DAMADMBOK数据管理知识体系
30页PPT读懂DAMA-DMBOK2
2020年6月《DAMA数据管理知识体系指南（原书第2版）》中文版全球首发起，这部权威性著作给出数据管理总体框架和职能、术语、最佳实践方法的标准行业解释。
美国Technics出版社社长史蒂夫·霍伯曼说，“这本书包括三个目标，一是为数据管理工作提供指导原则，并说明如何在数据管理功能领域应用这些原则；二是为数据管理实践的实施提供功能框架；三是为数据管理概念建立通用词汇表。
”
特别是由车轮图（由11个数据管理职能领域）和环境因素六边形图（由7个基本环境要素）共同构成的“DAMA数据管理知识体系”越发深入人心。
其中，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。
基本环境要素包括目标与原则、组织与文化、工具、活动、角色和职责、交付成果、技术。
数据是理解事实的符号，信息是带有逻辑的数据组合，知识是直接指导业务决策和行动，因而能直接产生价值，最后透过数据进行挖掘、分析和决策，从数据、信息到知识逐层递进，通过DAMA金字塔图中的四个阶段，全面深入学习、了解和掌握核心章节及有关内容：
下面这份PPT材料用一句话总结了DMBOK2.0的11个数据管理职能，列举了相比于第一版的不同点，重点将11个数据知识域的核心知识要点进行了总结概括，简洁易懂，推荐给大家阅读。
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dama数据管理知识体系
## 一、什么是DAMA数据管理DAMA数据管理（Data Management Association）是一种用于提高数据管理效率的系统。
它是一种数据管理技术，它涵盖了数据库管理、数据仓库管理、数据挖掘、数据模型管理等多个方面。
它的目的是通过统一的数据管理模型，提高数据管理水平，提高数据管理效率，实现数据管理的有效性和可靠性。
## 二、DAMA数据管理的主要内容1、数据库管理：数据库管理是DAMA数据管理的核心内容，它包括数据库设计、数据库实施、数据库维护、数据库优化等内容。
它的目的是使数据库可靠、可用、可控，以满足企业的业务需求。
2、数据仓库管理：数据仓库管理是DAMA数据管理的重要组成部分，它涉及数据仓库的设计、数据仓库的实施、数据仓库的维护等内容。
它的目的是使数据仓库能够有效地支持企业的业务，以提高企业的数据管理效率。
3、数据挖掘：数据挖掘是DAMA数据管理的重要组成部分，它涉及数据挖掘技术的应用，以及数据挖掘的结果的分析和应用。
它的目的是通过数据挖掘技术，从数据中挖掘出有价值的信息，以满足企业的业务需求。
4、数据模型管理：数据模型管理是DAMA数据管理的重要组成部分，它涉及数据模型的设计、数据模型的实施、数据模型的维护等内容。
它的目的是使数据模型能够更好地满足企业的业务需求，以提高企业的数据管理效率。
## 三、DAMA数据管理的应用DAMA数据管理的应用可以提高企业的数据管理效率，有效提升企业的经济效益。
1、提高企业的数据管理效率：DAMA数据管理技术可以提高企业的数据管理效率，使企业能够更好地管理数据，从而提高企业的经济效益。
2、提高企业的决策质量：DAMA数据管理技术可以提高企业的决策质量，使企业能够基于有效的数据，做出更加准确的决策，从而提高企业的经济效益。
3、提高企业的运营效率：DAMA数据管理技术可以提高企业的运营效率，使企业能够更好地管理数据，从而提高企业的经济效益。
## 四、DAMA数据管理的未来发展随着社会经济的发展，企业对数据管理的要求也越来越高，DAMA数据管理也将发挥更大的作用。
dama数据管理知识体系指南简介
dama数据管理知识体系指南简介《DAMA数据管理知识体系指南》是由DAMA国际（Data Management Association International）组织编写的一本数据管理知识体系的指南。
该指南的目的是为数据管理人员提供一个全面而详细的数据管理知识框架，帮助他们在数据管理工作中更加有效地进行规划、执行和控制。
DAMA国际是一个专门致力于推广和提高数据管理专业化水平的组织。
该组织成立于1986年，总部位于美国，其成员遍布全球各地。
截至目前，DAMA国际已经在全球范围内建立了多个分支机构，形成了一个庞大且繁荣的数据管理专业社区。
《DAMA数据管理知识体系指南》是DAMA国际在数据管理领域长期实践和经验的基础上编写而成的。
