数据治理企业如何开展数据管理工作

为什么要对数据进行管理

数据管理[是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。

其目的在于充分有效地发挥数据的作用。

实现数据有效管理的关键是数据组织。

随着计算机技术的发展，数据管理经历了人工管理、文件系统、数据库系统三个发展阶段。

数据化管理是科学管理的基础。

科学管理的目标是目标明确、决策准确、措施有效、执行有力。

数据化管理是将业务工作中的基本状况，通过翔实的数据直观地展现，并通过适当地分析，明确经营基本状况，发现业务工作中的不足之处，为管理者提供准确的决策依据，促进管理层进行有针对性地改进和有效地决策，是科学管理的基础。

数据化管理是科学领导的参考。

领导学认为领导的艺术与方法是达成领导效能与发展的关键因素。

数据化管理是优秀的管理方法之一。

完善的数据化管理能够明确指出下属业务工作中存在的各类问题，以实事求是的方法并辅之于其他的管理手段，能够有效地指导若干下属开展工作，能够根据问题的严重性与重要性进行有针对性地改善，促进团队的整体进步，从而实现领导效能，是科学领导的有效参考。

数据化管理是企业管理改进的关键。

优秀的企业管理应该具备完善的运营数据分析体系。

一切企业活动，最终都以数据最为参考， 达成一定的数据指标，循环改进，持续发展。

数据化管理存在于企业的每个环节，通过参考经营数据管理的企业体制是确保企业良性发展的关键。

数据化管理是一种全新的管理方法，其推广和运用可以促进民族企业的发展，增强国际竞争力。

数据处理目的是什么

数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。

数据处理对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。

包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。

比数据分析含义广。

随着计算机的日益普及，在计算机应用领域中，数值计算所占比重很小，通过计算机数据处理进行信息管理已成为主要的应用。

如测绘制图管理、仓库管理、财会管理、交通运输管理，技术情报管理、办公室自动化等。

在地理数据方面既有大量自然环境数据（土地、水、气候、生物等各类资源数据），也有大量社会经济数据（人口、交通、工农业等），常要求进行综合性数据处理。

扩展资料： 数据处理的基本方式： 根据处理设备的结构方式、工作方式，以及数据的时间空间分布方式的不同，数据处理有不同的方式。

不同的处理方式要求不同的硬件和软件支持。

每种处理方式都有自己的特点，应当根据应用问题的实际环境选择合适的处理方式。

数据处理主要有四种分类方式： 1、根据处理设备的结构方式区分，有联机处理方式和脱机处理方式。

2、根据数据处理时间的分配方式区分，有批处理方式、分时处理方式和实时处理方式。

3、根据数据处理空间的分布方式区分，有集中式处理方式和分布处理方式。

4、根据计算机中央处理器的工作方式区分，有单道作业处理方式、多道作业处理方式和交互式处理方式。

参考资料来源：百度百科-数据处理

数据治理与数据管理：有什么区别？

大家都在说数据管理是指导我们如何做正确的事，而数据治理是要求我们正确的去做事， 管理的更像是制定一个明确的工作目标，治理是期望通过服务保障和确保达到管理的目的，即服务是通过协调各种资源确保目标的达成 目前国际上有很多组织机构都在积极讨论这个问题，但总体上两者相辅相成，互不冲突 睿治数据治理平台覆盖元数据、数据标准、数据交换共享、数据质量管理、主数据管理、数据安全管理等各个细分领域，亿信华辰在数据治理领域也持续深耕，从数据质量管理平台、元数据管理平台，到发布智能数据治理平台-睿治，实现了数据治理全场景覆盖，包含九大核心模块：元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等，所有模块可自由组合，并支持本地或云上使用，全面满足客户各类治理需求。

