满足企业及其利益相关方的信息需求
确保数据的质量、完整性和安全性
保护数据隐私和机密性
防止数据被未经授权或不当访问和使用
确保数据能有效服务于企业增值目标
将数据视为独特属性的资产
重视数据质量管理
注重元数据（关于数据的数据）管理
进行全生命周期的数据管理
采取企业级视角进行数据管理
关注数据相关风险
确保数据管理需要跨职能协作
重视数据管理的规划
数据质量问题：不准确、不完整或过时的数据会影响决策质量
数据价值评估困难：与有形资产不同，数据的价值往往难以量化
数据安全和隐私风险：数据泄露或滥用可能带来严重后果
缺乏统一标准：不同部门或系统的数据定义和格式可能不一致
技术与业务的平衡：需要在技术可行性和业务需求之间找到平衡点
组织文化障碍：转变为数据驱动的组织需要克服既有思维模式
数据治理：为数据管理提供指导和监督
数据架构：定义管理数据资产的总体蓝图
数据建模和设计：分析和展示数据需求
数据存储和操作：管理数据的物理存储和日常操作
数据安全：确保数据的隐私、机密性和适当访问
数据集成和互操作：管理不同系统间的数据移动和整合
文件和内容管理：管理非结构化数据的生命周期
参考数据和主数据：维护核心共享数据的一致性
数据仓库和商务智能：支持决策分析和报告
元数据管理：管理描述其他数据的信息
数据质量管理：确保数据满足业务需求
制定数据战略：明确数据管理的目标、原则和优先事项
建立数据治理机制：确保数据管理的一致性和问责制
投资数据管理技术和工具：如数据质量工具、元数据管理系统等
培养数据管理人才：建立专业的数据管理团队
推动数据驱动文化：鼓励基于数据的决策和创新
持续改进：定期评估和优化数据管理实践
数据代表和影响个人。在我们的例子中,用户的购物数据和健康数据都直接关系到个人隐私。这些数据可能被用于各类决策,从商业推广到保险定价,都可能对个人生活产生重大影响。
数据存在被滥用的可能性。如果没有适当的伦理约束,数据可能被用于歧视、操纵或其他有害行为。例如,如果健康数据泄露,可能导致就业歧视。
数据具有经济价值,需要明确所有权。在我们的例子中,用户的购物数据为电商平台创造了价值,但这些数据的所有权和使用权限需要明确界定。
通过时机选择操纵数据呈现;
使用误导性的数据可视化;
进行无效或不清晰的比较;
引入偏见;
在数据转换和集成过程中丢失重要信息;
混淆和修订数据时未充分保护隐私。
评审现有数据处理方法;
识别原则、实践和风险因素;
制定合乎伦理的数据处理策略和路线图;
采用对社会负责的伦理风险模型。
制定数据战略并推动其执行
设置与数据相关的政策和标准
监督数据质量和数据架构
确保组织符合数据相关的法规要求
管理数据相关的问题和风险
提升数据管理实践
评估数据资产的价值
可持续发展：数据治理应该是持续的过程，而非一次性项目
嵌入式：数据治理应该融入到组织的日常运营中
可度量：数据治理的效果应该是可以衡量的
领导力和战略：需要有远见卓识的领导和明确的战略
业务驱动：数据治理应该服务于业务需求
共担责任：业务和IT部门应共同承担数据治理的责任
多层面：数据治理应该在组织的多个层面开展
评估组织的数据管理现状
制定数据治理战略和运营框架
建立数据标准和流程
开发业务术语表
协调数据架构
评估数据资产价值
嵌入数据治理到日常运营中
组织文化的转变：需要培养数据驱动的文化
跨部门协作：数据治理需要不同部门的配合
技能和资源：需要具备相应的技能和投入足够的资源
持续性：保持数据治理的长期有效性
获得高层支持
制定清晰的数据治理战略
建立有效的沟通机制
进行持续的培训和教育
定期评估和调整数据治理实践
整合来自各个渠道和部门的数据
提供统一的客户视图
支持跨渠道的业务流程
确保数据的一致性和质量
支持实时数据分析和决策
在业务战略和技术实现之间建立桥梁
将业务需求转化为数据和应用需求
