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！

发布于：河北省

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