什么是数据管理？

数据管理是收集、存储、组织和维护组织生成和收集的数据的过程。有效的数据管理对于部署支持业务应用程序并提供分析洞察力以支持领导者的决策制定和战略规划的 IT 系统至关重要。数据管理超越了文档管理，文档管理纯粹是为了存储和管理电子文档。

数据管理包括不同功能的组合，这些功能共同旨在确保业务系统中的所有数据尽可能准确地提供给应该访问它的每个人。

总之，数据管理包括：

创建、访问和更新各种类型的数据和数据存储确保数据和 IT 应用程序的高可用性和可靠性确保数据隐私和安全依据法律法规对数据进行存档和销毁为什么数据管理很重要？

数据越来越被视为可以发挥作用的工具。重要决策是根据数据做出的，例如管理营销活动、成本和业务流程。这些决定通常旨在降低成本和增加利润。

缺乏有效的数据管理会使公司面临不一致的数据集和数据质量问题，从而导致错误的发现和错误的决策。

近年来，随着组织越来越多地遵守法律规定的严格合规要求，包括数据隐私和保护法，数据管理也变得越来越重要。这方面的一个例子是 GDPR 和加州消费者隐私法。

此外，公司越来越多地获取大量信息，例如通过大数据系统。如果没有有效的管理，驾驭这些环境会变得不切实际和困难。

数据库

数据管理包括从数据处理和存储到管理数据以及如何在系统中格式化和使用的一系列步骤。开发架构是数据管理流程的第一步，尤其是在产生大量数据的大型组织中。架构可以看作是所用数据库的一种蓝图，包括作为其中一部分的技术技术。

数据库是最常用的存储数据的平台。它们包含大量以可访问、更新和管理的方式组织的数据。数据库用于很多事情，例如交易处理系统、客户记录、销售订单等。

因此，数据库管理是数据管理中的核心功能。在数据库管理方面，监控性能和可接受的响应时间是最重要的事情。其他任务包括初始数据库设计、配置、安装和更新、安全策略、隐私和数据库恢复。

数据建模

除了管理数据库和数据之外，使数据透明化也很重要。大量随机数据对大多数用户来说意义不大。因此，应用了数据建模。数据建模使用抽象来通过可视化表示来表示数据的性质。其目的是通过对数据进行分组、组织和格式化来说明数据之间的关系。

这些模型是根据对它们的需要而构建的。业务利益相关者（例如根据数据管理部门的模型做出决策的管理层）提供定义模型规则和要求的反馈。

因此，该过程从收集有关最终用户需求的反馈开始。这些被翻译成数据结构以创建数据库设计。数据库结构或路线图是一种正式的图表，可让您深入了解正在设计的内容。

数据建模使用标准化的方案、符号和技术。这确保了有一种通用、一致和可预测的数据建模方式。

概念数据模型

概念数据模型也称为域模型，它们可视化系统中包含的数据的整体情况。这些模型独立于任何底层业务应用程序。例如，它允许销售代表和销售经理查看销售数据、费用数字、产品和客户。

逻辑数据模型

这些模型没有概念模型那么抽象，并且提供了有关域内概念和关系的更多详细信息。它记录了数据元素的结构和底层关系，并且独立于数据库。通过向其中添加更多信息，逻辑数据模型比概念数据模型更进一步。

物理数据模型

物理数据模型提供了数据如何物理存储在数据库中的方案。这些模型是所有模型中最不抽象的，通常由表、列以及来自这些数据对象的数据之间的关系组成。