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CDMP认证是目前全球认可的数据管理方面专业认证证书。它评估个人在数据管理领域的知识和技能,包括数据治理、数据质量、数据架构、数据安全等方面的能力。获得CDMP认证可以证明持证人具备专业的数据管理知识和能力。

  • 中文名CDMP数据管理专家认证
  • 英文名Certified Data Management Professional
  • 英文简称CDMP
  • 颁证机构DAMA(数据管理国际协会)
  • 证书类别数据管理,数据治理,数据架构
  • 同类认证CDGA

数据治理到底在管什么?一张图让你秒懂,老板看了都说好!

别再被“数据治理”绕晕了!用盖房子思维,一次讲清DAMA车轮图

数据治理=企业的金矿?90%的人都忽略了这个关键体系!)

 

DAMA的数据治理“车轮图”是一个全面的框架,帮助企业管理数据,使数据更有价值、更安全、更易用。简单来说,它告诉我们:如何从规划、使用到维护数据,确保数据对企业真正有帮助,同时符合各种管理要求。下面小艾就用大白话拆解一下这个图。

大白话解读:一次讲清DAMA车轮图,用盖房子思维,秒懂 -- 第1张

DAMA车轮图

1.外圈(数据治理的核心要素)——数据治理的大环境

外圈就像是一辆车的轮胎,它支撑着整个数据治理体系,让数据治理能够顺利运转,避免“爆胎”。

  • 政策:企业要有一套明确的规则,比如“哪些数据能公开?哪些数据不能随便改?”否则,数据管理会变得混乱。
  • 数据分类:就像整理书籍一样,数据也要分门别类,比如“客户信息”“交易数据”“运营数据”,这样才方便查找和使用。
  • 数据成熟度评估:企业要时刻评估自己的数据治理水平,看看是“新手村”还是“满级大佬”,然后有针对性地提升。
  • 管理&所有权:数据到底归谁管?归谁用?比如公司里,财务数据归财务部管理,销售数据归销售部管理,不能乱窜。
  • 文化变革:数据治理不是一个人的事,而是整个公司的事,大家都要重视起来,不能觉得“这只是IT部门的事”。
  • 影响&价值:数据治理不是为了治理而治理,而是要真正让数据创造价值,比如帮助公司提升决策能力,提高业务效率。

2.里圈(金字塔结构)——数据治理的具体执行

金字塔的三层就像盖房子,先打地基,再建框架,_后装修和维护,让数据治理体系既稳固又实用。

(1) _底层:基础工作(地基)

_基础的东西决定了整个大楼能不能盖好,数据治理也是一样的,基础没打好,后面都是空谈。

  • 数据保护(隐私、安全、风险管理):像锁保险柜一样保护数据,防止被黑客攻击或泄露,符合法规(如GDPR、数据安全法)。
  • 元数据管理:数据的“身份证”管理,比如一条客户数据里面有“姓名、手机号、地址”,这些信息的定义必须一致,不能这边叫“手机号”,那边叫“电话”。
  • 数据质量管理:确保数据是正确的、完整的、有用的,就像超市的商品一样,不能上架一堆坏掉的苹果。

(2) 中间层:生命周期管理(数据的成长过程)

数据也有生命周期,从诞生、使用到报废,每个阶段都要管理好,才能真正发挥价值。

启用&维护(相当于建好房子后如何保持它的安全和可用性)

  • 大数据存储:数据量特别大的时候,不能只存本地硬盘,要用合适的存储方案(如云存储)。
  • 数据仓库:数据的“仓库”,把分散的数据集中管理,方便后续分析和使用。
  • 主数据管理:确保“同一个客户”在不同系统里的信息是统一的,不能一个系统叫张三,另一个系统叫张三丰。
  • 数据存储&运营:像管理仓库一样管理数据,存放有序,调用高效。
  • 数据集成&互操作性:不同系统的数据能互相打通,比如电商系统的数据能和物流系统数据对接,避免信息孤岛。

使用&强化(相当于让房子变得更智能、更高效)

  • 数据科学:用AI、机器学习等手段,从数据里挖掘价值,比如预测用户购买行为。
  • 数据可视化:把数据变成图表,而不是一堆难懂的数字,让人一眼就能看出问题和趋势。
  • 数据交换:数据在不同系统间流转,比如银行和保险公司之间共享用户信用数据,提高服务质量。
  • 预测分析:用历史数据预测未来,比如根据以往销售数据预测下个月的销售额。
  • 主数据使用:主数据管理之后,要确保它在各种业务场景下能正确使用。
  • 商业智能(BI):帮助企业做更聪明的决策,比如用BI工具分析销售数据,找出_畅销的产品。
  • 文件&内容管理:管理各种文档、表格、合同等,确保数据不会丢失,也方便查找。

(3) 顶层:规划&设计(数据治理的顶层架构)

就像盖房子前要先设计好图纸,数据治理也要有一个清晰的规划和设计。

  • 架构:决定数据系统的整体结构,像城市规划一样,确保各个模块能互相协作,而不是各自为政。
  • 建模:给数据建立数学模型,让数据之间的关系更清晰。
  • 设计:针对不同业务需求,设计合适的数据管理方案,比如电商公司和银行的数据治理方案肯定不同。

总结

  1. 外圈(轮胎):支撑整个数据治理体系,包括政策、管理、文化、价值等。
  2. 金字塔底层(地基):数据保护、质量管理等基础工作,确保数据健康安全。
  3. 金字塔中层(成长过程):从存储、管理到使用,确保数据能够被正确利用。
  4. 金字塔顶层(规划与设计):像盖房子的图纸一样,确保数据治理有长远的规划。

一句话总结:数据治理就像盖房子,先打好地基,再盖框架,_后装修和维护,确保这栋数据大厦既稳固又能发挥_大价值!

 

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