第三篇：DAMA数据管理知识体系

Posted 2022-06-16 数据文字工作者

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了第三篇：DAMA数据管理知识体系相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

前言

“数据治理”简简单单四个字却涉及组织、制度、机制、技术、标准等非常多的内容，是一门复杂综合性学科，而且是很多数据类项目的基础性、前置性工作，很多项目或多或少都会涉及到数据治理相关工作，本系列文章主要基于个人学习与实践经验，跟大家系统的聊聊“数据治理”这件事儿！

欢迎大家催更、鼓励，大家的关注将是我持续的动力！

——金子，十年数据领域探索者

第三篇：DAMA数据管理知识体系

DAMA数据管理知识体系是国际数据管理协会组织专家对30多年数据管理领域知识和实践的总结，是一部综合了数据管理方方面面具有权威性的基础工具书，最新版为2017年出版的《DAMA-DMBOK: Data Management Body ofKnowledge (2nd Edition)》，中文版为《DAMA数据管理知识体系指南（第2版）》。有需要DAMA相关学习资料的朋友，可在文末获取下载密码。

DAMA****数据管理知识体系框架

DAMA-DMBOK2理论框架由11个数据管理职能领域和7个环境要素构成，每项数据管理职能领域都在7个基本环境要素约束下开展工作。

11个数据管理职能包括：数据治理、数据架构、数据建模和设计、数据存储和操作、数据安全、数据集成和互操作、文档和内容管理、参考数据和主数据管理、数据仓库与商务智能、元数据管理、数据质量管理。

数据治理：通过建立一个能够满足企业需求的数据决策体系，为数据管理提供指导和监督。
数据架构：定义了与组织战略协调的管理数据资产的“蓝图”，指导基于组织的战略目标，制定符合战略需求的数据架构。
数据建模和设计：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：以数据价值最大化为目标，包括存储数据的设计、实现和支持活动，以及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：这一活动确保数据隐私和安全，使得数据的获得和使用有安全保障。
数据集成和互操作：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：用于管理非结构化媒体的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。
参考数据和主数据管理：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：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。
元数据管理：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）。
数据质量管理：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。

7个基本环境要素为：目标与原则、组织与文化、工具、活动、角色和职责、交付成果、技术。

目标与原则：每个职能在自己主题领域里的方向性目标，以及职能指标量化的基本原则。
活动：每个职能都是由一个或多个活动组成，其中有部分活动能被细化为子活动。
主要交付物：信息、物理数据库即各职能在管理过程中最终输出的文档。
角色与职责：参与执行和监督职能的业务角色和IT角色，以及其各自职能中承担的具体责任。
实践与方法：包含了常见和流行的实践方法，以及交付物的执行过程和步骤。
技术：各种配套支撑技术的类别、标准和规范、产品选择的标准和常见的学习曲线。
组织与文化：主要包括管理度量指标和标准、成功和商业价值的度量指标和标准等因素。

知识领域语境关系图描述了知识领域的细节，包括与人员、过程和技术相关的细节。语境关系图将活动放在中心，这些活动产生了满足利益相关者需求的可交付成果，每个语境关系图都以知识领域的定义和目标开始，目标驱动的活动分为四个阶段：计划、控制、开发和运营，左侧是活动输入和供给者，右侧是活动交付成果和消费者，参与者列在活动下方，底层是影响知识领域各个方面的技术方法、工具和度量指标。