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随同着互联网、5G、大数据的蓬勃发展，数据俨然已成为企业不可或缺的重要资产，数据管理的意义愈发突出，但想要治理好数据却并不是一件容易事，为什么呢？
首先看一下数据的定义：
数据是指对主观事件进行记录并可甄别的符号，是对客观事物的性质、状态以及互相关系等进行记录的物理符号或这些物理符号的组合。它是可辨认的、形象的符号。——百度百科
数据是通过观测失去的数字型的特色或信息。——维基百科
结合实际状况艰深来讲：数据是企业倒退或商业行为中获取、用于企业的发展壮大，带来丰盛物质收益的同时，也会帮忙企业不断进步的虚构资源。
其次，需明确数据管理的定义：
数据管理，即对数据资源的治理。依照 DAMA 的定义：“数据资源管理，致力于倒退解决企业数据生命周期的适当的建构、策略、实际和程序”。这是一个高层而蕴含宽泛的定义，而并不一定间接波及数据管理的具体操作。——维基百科
利用计算机硬件和软件技术对数据进行无效的收集、存储、解决和利用的过程。其目标在于充沛无效地施展数据的作用。实现数据无效治理的要害是数据组织。——百度百科
相比百科百度中偏差计算机领域的定义，维基百科更合乎古代企业数据管理的定义。
结合实际艰深来讲，就是企业倒退过程中数据量一直攀升，数据在帮忙企业倒退时，也带来诸多问题，因而，企业须要有一套整体齐备的理念、程序、架构治理数据，让数据更好的为企业所用。
为什么要治理数据？
企业治理数据，与咱们普通人理财很类似。但一大重要不同点是：企业治理数据是心愿数据可能更高效且低成本运作以带来商业收益。但正如理财有危险一样，没想分明为什么要治理数据前，不要间接下马一个数据管理我的项目，也不要去洽购数据管理产品，首先须要搞清楚，数据管理的意义在哪里，能为企业带来什么价值？
治理数据的实质
企业心愿通过治理数据来低成本高效的实现特定目标。这句话有三个重要关键词，实现特定目标、低成本高效、通过治理数据的形式。咱们逐个剖析：首先治理数据是专业化的工作，因而人才是第一因素，正如战场上不能要求飞行员去拼刺刀一样；其次，低成本高效，即要明确各数据理论价值，排列数据优先级，及时淘汰无用数据；最初，实现特定目标，治理数据务必要有本人的目标，坚定不要为了治理而治理。
那么，怎么来治理数据呢？
答案：用数据来治理数据。治理数据的前提是能把要做的事件量化，事件量化后也成了数据，并且咱们须要用数据进行工作决策和治理。其次，还须要有一套卓有成效的治理办法。
有了目标和办法后，就要开始制订数据标准
制订数据管理标准时比拟难，需围绕指标边制订边实际，没有最好的制度，只有最适宜本人的。
上面做一个掂量数据管理能力的评估题目，一要量化，二要靠机器答复，三要半小时内答复。
- 是否间接给出每张表对于数据变现的价值？或如果这张表不出，会带来多少潜在损失？（虚构指标都能够）。
- 是否间接给出每张表的运行品质报告？是否依据优先级给出运行优化的具体倡议？
- 哪些表能间接下线？
你会发现要答复这些问题，不仅是建个数据管理系统那么简略，须要制订相应的标准和规范。
如果须要晓得每张表对于数据变现的价值，必须有利用跟表的关系，因而，开发上线的时候必须制订标准，起码要提交映射关系，同时为了避免两张皮景象，必须依赖自动化的零碎。
如果须要晓得每张表的数据品质报告，必须制订相干的质量指标，并可能及时预警和解决，这个须要一套数据品质监控制度。
如果须要确定哪些表能间接下线，必须制订一套数据表生命周期管理制度，须要有表的比方血统和影响剖析，否则怎么晓得有多大影响？
如果要让运维人员晓得这些表谁是谁，则必须有好的数据字典，明确表命名标准和口径定义，以升高治理老本。
如果….
你看，所有的数据管理规章制度其实都是为了确保目标达成，由此会延长出一个宏大的数据管理体系，但还是要懂得能抓住实质。因为一开始，不可能想到这么多，能做这么多，需从根源开始思考从何动手。
说完制度，接下来就要提到数据管理工具。
工欲善其事必先利其器。以后数据量愈发宏大，靠人肉难以保障稳固且风险性微小，因而数据管理工具在古代企业中越发重要。
之前微盟程序员删库跑路事件传遍全网，几行代码，让上市公司微盟的市值一天内蒸发超 10 亿，数百万用户受影响，间接间接的损失难以计量。这个“段子”一样的事件，无疑给各大公司敲响警钟，尤其是数据管理并不标准的中小公司，如果这样的删库跑路事件产生，产生的成果将无疑是毁灭性的。
能够看出，想要保障企业数据的稳固运行，数据的管控和审计无疑是十分重要的，对于数据管理者来讲尤其如此。企业中对不同层级的开发人员需制订具体的数据操作权限，哪些容许，哪些不容许，应明确指出。而且用户在权限内对数据做了哪些事件，尤其是高危事件，应要做到具体的审计剖析，这两点笔者认为是最必不可少的。
另外，数据管理的可视化也十分重要，有些公司的 ETL 工作多达成千盈百个，能疾速简略的判断工作是否运行胜利也很重要，它将间接决定到运维的工作量和难易水平。
以后数据管理的产品并不少，但要想面对复杂多变的企业环境，不同的数据库状况，不同用户的操作习惯等，往往能达到的成果无限。
怎么能力算是好的数据管理工具？
首先，肯定是可能融入到企业的生产环境中去，这是大前提。
其次，以后企业要用到的数据库品种越来越多，如 NOSQL、NEWSQL、国产数据库等，所以要在一个平台内反对罕用的各类数据库，而不须要关上一大堆工具。
另外，以后云和 Web 的利用越发宽泛，对于企业团队而言，如果能在云端部署好一套零碎，不必每个人再去下载配置，对立部署，对立应用，加强团队之间的合作，那将会大大节俭团队工夫，提高效率。而且，数据操作体验和效率也不可漠视，平时工作中 DBA 和开发罕用到的性能应是标配。
最初便是最重要的数据安全。对于 DBA 而言，这里最根本的两项刚需性能可能是：权限管控和审计。
数据管理的一些思考
数据管理是个系统性的工程，波及到企业很多流程的再造和新机制的建设，比方标准开发流程等，影响也是全方面的，也须要博得管理者的反对，不然也会举步维艰。
另外，数据管理是个专业化的工作，要有专业化的人全力来对应，其余例如工具等都是辅助，来到业余的人才，往往也不会达到很好的成果。
总结
将来时代，数据将会愈发宏大，数据管理工作也将更加简单艰难，这既是给数据从业者的挑战，也是时代赋予的机会。
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