0 序言
0.1 序
- 作为一名资深的数据工程师，作为致力于深耕数据行业、产业互联网、坚信数据管理与数据治理的数据人，自从业以来，我愈发深知数据在社会经济生活中的越来越突出的重要性。
这些年来，见证了————这种重要性引来了政府、数据行业、非数据行业对数据愈加全方位的重视，这对我们从业者而言也是好事一件。
- 借DAMA China 分会主席汪广盛先生的一言：
- “中国作为世界第二大经济实体，是全球产业链中不可或缺的重要环节，为世界经济的发展做出了巨大贡献。
- 在数据管理领域，我们对世界也应该有所贡献。
- 在数据管理中，其他国家出现过的问题，我们遇到了；其他国家还未出现的问题，我们也遇到了。
- 实际上，我们已积累了一定的知识和经验来回馈DAMA知识体系。”
这份言语的力量，足以振奋每位中国数据人。
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长远打算来看，还是准备备考 CDMP 认证，故近期准备入坑
DMBOK2的学习。可能是零零散散的时间进行学习，零零散散地谈点、总结点个人的所读与所思。 -
本文主要讲解DMBOK2的整个知识框架。
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版权声明：
本文主要内容，均来自于《DAMA数据管理知识体系指南2(DMBOK2)》
0.2 整体框架概览
依据《数据管理知识体系》整体一共分为十七个章节，大家可以先做参考。
- 第一章 数据管理：掌握数据类知识基本概念以及知识框架；
- 第二章 数据道德：了解数据道德、数据隐私背后的原则、数字化环境下的道德等内容；
- 第三章 数据治理：掌握数据治理指导原则、数据治理关键驱动因素、数据治理等主要组成内容；
- 第四章 数据架构：掌握数据架构指导原则、数据架构关键驱动因素、数据架构的主要组成内容、数据架构关键指标等内容；
- 第五章 数据建模与设计：掌握数据模型指导原则、数据模型关键驱动因素、数据模型的主要组成内容、数据模型关键指标等内容；
- 第六章 数据存储与操作：包括数据库管理关键输入和输出、数据库管理的主要工具、数据库设计应用中的策略等内容；
- 第七章 数据安全：包括数据安全的主要组成内容、数据安全关键指标、数据安全关键输入和输出、数据安全的主要工具等内容；
- 第八章 数据集成与互操作性：掌握数据集成与互操作性指导原则、数据集成与互操作性关键驱动因素、数据集成与互操作性等；
- 第九章 文档和内容管理：介绍了内容管理的主要工具、内容管理实施指南、内容管理评价理论、内容管理最佳实践等；
- 第十章 参考数据和主数据：包含参考数据和主数据关键指标、参考数据和主数据关键输入和输出、参考数据和主数据的主要工具等；
- 第十一章 数据仓库与商务智能：数据仓库与商务智能关键指标、数据仓库与商务智能关键输入和输出、数据仓库与商务智能的主要工具、数据仓库与商务智能应用中的策略等；
- 第十二章 元数据管理：掌握元数据指导原则、元数据关键驱动因素、元数据的主要组成内容、元数据关键指标、元数据关键输入和输出等；
- 第十三章 数据质量：包含数据质量的主要工具、数据质量应用中的策略、数据质量评价理论、数据质量最佳实践等；
- 第十四章 大数据与数据科学：包含大数据与数据科学的主要组成内容、大数据关键指标、大数据关键输入和输出、大数据的主要工具等；
- 第十五章 数据管理能力成熟度：数据管理能力成熟度应用策略、数据管理能力成熟度评价理论、数据管理能力成熟度最佳实践等；
- 第十六章 数据管理组织及角色：包含建立数据管理组织、数据管理组织与其他组织间关系、数据管理组织中的角色、数据管理组织最佳实践等
- 第十七章 数字化转型下组织变革管理：掌握数字化转型下组织变革管理原则、组织变革管理的八个误区、组织变革管理的八个阶段、组织变革的可持续发展、组织持续获得数据管理价值。
1 数据管理
1.1 引言
1.1.1 业务驱动因素
1.1.2 目标
1.2 基本概念
1.2.1 数据
1.2.2 数据和信息
1.2.3 数据是一种组织资产
1.2.4 数据管理原则
1.2.5 数据管理的挑战
1.2.6 数据管理战略
1.3 数据管理框架
1.3.1 数据战略一执行模型
1.3.2 阿姆斯特丹信息模型
1.3.3 DAMA-DMBOK框架
1.3.4 DMBOK金字塔（Aiken）
1.3.5 DAMA 数据管理框架的进化
1.4 DAMA 和 DMBOK
1.5 文献引用与推荐
2 数据处理伦理
2.1 引言
2.2 业务驱动因素
2.3 基本概念
2.3.1 数据伦理准则
2.3.2 数据隐私法背后的原则
2.3.3 在线数据的伦理环境
2.3.4 违背伦理进行数据处理的风险
2.3.5 建立数据伦理文化
2.3.6 数据伦理和治理
2.4 文献引用与推荐
3 数据治理
4 数据架构
5 数据建模和设计
6 数据存储和操作
7 数据安全
8 数据集成和互操作
9 文件和内容管理
10 参考数据和主数据
11 数据仓库和商务智能
12 元数据管理
13 数据质量
14 大数据和数据科学
15 数据管理成熟度评估
16 数据管理组织与角色期望
17 数据管理和组织变革管理
Y 参考文献
- 《DAMA数据管理知识体系指南(DAMA-DMBOK2)》 - 国际数据管理协会(DAMA国际)
- 《DAMA数据管理字典》