该指南包含了数据管理的各个方面，涵盖了数据战略、数据架构、数据质量、元数据管理、数据安全、数据治理等多个领域。
通过这本指南，读者可以了解到数据管理的基本概念、原则和标准，并学习到数据管理的具体实践方法和技术。
这本指南的内容分为三个部分：概念和原则、方法和技术、领导和管理。
在概念和原则部分，指南详细介绍了数据管理的基本概念、数据管理的核心原则和价值观，并探讨了数据管理的关键问题和挑战。
在方法和技术部分，指南介绍了数据管理的具体方法和技术，如数据架构设计、数据质量管理、元数据管理等。
在领导和管理部分，指南探讨了数据管理的领导和管理问题，包括组织架构设计、人员培养、项目管理等。
除了这些核心内容之外，指南还提供了大量的案例研究和实践经验。
这些案例和实践可以帮助读者更好地理解和应用数据管理知识体系。
指南还提供了一些工具和模板，如数据管理的评估工具、数据治理的实施模板等，为读者在实际工作中提供支持和指导。
总的来说，《DAMA数据管理知识体系指南》是一本面向数据管理人员的权威性指南。
它不仅提供了一个完整而系统的数据管理知识框架，还提供了丰富的实践案例和工具，帮助数据管理人员更加科学、规范地进行数据管理工作。
DAMA_DMBOK_数据管理知识体系3.0
DAMA 国际 版权所有
2
1. 简介
1.1. 数据管理专业
在当前的信息时代，对于每一个组织机构来说，数据管理职能都是至关重要的。无 论把对数据进行管理的工作称为数据管理，或者是数据资源管理，还是企业信息管理， 机构们已经越来越意识到他们所拥有的数据是很有价值的资源。就像任何贵重资产一 样，他们也认识到必须对他们的数据资产进行管理。如果企业、政府和其它组织机构 能更有效地去利用他们的数据资产，他们将会变得更有效率。数据管理职能的目的就 是去寻找手段，以有效的控制数据资源，并提升数据资源的利用率。
标准术语与定义 标准职能、过程和实践方法 标准角色和职责 标准交付结果和度量
这些标准和最佳实践方法将提高数据管理专业人员的工作效率。另外，它们也使得 我们能与我们的团队成员、经理和高层管理者更好地交流。特别是对于高层管理者， 他们需要更充分地理解数据管理及其价值，这样他们才能充分地支持数据管理工作， 并投入资金和人员。
机构去实施和提升数据管理。
1.5. 为什么会有 2.0 版?
1.0 版的 DMBOK 职能框架于 2006 年 4 月由 DAMA 执行委员会通过，并于 2006 年 7 月发布在网站 上。在世界范围内， 8 个月时间里有 1000 多人下 载了本框架论文。在这段时间，在编写 《DAMA-DMBOK 指南》的过程中，也对本框 架进行了一些修改。需要特别指出的是，我们对如下的数据管理职能重新进行了命名：
在 IT 领域，数据管理一个新兴专业。在过去的 30 年里，数据管理的概念和支撑技 术发展得非常迅速。
建立一个正式的、有认证的、公认的和受尊重的数据管理专业并不是一个简单的事 情。当前的环境尚处于一种混乱状态，各种术语、方法、工具、观点和夸大言词混杂 在一起。为了使数据管理专业能成熟起来，我们需要一些专业标准：
数据管理葵花宝典-《DAMA-DMBOK2数据管理知识体系指南（第2版）》
数据管理葵花宝典-《DAMA-DMBOK2数据管理知识体系指南（第2版）》数据管理领域是信息技术发展中的⼀个新兴领域，随着互联⽹、全球化和信息化的快速发展，数据管理的重要性⽇益显现。
数据管理是把业务和信息技术融合起来所必需的⼀整套技术、⽅法及相应的管理和治理过程。
它的特殊定位决定了它涉及的知识体系⾯⼴且深，⽽要把其中各知识领域和它们之间的相互关系梳理和解释清楚并不是⼀件容易的事情。
DAMA国际通过对业《DAMA-DMBOK2数据管理知识体系指南（第2界数据管理最佳实践的分析总结，出版了《版）》，本书给出数据管理的职能、术语和最佳实践⽅法的标准⾏业解释，提供数据管理总体版）》框架，为数据管理发展提供了重要的理论基础。
⼀本书背景及概要介绍国际数据管理协会（Data Management Association ,⼜名DAMA International,以下简称“DAMA”）是⼀个全球性数据管理和业务专业志愿⼈⼠组成的⾮营利协会，致⼒于数据管理的研究和实践。
DAMA国际⾃1980年成⽴以来，⼀直致⼒于数据管理的理论研究、实践、教训及相关知识体系的建设，在数据管理领域累积了极为深厚的知识沉淀和丰富经验。
⼏⼗年来，DAMA组织众多数据管理领域的国际级资深专家编著，深⼊阐述数据管理各领域的完整知识体系。
