俗话说“无规矩不成方圆”，与其他事情一样，数据管理也需要一定的原则，尤其是在组织项目实施之前，都应该确定支持其数据治理方法的根本原则，今天跟大家伙儿一起来分享的内容就是DAMA数据管理知识体系指南中规定的数据管理的原则，一共有12条，大家一起来了解一下下吧！

  数据是一种资产，但相比其他资产，其在管理方式的某些方面有很大差异，对比金融和实物资产，其中最明显的一个特点是用数据资产在使用过程中不会产生消耗。

  将数据称为资产意味着它有价值，虽然有技术方法可以测量数据的质量和数量，但还未形成这样做的标准来衡量其价值。想要对其数据做出更好决策的组织，应该开发一致的方法来量化该价值。他们还应该衡量低质量数据的成本和高质量数据的好处。

  确保数据符合应用的要求是数据管理的首要目标。为了管理质量，组织一定要了解利益相关方对质量的要求，并依据这一些要求度量数据。

  管理任何资产都需要首先拥有该项资产的数据（员工数、账户号码等）。用于管理和怎么样去使用数据的数据都称为元数据。因为数据无法拿在手中或触摸到，要理解它是什么以及怎么样去使用它，需要以元数据的形式定义这些知识。元数据源于与数据创建、处理和使用相关的一系列流程，包括架构、建模、管理、治理、数据质量管理、系统开发、IT和业务运营以及分析。

  即便是小型组织，也可能有复杂的技术和业务流程蓝图。数据在多个地方被创建，且因为使用需要在很多存储位置间移动，因而需要做一些协调工作来保持最终结果的一致，需要从架构和流程的角度进行规划。

  数据和数据管理与信息技术和信息技术管理紧密结合。管理数据需要一种方法，确保技术服务于而不是驱动组织的战略数据。

  数据管理需要一系列的技能和专业相关知识，因此单个团队无法管理组织的所有数据。数据管理需要技术能力、非技术技能以及协作能力。

  虽然数据管理存在很多专用的应用程序，但它一定要能有效地被应用于整个企业。这就是怎么回事数据管理和数据治理是交织在一起的原因之一。

  数据是流动的，数据管理必须持续不断的发展演进，以跟上数据创建的方式、应用的方式和消费的人的变化。

  数据是有生命周期的，因此数据管理需要管理它的生命周期。因为数据又将产生更多的数据，所以数据生命周期本身可能很复杂。数据管理实践活动需要仔细考虑数据的整个生命周期。不一样数据有不同的生命周期特征，因此它们有不同的管理需求。数据管理实践需要基于这些差异，保持充足的灵活性，以满足多种类型数据的全生命周期需求。

  数据除了是一种资产外，还代表着组织的风险。数据可能丢失、被盗或误用。组织一定要考虑其使用数据的伦理影响。数据相关风险必须作为数据生命周期的一部分进行管理。

  数据管理涉及一些复杂的过程，需要协调、协作和承诺。为了达到目标，不仅需要管理技巧，还需要来自领导层的愿景和使命。

  数据管理和其他管理流程一样，必须平衡战略和运营需求，这种平衡需要一套原则来“约束”，依据数据管理的特征来指导数据管理实践。

  以上就是今天分享的内容，为了方便大家学习，下面是小编为大家理的数据管理的思维导图，希望我们大家可以高效利用起来！

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