如何进行有效的数据管理？

数据的利用在近几年越来越受到重视，数据管理也成为各个企业逐步开展的信息化建设手段，从信息化建设角度来说数据管理是从整个数据生命周期来进行管控，包括：数据管理方案的制定、数据管理相关工具的选定、数据管理实施团队的选择、数据流程梳理、数据的采集、清洗、交换、存储、利用、安全、维护等一系列步骤。

1.数据管理方案制定：包括评估用户对数据的需求，根据数据需求建立正确的数据管理策略，全方位满足企业内外部对数据的需求，方案中包括下面将要阐述的数据管理框架、数据标准制定、数据采集、清洗、转换、存储、安全、利用、测试等内容，做到整体规划。

2.工具及团队的选择：在明确具体管理方案后，就需要根据方案进行工具及实施团队的选择，因为数据管理涉及不同类型的平台或数据库等相关产品与技术，工具的选型上注重兼容性、集成性、扩展性，已达到彼此之间的无缝融合、发挥合力，在团队上尽可能选择原厂商实施交付，保证及时解决问题的能力。

3.数据流程的梳理：在数据流程梳理方面，首先制定数据管理的框架，将企业内外部数据使用的部门、关系走向、彼此之间的联系梳理明确，之后将其串联成一个整体，满足后续采集、清洗、存储分析等要求。

4.数据采集：明确数据管理中需要的数据，进行内外部线上、线下的数据采集、抽取、挖掘，包括内外部格式化数据、半格式化、非格式化数据等，保证数据利用时，数据的可用性、全面性。

5.数据治理：数据治理包括对主数据和元数据的治理，主数据治理为对所用主数据的申请、审批、校验、分发，数据建模、数据清洗、数据管理流程配置、系统管理等操作，保证数据的一致性、完整性、准确性；元数据治理为方便数据仓库保存信息的管理所做的操作，以实现各类技术术语与流程在企业内部的统一定义。

6.数据转换、合并：对采集到的业务数据进行格式转换，使之标准化，为后续对数据的进一步利用奠定基础，数据的合并，一方面将数据进行集成，实现数据间的共享，另一方面将不同字段信息合并，组成新的字段、数据等，完成对分散数据的整合工作。

7.数据存储与分析展现：数据存储即建立数据的存储与计算中心，与搭建数仓结合，根据不同的数据特征，通过数据分析算法，进行数据统计分析、实时流处理，机器学习和图计算等，最终通过展现工具将结果以图形化、图表化多种方式展现出来。

8.数据安全与维护：加强内部安全管理手段，制定数据管理策略及选择数据加密工具，配备数据安全管理人员，达到从使用源头、管理手段上的优化，同时建立数据的维护策略体系，在不断优化迭代的基础上，发现数据管理的不足之后，从而进行调整改革，过程中保持与时俱进，适当融入新技术、理念，在数据安全、分析、管理工具和手段上保持同步。