作为最终体现，DAMA的数据管理知识体系[DAMA-DMBOK2:DataManagement Body of Knowledge.2 nd Edition],中⽂版为《DAMA数据管理知识体系指南（第2版）》，第⼆版英⽂版在2017年出版。
即将今《DAMA数据管理知识体系指南（第2版）》⼀书中⽂版由机械⼯业出版社在国内出版，即将今⽉上市。
全书由国际数据管理协会中国分会多名会员志愿共同翻译完成，这是⼀项⾥程碑式年3⽉上市。
的⼯作。
图1.DAMA-DMBOK2封⾯本书是国际数据管理协会（DAMA International）对过去30多年数据管理领域知识和实践的⼀个总结，由会员们花了多年时间和业界专家反复讨论撰写⽽成。
数据治理方面的标准
数据治理方面的标准数据治理是指通过在组织内建立数据的管理、保护和控制策略，确保数据的质量、可靠性、一致性和可用性，以支持组织的战略目标和业务需求。
在现代信息化的背景下，数据治理已经成为各个企业和机构重要的管理领域之一。
为了实施数据治理，一些标准和规范已经被提出并得到广泛应用。
下面将介绍一些常见的数据治理标准。
1. DAMA-DMBOK：DAMA-DMBOK是数据管理协会（Data Management Association）制定的一套数据管理知识体系，它包含了数据治理的相关概念、原则、方法和技术。
DAMA-DMBOK定义了数据治理的核心要素，包括数据策略、数据架构、数据质量、数据集成、数据安全等，并提供了相应的最佳实践。
2. COBIT：COBIT（Control Objectives for Information and Related Technology）是一个由国际信息系统审计和控制协会（ISACA）开发的框架，用于管理和监控企业的信息技术。
COBIT包含了一系列的控制目标和实施指南，可应用于数据治理中的风险评估、合规性管理等方面。
3. ISO 8000：ISO 8000是国际标准化组织（ISO）为数据质量管理制定的一项国际标准。
ISO 8000定义了数据质量的要求和度量方法，包括数据完整性、一致性、准确性等方面，帮助组织建立和维护高质量的数据资产。
4. GDPR：GDPR（General Data Protection Regulation）是欧洲联盟于2018年实施的一项数据保护法规。
GDPR规定了个人数据的合法收集、处理和保护要求，对数据主体的权利给予了更加严格的保护。
对于组织来说，遵守GDPR标准是数据治理的关键一环，需要建立相应的数据安全管理措施和流程。
5. ITIL：ITIL（Information Technology Infrastructure Library）是一个由英国政府制定的一套IT服务管理最佳实践框架。
第12章元数据管理-DAMA-DMBOK：数据管理知识体系（第二版）
第12章元数据管理-DAMA-DMBOK：数据管理知识体系（第⼆版）第⼗⼆章元数据管理1.简介元数据的最常见定义，“关于数据的数据”，很容易引起误解。
可以归类为元数据的信息种类繁多。
元数据包括有关技术和业务流程，数据规则和约束以及逻辑和物理数据结构的信息。
它描述了数据本⾝（例如，数据库，数据元素，数据模型），数据表⽰的概念（例如，业务流程，应⽤程序系统，软件代码，技术基础结构）以及数据和概念之间的连接（关系）。
元数据可帮助组织了解其数据，系统和⼯作流程。
它可以进⾏数据质量评估，并且是数据库和其他应⽤程序管理的组成部分。
它有助于处理，维护，集成，保护，审核和管理其他数据。
要了解元数据在数据管理中的重要作⽤，请想象⼀个⼤型图书馆，其中有成千上万的书籍和杂志，但没有卡⽚⽬录。
没有卡⽚⽬录，读者甚⾄可能不知道如何开始寻找特定的书甚⾄特定的主题。
卡⽚⽬录不仅提供必要的信息（图书馆拥有的书籍和材料以及在何处被搁置），还使读者可以使⽤不同的起点（主题区域，作者或标题）来查找材料。
没有⽬录，很难甚⾄不可能找到⼀本书。
没有元数据的组织就像没有卡⽚⽬录的图书馆。
元数据对于数据管理和数据使⽤都是必不可少的（请参阅DAMA-DMBOK中对元数据的多个引⽤）。
所有⼤型组织都会产⽣和使⽤⼤量数据。
在整个组织中，不同的个⼈将具有不同级别的数据知识，但是没有⼀个⼈会了解有关数据的所有知识。
此信息必须记录在案，否则组织可能会失去有关⾃⾝的宝贵知识。
元数据提供了捕获和管理有关数据的组织知识的主要⽅法。
但是，元数据管理不仅是知识管理⽅⾯的挑战，⽽且还存在许多挑战。
这也是风险管理的必要。
元数据对于确保组织可以识别私有数据或敏感数据以及为⾃⼰的利益管理数据⽣命周期以及满⾜合规性要求并使风险最⼩化是必不可少的。
