数据管理
数据管理是创建和执行管理企业完整数据生命周期需求的政策、架构和程序。制定这些政策和程序对于分析复杂的大数据非常重要。当数据被视为公司的重要利润时，就需要对其进行管理。数据管理包括许多不同类型的数据项目，数据治理就是其中之一。
- 数据准备：这是一个清理原始数据以分析其准确性的过程。在分析和报告的繁忙过程中，有时会遗漏这一重要的第一步，从而导致组织使用错误的数据做出错误的决策。
- 数据管道：这是从各种资源中提取数据的一套方式。这是一个自动流程。它的主要工作是数据提取、转换并将数据载入数据仓库。
- 数据目录：它是一个完整的地图，有助于查找和跟踪数据仓库中的数据，并管理元数据。
- 数据仓库：通过合并所有数据源，为数据分析提供清晰的路径。
- 数据治理：它有助于定义维护数据安全和数据遵守的政策。
- 数据架构：它是管理数据流的正式结构。
数据管理
数据治理是一种既定的程序和职责，可确保企业或组织中使用的数据的质量和安全性。它还有助于组织做出正确的决策。它也是一项控制数据使用的政策。一个精心设计的数据管理计划包括一个管理团队、一个作为管理机构的指导委员会和一组数据管理员。
- 数据质量：这是数据源管理的基础。数据治理需要高质量和强大的数据。拥有准确、完整和可靠的数据是任何数据驱动型公司的基础。
- 数据安全：它根据数据的风险程度对数据进行定义和标记。在用户交互和安全之间保持安全访问。
- 数据管理：指导监控人员如何使用数据源，帮助向业务用户提供易于访问的高质量数据。
- 数据透明度：它专门用于数据安全，意味着使用组织数据的人使用数据的理由是充分的，以及他们是如何使用这些数据的。
数据管理和数据治理的区别
| 编号 | 数据管理 | 数据管理 |
|---|---|---|
| 01 | 数据管理是指如何组织数据的方法。 | 数据管理是指管理数据和数据质量的政策、规则和控制。 |
| 02 | 指收集、组织、保护、处理、分类和维护数据。 | 指实践、建立流程和理论。 |
| 03 | 数据质量管理的重点是提高数据的质量和价值。 | 侧重于数据的可靠性和安全性。 |
| 04 | 它是如何正确组织数据的一种逻辑方法。 | 它是一种实现高质量数据的行动方法。 |
| 05 | 它是一种后勤方法，侧重于技术。 | 它是一种哲学方法，侧重于整体业务战略。 |
数据管理和数据治理的区别
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