发表于：2026/10/9 10:30:47
#0楼
大数据时代，数据被视为资产，但很多企业的数据管理难言成功。按照DAMA的定义，数据管理致力于发展处理企业数据生命周期的适当建构、策略、实践和程序。它与百度百科的定义不同，后者针对数据应用过程中的管理，而DAMA的定义更高一层，针对企业数据全生命周期所涉及应用过程数据的管理，即对数据变化的管理，也就是对元数据的管理。
数据管理的目的是让数据变现高效低成本地运作，正如企业管理一样。没想清楚之前，不要盲目开展数据管理项目，更不要盲目采购产品，首先要问：做这件事能带来什么价值？高效低成本运作，意味着要认识每个数据的实际价值，安排数据优先级，确保正常出数，淘汰过时和无用的数据，以最小代价带给业务最大价值。
搞数据的，做事量化是根本。数据管理工作也需要用数据来决策，比如数据模型的应用价值KPI、提供能力KPI、优胜劣汰KPI。明确了目标和衡量指标，接下来要制定规范和制度。数据管理规章很难制定，起步时最好的方式是围绕目标边制定边实践，没有最好的制度，只有适合自己的。
数据管理工具是规范落地的保障。经验表明，数据管理很难靠人肉保障，不可持续。曾上线一个ETL产品，项目经理说运行OK，全量核查却发现30%的接口有一致性问题，因为缺少系统统计功能。可视化也很重要，ETL任务上千个，运维报告可能注水，可视化后发现任务大量失败而挂起。
好的数据管理工具，能将数据管理能力渗透到数据生产流程中。比如提供可视化开发界面，将建表规范作为规则纳入系统，不符合规范就拒绝。元数据管理等工具之所以难成功，往往因为它是外挂系统，信息需要事后喂给它，导致与生产系统越来越不一致。国内中翰EDG等产品做到了咨询运维一体化，很有特色。
管理者的态度也很关键。数据管理是系统工程，说服管理者应坚持“效益导向，能力建设”，向数据要收益。数据管理还涉及流程再造和新机制建立，必须获得管理者支持。
最后是人。数据管理是专业化工作，需要专门的人沉下心去做，不要搞兼职。一个数据管理项目的失败，往往是自己投入不足、坚持不足所致。人才始终是数据管理的第一要务。
数据管理的目的是让数据变现高效低成本地运作，正如企业管理一样。没想清楚之前，不要盲目开展数据管理项目，更不要盲目采购产品，首先要问：做这件事能带来什么价值？高效低成本运作，意味着要认识每个数据的实际价值，安排数据优先级，确保正常出数，淘汰过时和无用的数据，以最小代价带给业务最大价值。
搞数据的，做事量化是根本。数据管理工作也需要用数据来决策，比如数据模型的应用价值KPI、提供能力KPI、优胜劣汰KPI。明确了目标和衡量指标，接下来要制定规范和制度。数据管理规章很难制定，起步时最好的方式是围绕目标边制定边实践，没有最好的制度，只有适合自己的。
数据管理工具是规范落地的保障。经验表明，数据管理很难靠人肉保障，不可持续。曾上线一个ETL产品，项目经理说运行OK，全量核查却发现30%的接口有一致性问题，因为缺少系统统计功能。可视化也很重要，ETL任务上千个，运维报告可能注水，可视化后发现任务大量失败而挂起。
好的数据管理工具，能将数据管理能力渗透到数据生产流程中。比如提供可视化开发界面，将建表规范作为规则纳入系统，不符合规范就拒绝。元数据管理等工具之所以难成功，往往因为它是外挂系统，信息需要事后喂给它，导致与生产系统越来越不一致。国内中翰EDG等产品做到了咨询运维一体化，很有特色。
管理者的态度也很关键。数据管理是系统工程，说服管理者应坚持“效益导向，能力建设”，向数据要收益。数据管理还涉及流程再造和新机制建立，必须获得管理者支持。
最后是人。数据管理是专业化工作，需要专门的人沉下心去做，不要搞兼职。一个数据管理项目的失败，往往是自己投入不足、坚持不足所致。人才始终是数据管理的第一要务。