数据处理主要有哪些工作？

数据库管理员（dba）有三个基本任务。

按照重要性大小的顺序进行排列，它们分别是：保护数据、保护数据再保护数据。

虽然数据完整性显然是dba的首要职责（如果数据“质量”不好的话，谁在乎数据库是不是可用的或快速的），不过除此之外，他还有很多其它工作要做。

下面就列出了一个dba日常执行的实际工作。

（有些任务是所有dba通用的，其它的则是需要在某些特殊的数据库环境才需要完成

数据管理技术的发展主要经历了哪几个阶段

一、人工管理阶段 在计算机出现之前，人们运用常规的手段从事记录、存储和对数据加工，也就是利用纸张来记录和利用计算工具（算盘、计算尺）来进行计算，并主要使用人的大脑来管理和利用这些数据。

到了20世纪50年代中期，计算机主要用于科学计算。

当时没有磁盘等直接存取设备，只有纸带、卡片、磁带等外存，也没有操作系统和管理数据的专门软件。

数据处理的方式是批处理。

该阶段管理数据的特点是： 1、数据不保存。

因为当时计算机主要用于科学计算，对于数据保存的需求尚不迫切。

2、系统没有专用的软件对数据进行管理，每个应用程序都要包括数据的存储结构、存取方法和输入方法等。

程序员编写应用程序是，还要安排数据的物理存储，因此程序员负担很重。

3、数据不共享。

数据是面向程序的，一组数据只能对应一e5a48de588b662616964757a686964616f31333431363033个程序。

4、数据不具有独立性。

程序依赖于数据，如果数据的类型、格式或输入/输出方式等逻辑结构或物理结构发生变化，则必须对应用程序做出相应的修改。

二、文件系统阶段 20世纪50年代后期到60年代中期，随着计算机硬件和软件的发展，磁盘、磁鼓等直接存取设备开始普及，这一时期的数据处理系统是把计算机中的数据组织成相互独立的被命名的数据文件，并可按文件的名字来进行访问，对文件中的记录进行存取的数据管理技术。

数据可以长期保存在计算机外存上，可以对数据进行反复处理，并支持文件的查询、修改、插入和删除等操作，这就是文件系统。

文件系统实现了记录内的结构化，但从文件的整体来看却是无结构的。

其数据面向特定的应用程序，因此数据共享性、独立性差，且冗余度大，管理和维护的代价也很大。

三、数据库系统阶段 20世纪60年代后期以来? ，计算机性能得到进一步提高，更重要的是出现了大容量磁盘，存储容量大大增加且价格下降。

在此基础上，才有可能克服文件系统管理数据时的不足，而满足和解决实际应用中多个用户、多个应用程序共享数据的要求，从而使数据能为尽可能多的应用程序服务，这就出现了数据库这样的数据管理技术。

数据库的特点是数据不再只针对某一个特定的应用，而是面向全组织，具有整体的结构性，共享性高，冗余度减小，具有一定的程序与数据之间的独立性，并且对数据进行统一的控制。

扩展资料： 阶段特点比较： 从人工管理到文件系统，是计算机开始应用于数据的实质进步，那么从文件系统到数据库系统，标志着数据管理技术质的飞跃。

20世纪80年代后不仅在大、中型计算机上实现并应用了数据管理的数据库技术，如Oracle、Sybase、Informix等，在微型计算机上也可使用数据库管理软件，如常见的ess、FoxPro等软件，使数据库技术得到广泛应用和普及。

参考资料来源：百度百科-数据管理技术

企业如何开展数据管理工作

数据管理是信息化建设工作中的重点之一,通过健全组织、规范管理、比对分析、综合运用，把数据管理与企业生产有机结合，从而使企业利益进一步提高。

（一）提高认识，科学管理 对数据进行科学的管理，只有上升到战略的高度上去认识和重视才行。

数据是主体软件应用的基础。

所有的企业资料最终都汇集成数据，保存在计算机系统的数据库中，工作人员通过信息交互系统从后台数据库获取所需数据，经中间层信息系统处理后得到结果，所有的查询、分析都需要真实、全面、准确、一致的数据。

