什么是数据管理

数据治理确保数据质量和完整性，是数据管理的重要组成部分。它包括制定政策和程序，以确保数据的准确性、一致性和可访问性。良好的数据治理有助于提高数据的可信度和价值。

主数据管理旨在创建产品、账户、当事人等主数据的单一权威来源。它有助于消除数据重复和不一致，提高数据质量和效率。主数据管理是实现跨组织数据集成和共享的关键。

有些软件平台可以收集和管理来自各种来源（包括第一方、第二方和第三方数据）的数据。这些平台可帮助组织识别受众群体、定位特定用户并有效分配营销支出。但是，由于使用第三方数据，也面临隐私问题的挑战。

有效的数据管理使组织能够通过利用高质量的数据获得洞见、创造竞争优势并改善客户体验。关键是实施健全的数据治理实践，并利用合适的数据管理工具和技术。

数据管理还需要确保组织遵守相关的法律法规，并采取适当的安全措施保护敏感数据。这包括访问控制、加密和审计等安全实践。

通过数据驱动的机器学习，数据管理可以支持预测性和预防性维护。这有助于提前识别设备或系统可能出现的故障，从而采取必要的维护措施，避免更大的损失。

数据管理可以支持协作机器人的应用。这些机器人能够通过人工示范学习运动路径，从而协助人类完成各种任务。数据管理在这一过程中发挥着关键作用。

企业由于并购、业务优化或重组等原因，往往需要进行数据迁移。数据管理可以确保数据在迁移过程中的完整性和一致性，支持业务的顺利转型。

数据管理支持将多个应用程序的业务逻辑集成在一起，形成更广泛、更高效的工作流程和程序。这在案例管理、保险核保、订单处理和物流等领域都有应用。

通过将数据和应用程序互连，数据管理可以建立集成流程，实现特定业务流程的自动化，如员工入职、信贺申请处理和订单处理等，从而提高效率。

数据管理为组织提供了深入了解业务运营的能力，支持商业智能和数据分析操作，从而优化运营，增加收入和利润。

随着各种法规和标准的不断出台，数据管理专业人员在处理受多重法规管辖的数据时面临重重困难。为应对这一挑战，企业通常会启动数据治理计划，组建专门团队负责确保数据质量，如准确性、完整性、一致性、时效性、有效性和唯一性等。

非结构化数据源对于非技术人员来说难以理解和准备分析，加之非结构化数据量庞大，分析起来也十分耗时耗力。企业需要寻求快速高效处理和分析大量数据的方法，这需要先进的硬件和软件解决方案。

IT资产及其关系数据不断变化，需要持续维护，但这一环节常常被忽视。此外，大多数配置管理数据库缺乏高级功能和工具，企业不得不投资额外的应用层来使数据可用。

主数据管理面临着数据质量、分类、识别和跨系统协调等问题。主数据转换和同步的过程代价高昂且效率低下，降低了投资回报率。这些挑战通常源于业务部门和产品线的分散，以及并购等活动。