管理复杂的数据和信息
确保业务和IT技术保持一致
支持企业改革、转型和提高适应性
企业数据模型：描述组织的数据结构和关系
数据流设计：展示数据在系统和流程中的移动和转换
数据标准和规范：确保数据的一致性和质量
数据生命周期管理：从数据创建到归档的全过程管理
评估现有数据架构
开发数据架构路线图
在项目中管理企业需求
整合其他企业架构（如业务架构、应用架构等）
理解业务需求和技术限制
设计和维护企业数据模型
制定数据标准和规范
参与项目开发，确保数据架构的实施
与其他架构师和利益相关者合作
缺乏管理层支持
组织文化的阻力
缺乏经验和技能
项目范围和优先级的冲突
获得高层管理支持
培养数据驱动的文化
建立有效的治理机制
持续评估和改进架构
与业务目标保持一致
保持灵活性，适应变化
促进跨部门协作
重视数据质量和安全
架构标准的采纳率
项目实施效率的提升
业务敏捷性的改善
数据质量的提高
运营效率的提升
立即启动应急预案，尝试恢复主服务器。
同时启动备用数据中心的镜像数据库。
协调IT团队进行数据同步和切换。
与各医院的IT部门沟通，确保他们能够连接到新的数据源。
监控系统性能，确保在大量并发访问下系统仍能正常运行。
在解决当前危机的同时，你还需要分析故障原因，并制定长期解决方案。
数据库操作支持：关注数据生命周期相关活动，包括数据库环境的搭建、数据获取、备份和处置等。
数据库技术支持：包括定义数据库技术要求、设计数据库架构、安装和管理数据库技术等。
管理数据的可用性
确保数据资产的完整性
管理数据交易事务的性能
理解需求：包括定义存储需求、识别使用模式和定义访问需求。
规划业务连续性：制定灾难恢复计划，确保数据库和服务器的恢复。
创建数据库实例：包括安装DBMS软件、维护多种环境、管理物理存储环境等。
管理数据库性能：包括设置性能服务水平、管理数据库可用性和运行、维护性能服务水平等。
管理测试数据集：生成和管理用于软件测试的数据。
管理数据迁移：在不同存储类型、格式或计算机系统之间传送数据。
在低阶环境中进行测试：先在开发环境中测试，然后逐步升级到生产环境。
采用物理命名标准：保持命名的一致性，有助于理解和管理数据。
所有变更操作脚本化：避免直接更改数据库中的数据，而是通过脚本进行更改。
进行就绪评估和风险评估：评估数据丢失的风险和技术准备情况。
注意组织和文化变化：DBA需要与其他团队有效沟通，平衡短期和长期需求。
用户信息：包括基本资料、浏览历史、购买记录、评价反馈等。
商品信息：包括类别、品牌、价格、库存、销量、评分等。
交易数据：包括订单、支付、物流等信息。
时间维度：考虑季节性因素、促销活动等时间相关的影响。
关系网络：用户之间的社交关系、商品之间的关联关系等。
准确反映实体（如用户、商品、订单）之间的关系。
支持高效的数据查询和分析。
适应未来可能的业务变化和扩展。
确保数据的一致性和完整性。
支持大规模并发访问和实时处理。
提供关于数据的通用词汇表
获取和记录组织内数据和系统的详细信息
作为项目中的主要交流工具
为应用定制、整合和替换提供起点
实体：组织收集信息的载体
关系：实体之间的关联
属性：定义、描述或度量实体某方面的特性
域：属性可被赋予的全部可能取值
关系建模
维度建模
面向对象建模
基于事实建模
基于时间建模
非关系型建模
概念模型：描述高层次的业务概念和关系
逻辑模型：详细描述数据需求，不受技术限制
物理模型：描述具体的技术实现方案
规划数据建模：评估组织需求，确定建模标准
建立数据模型：从概念模型开始，逐步细化到逻辑模型和物理模型
审核数据模型：评估模型的正确性、完整性和一致性
维护数据模型：根据需求或业务流程的变化更新模型
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