企业信息化建设中存在的一些问题，主要不是因为没有好的系统，而是因为已有的系统没有得到很好的应用。

因此，数据的准确性、完整性、科学性，将直接决定结果的正确性。

也必将影响信息化应用的成效。

同时，只有科学的管理，才能保证数据的准确、完整。

（二）健全职能部门，完善管理制度 数据管理职能因该有专门的部门实施，因此应成立专门数据管理领导小组和数据管理（处理）部门，将数据的监管职责赋予数据管理部门，由数据管理部门集中管理监控数据，各有关职责部门配合。

各单位也相应设立相应的数据处理岗。

然后制发《数据管理办法》、《数据管理责任追究暂行办法》，明确数据管理部门的职责范围、工作程序、监控内容、考核奖惩等，建立数据通报、培训等制度，制定信息采集、审核、录入、分析比对、信息传递等相关办法，使数据监管与运用工作逐步规范。

（三）严控数据录入环节，加强源头控制 一是提高人员素质。

对数据录入人员进行软件操作、数据录入、职责规定等知识培训，明确职责、明确各级、各岗数据管理人员工作职责及质量标准；明确综合管理软件的问题提交、处理、反馈程序，数据出现问题都由数据管理部门统一负责接收、研究解决并反馈，避免多头提交、多头请示，为数据管理工作提供人员素质保障。

二是加强信息系统提高系统本身的差错纠错功能，减少或避免数据录入的错误。

三是创建合理高效工作流。

结合实际情况制定工作流，明确职责、避免重复、方便管理为目的，细化岗位，一人多岗（单位人数少）或一岗多人（岗位工作量大），科学的连接每个岗位，组织起高效的工作流，减少数据冗余，最大限度地提高征管效率。

四是原则行事。

按照“三不录”原则，即不规范不录、不安全不录、未审核不录，严把数据的采集、审核、审批、录入、修改等环节。

确保系统数据完整、准确，系统运转优质、高效。

五是通报考核。

建立通报制度。

例如，坚持 “一月一通报、一月一讲评、一月一考核、一月一追究”。

按时将各单位征管数据质量完成情况等，在公文处理系统和网站上发布数据通报，并在每月的局务例会上，由分管局长对上月数据质量进行通报讲评，分析症结，提出整改措施。

建立日常考核台账，按月考核，并将各单位得分情况张榜公布；同时，按照责任追究办法，追究相关单位和人员的责任。

对全年数据质量评比排名在后几位的，目标管理考核中给予倒扣分。

制定数据考核指标，数据质量考核中，低于平均指标的，目标管理考核一票否优。

（四）思想要重视，全员要参与 加强数据管理，全面推进企业信息化建设应用进程，离不开各级领导的重视和支持，只有领导重视，才是做好数据管理和深入分析的关键，信息化建设才能真正得到发展。

同时，所有的工作人员，都应该把好各自工作环节的数据管理，不制造垃圾数据、错误数据，发现问题及时解决，追根求源，争取将错误数据、垃圾数据剔除干净，确保数据的正确完整。

（五）协作要到位 数据处理工作中，信息技术是实现手段，信息技术应用的先进性决定了系统软件的质量水平高低，而业务的规范程度决定了信息化推进的广度和深度。

数据处理应用不仅涉及信息化技术的选择和应用，同时还涉及到企业业务流程的规范和统一，并且直接影响企业系统信息化建设的成效。

所以，每一项企业管理数据处理及其具体应用，都离不开信息部门和业务部门的紧密合作、协同工作。

技术部门与业务部门需要很好的合作和相互的支持和配合，才能使数据处理应用程度深化和完善。

（六）机制要健全 在业已建立机制的基础上，要进一步完善数据分析应用管理办法，建立部门工作责任制，包括项目管理制度、信息发布制度等；建立与数据处理应用相适应的企业业务配套制度；建立信息技术支持、安全和运维保障制度，包括信息安全应急处置预案、运维岗责体系等，保障数据分析应用工作健康有序发展。