没有可靠的元数据，组织将不知道它拥有什么数据，数据代表什么，它起源于何处，它如何在系统中移动，谁可以访问它，或者对⾼质量数据意味着什么。
dama数据管理知识体系指南(原书第2版)
dama数据管理知识体系指南(原书第2版)Data Management（数据管理）是企业决策和业务运营中能够改善运行效率、产出质量和标准一致性的一个重要工具，在近几年来也受到了越来越多企业的关注。
DAMA数据管理知识体系指南（原书第2版）定义了DAMA-DMBOK（数据管理知识体系指南），为读者提供了一条完整、有序的路线图，以帮助读者掌握数据管理的基本知识和实践技能。
一、数据管理的基础知识：1.数据概念：定义什么是数据，以及数据科学家研究的数据概念。
2.数据模型：研究数据模型，包括：关系数据模型、实体模型、结构化文本模型等等。
3.数据库：研究数据库，包括使用的关系管理系统和文档管理系统，以及指定的数据库之间的操作方法。
4.数据算法：研究常用的数据算法，包括：排序、聚类、搜索、回归分析等等。
二、数据管理的实践技能：1.数据收集和数据处理：讲解如何从各种不同数据源收集、处理数据，使之符合数据库和数据模型。
2.数据构建和数据迁移：讲解如何构建数据库，以及如何从旧系统迁移到新系统。
3.数据分析：数据分析的有效性取决于算法的正确使用，这章讲解了使用正确算法的步骤。
4.数据可视化：讲解数据可视化的基本概念，以及使用工具和技术进行数据可视化的步骤。
三、数据管理的安全和技术：1.数据安全：介绍如何制定数据安全政策，控制访问权限，保护数据不被滥用和泄露。
2.数据标准与质量：探究如何确保数据的准确性、及时性，满足企业标准。
3.数据技术：介绍数据管理领域常用技术，包括有关正则表达式、XML、Big Data等等。
四、数据管理的治理方法：1.数据治理：介绍数据治理的概念，以及如何使用数据治理来改善数据可视化和数据质量。
2.数据策略：介绍如何在企业设计、推行数据策略，以及充分利用进行数据管理中意外发现的数据。
3.数据生态和社区协作：告诉读者如何构建数据生态，培育数据管理社区协作，以及提升数据价值。
以上就是DAMA数据管理知识体系指南（原书第2版）的内容概要，希望能帮助读者深入了解数据管理的基本知识和实践技能，并且能从数据管理的安全和技术，以及数据管理的治理方法中，获得更多的数据洞见，从而推动企业的发展。
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DAMA-DMBOK 数据管理知识体系职能框架
版本：V3.0.2
目录
1.简介 (3)
1.1.数据管理专业 (3)
1.2.数据管理知识体系（DMBOK） (4)
1.3.DAMA数据管理辞典 (5)
1.4.为什么需要此职能框架？ (5)
1.5.为什么会有 2.0版? (5)
1.6.为什么会有 3.0版? (7)
2.概述 (8)
2.1.数据管理职能 (8)
2.2.环境元素 (11)
3.DAMA-DMBOK职能纲要 (13)
文档简介
本文档针对DAMA数据管理知识体系（ DMBOK）职能框架的第 3.0.2版进行描述，该框架是由DAMA国际提供的，用于协助对本专业的最佳实践方法进行规范化的工作。
Deborah Henderson
DAMA国际教育服务副主席
DAMA基金会主席
Mark Mosley
DMBOK编辑修订历史
版本日期作者描述
1.0 2006.3.27 Mark Mosley 由芝加哥分会给DMBOK 委员
会提交的建议书原始草稿。
1.1 2006.4.17 Mark Mosley 改写后的草稿，作为DMBOK
委员会提供给DAMA国际/基金
会的建议版本。
1.2 2006.5.3 Mark Mosley 2006年丹佛会议由DAMA 国
际使用后进行修改。
1.3 2006.6.12 Deborah
部分内容修订。
Henderson
2.0 2007.4.5 Mark Mosley 部分内容修订，以反映2007年
马萨诸塞州波士顿DAMA国际
会议上所做的部分修改。
2.1 2007.11.5 Mark Mosley 部分修订，反映对DMBOK术
语的使用。
3.0 2008.5.5 Mark Mosley 对第9章和第10章进行结构调
整。
3.0.1 2008.6.25 Mark Mosley 修改为详细的活动纲要。
3.0.2 2008.9.10 Mark Mosley 对DW/BI管理的活动纲要进行
微调。