邮政配资APP下载 数据治理专家备考笔记:数据管理章节

以下是针对数据治理专家考试中数据管理章节的备考笔记,结合核心概念、框架、工具及备考策略整理,帮助高效掌握重点内容:
一、数据管理核心概念
定义与目标 数据管理:通过规划、控制、提供数据资产,确保数据满足组织需求(如质量、安全、合规)的过程。 核心目标:提升数据价值、降低风险、支持决策、实现数据驱动的业务创新。 与数据治理的关系 数据治理:制定策略、标准、规则,确保数据管理活动符合组织目标(“做什么”)。 数据管理:执行具体操作(如存储、清洗、分析),实现治理目标(“如何做”)。 类比:治理是“立法”,管理是“执法”。二、数据管理框架与标准
DAMA-DMBOK框架 数据管理知识领域(10大核心职能): 数据架构:定义数据模型、标准、分布。 数据建模与设计:逻辑/物理模型设计、数据字典。 数据存储与操作:数据库管理、备份恢复、性能优化。 数据安全:访问控制、加密、审计。 数据集成与互操作:ETL、API、数据交换标准。 文件与内容管理:非结构化数据(文档、图像)管理。 参考数据与主数据管理:统一关键业务实体(如客户、产品)。 数据仓库与商务智能:数据湖、OLAP、报表工具。 元数据管理:数据定义、血缘分析、影响分析。 数据质量:规则定义、监控、修复流程。 其他标准 ISO/IEC 38500:企业IT治理框架(适用于数据治理顶层设计)。 DCMM(数据管理能力成熟度模型):中国标准,评估组织数据管理水平(5级:初始级→优化级)。展开剩余75%三、关键数据管理活动
1. 数据架构管理
目标:设计高效、灵活的数据结构,支持业务需求。 工具:ERWin、PowerDesigner、Enterprise Architect。 考点: 架构设计原则(如高内聚、低耦合)。 数据分布策略(集中式 vs 分布式)。2. 主数据管理(MDM)
目标:解决跨系统数据不一致问题(如客户信息在CRM、ERP中不同)。 实施步骤: 识别主数据实体(如客户、产品)。 建立统一数据模型。 部署MDM Hub(集中存储)。 制定数据清洗、匹配、合并规则。 工具:Informatica MDM、SAP MDM、Stibo STEP。3. 数据质量管理
维度:准确性、完整性、一致性、及时性、唯一性。 流程: 定义质量规则(如“客户年龄必须>0”)。 监控与报告(通过数据质量工具)。 修复与改进(根因分析、流程优化)。 工具:Talend Data Quality、IBM InfoSphere Information Server。4. 元数据管理
类型: 技术元数据:数据库表结构、ETL脚本。 业务元数据:数据定义、业务规则。 价值: 支持数据血缘分析(追踪数据来源)。 辅助影响分析(修改字段对系统的影响)。 工具:Alation、Collibra、Apache Atlas。5. 数据安全与合规
关键措施: 分类分级(如公开、内部、机密)。 访问控制(RBAC、ABAC模型)。 加密(传输层TLS、存储层AES)。 审计日志(记录数据访问行为)。 法规:GDPR(欧盟)、CCPA(美国)、中国《数据安全法》《个人信息保护法》。四、数据管理技术趋势
云数据管理 挑战:多云环境下的数据一致性、成本优化。 工具:AWS Glue、Azure Data Factory、Google Cloud Dataproc。 AI驱动的数据管理 应用:自动数据分类、异常检测、智能元数据生成。 工具:IBM Watson Knowledge Catalog、AWS SageMaker。 Data Mesh(数据网格) 理念:将数据视为产品,由领域团队自主管理,通过去中心化架构实现共享。 核心组件:数据域、数据产品、数据基础设施、联邦治理。五、备考策略
理解框架逻辑 重点掌握DAMA-DMBOK的10大知识领域及其关联(如主数据管理依赖数据架构和元数据)。 结合案例分析 例如:某银行通过MDM解决客户信息碎片化问题,需描述实施步骤、工具、挑战。 对比记忆工具 区分不同工具的适用场景(如Collibra侧重元数据治理,Informatica MDM侧重主数据)。 关注法规与合规 对比GDPR与《个人信息保护法》的差异(如数据主体权利、跨境传输要求)。 模拟题练习 典型题目: “数据质量问题的根本原因可能是?(A.缺乏元数据 B.未定义质量规则 C.存储性能不足)” “MDM Hub的部署模式有哪些?(集中式、分布式、混合式)”六、高频考点总结
备考建议:
以DAMA-DMBOK为纲,结合DCMM等国内标准补充细节。 通过绘制思维导图串联知识点(如从数据治理到各管理职能的关联)。 关注行业动态(如Data Mesh、AIops在数据管理中的应用)。希望这份笔记能帮助您系统化复习,高效通过考试!
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