。云数据管理框架充当蓝图，并为数据策略在云中的存储方式奠定基础。Microsoft Purview等产品可帮助团队探索数据流细节—同时管理集成了有关如何在云存储中安全管理和控制这些数据流的规则、责任、过程和流程。
全球行业协会 - 企业数据管理协会创建了云数据管理功能 (CDMC)，为数据管理应封装的内容指定了框架。这包括：
数据编录和发现—以统一的方式自动识别和物理记录数据资产，从而启用组织数据的逻辑搜索、描述和发现。
数据分类—使用适当的信息、隐私或其他敏感度分类以标记数据，从而确保后续使用和保护。
数据所有权—确保数据由组织内负责和授权的代理所有，以实现保护、描述、访问和质量。
数据安全—确保对数据进行加密、模糊处理、标记化，或根据其分类应用其他适当的安全措施。包括捕获安全应用程序的证据以及数据丢失防护的管理。
数据主权和跨界数据共享—确保根据管辖规则和禁例存储、访问和处理数据。
数据质量—根据数据质量的核心指标—准确性、完整性、一致性、有效性、相关性和及时性，确保数据符合目的。
数据生命周期管理—确保按照其法律、法规和隐私生命周期要求（通常在保留计划中定义）获取、存储、处理、访问和处置数据。
数据权利和访问跟踪—数据必须只能由想要访问它的人员访问。审核此访问权限是证明和确保控制的重要部分。
主数据管理—主数据是组织中最常用的重复数据。它通常是描述公司核心运营方面（例如产品、客户、员工和公司结构）的数据。确保此数据的单一一致视图对于准确可靠的数据使用至关重要。
数据管理工具、软件和资源
虽然没有适用于所有企业的数据管理策略，但 Azure 等基于云的可缩放解决方案将帮助组织适应未来需求，同时提高成本效益。此外，无论选择哪种数据管理工具，请确保它有助于：
- 通过验证、清理和扩充来提高数据质量。
- 通过发现、分析和基准测试捕获和了解数据。
- 管理数据以跟踪具有端到端世系的数据集成。
- 记录数据以提高相关性、可搜索性、可访问性等。
- 随时主动查看和监视数据。
- 使员工最了解该数据。
此外，查找包括 AI、机器学习、信息生命周期和内容管理以及企业元数据管理 (EMM) 的软件功能。
Azure 治理和管理Azure 治理和管理是管理和治理云解决方案的完美示例，它具有高级功能，可帮助管理整个 IT 生命周期中的数据。借助此数据管理，可以跟踪组织端到端的数据流，确保适当的人员在需要时都能够访问所需的可靠、准确的数据。
常见问题解答
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用于实现组织目标的流程、策略、角色、指标和标准的集合。
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为所有团队创建单一事实来源、改进的数据管理、降低的成本和合规性。
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一些组织挑战包括接受、标准化和分配数据权限。
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前五大数据管理原则是问责制、法规、数据管理员、数据质量和透明度。
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一组预先确定的规则，用于管理数据流并帮助实现业务目标。
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