数据管理

数据管理包括与将数据作为宝贵资源进行管理相关的所有学科。

数据管理的概念出现在1980年代，因为技术从顺序处理（先是穿孔卡片，然后是磁带）转向随机存取存储。由于现在可以存储离散事实并使用随机存取磁盘技术快速访问它，因此那些认为数据管理比业务流程管理更重要的人使用的参数，例如“客户的家庭住址存储在我们计算机系统中的75个（或其他大量）位置”。然而，在此期间，随机存取处理的速度并不快，因此那些建议“过程管理”比“数据管理”更重要的人将批处理时间作为他们的主要论据。随着应用软件演变为实时、交互式使用，很明显这两个管理过程都很重要。如果数据没有很好地定义，数据将在应用程序中被误用。如果流程没有很好的定义，就不可能满足用户的需求。

在现代管理使用中，术语数据越来越多地被非技术环境中的信息甚至知识所取代。于是数据管理就变成了信息管理或知识管理。这种趋势掩盖了原始数据处理并使解释变得隐含。信息阶梯说明了数据和派生值之间的区别。然而，随着大数据一词的普及，数据卷土重来，大数据指的是对海量数据集的收集和分析。

一些组织已经为其运营建立了数据管理中心(DMC)。

集成数据管理(IDM)是一种促进数据管理和提高性能的工具方法。IDM由一个集成的模块化环境组成，用于管理企业应用程序数据并在其生命周期内优化数据驱动的应用程序。

数据管理的目的是：

• 更快地生产企业级应用程序
• 改善数据访问，加快迭代测试
• 增强架构师、开发人员和DBA之间的协作
• 始终如一地实现服务水平目标
• 自动化和简化操作
• 提供跨解决方案堆栈的上下文智能
• 支持业务增长
• 在不扩展基础设施的情况下适应新举措
• 简化应用程序升级、整合和报废
• 促进一致性、一致性和治理
• 预先定义业务政策和标准；在整个生命周期中共享、扩展和应用