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数据管理成熟度相关的业务和术语
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数据资产 组织拥有和管理的所有数据资源,包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。 数据分类 对数据进行分类和归类,以便更好地组织和管理数据。 数据模型 对数据结构、关系和属性进行抽象和表示的方式,用于数据的设计和管理。 数据标准化 统一数据的格式、命名规则和定义,以确保数据的一致性和互操作性。 数据集成 将来自不同来源的数据整合到一个统一的数据存储中,使数据更易于访问和分析。 数据备份与恢复 定期备份数据,并在数据丢失或损坏时进行恢复,以确保数据的安全性和可靠性。 数据审计 监控数据的使用和变更,以确保数据的合规性和完整性。 数据负责人 负责数据管理和治理的责任人,通常由数据管理员担任。 数据所有权 明确数据的所有者和使用权限,确保数据的合法使用。 数据脱敏 对敏感数据进行加密或匿名化,以保护个人隐私和数据安全。 数据生态系统 由数据、技术和人员组成的数据管理和分析的完整体系。 数据流程图 图形化表示数据流动和处理过程的图表,有助于理解数据管理流程。 数据治理委员会 由跨部门代表组成的委员会,负责制定和监督数据治理策略和实践。 数据稽查 对数据质量、安全性和合规性进行审查和评估。 数据品质度量 用于衡量数据质量的指标和标准。 数据管理框架 为数据管理提供结构和指导原则的框架,如DAMA-DMBOK等。 数据分区 将大型数据集划分成较小的区块,便于管理和查询。 数据培训与教育 对员工进行数据管理和使用的培训,提高数据素养和技能。 数据报告与分析 对数据进行汇总和解释,提供洞察和决策支持。 数据仓库 集成和存储各种数据源的中心化存储库。 数据持久性 数据的长期保存和管理,确保数据的持续性和可用性。 数据挂钩 将数据管理与业务目标和策略相结合,实现数据驱动的业务价值。 数据标签 为数据添加标签和元数据,使数据更易于搜索和理解。 数据评估 对数据管理过程和策略进行评估和优化。 数据卸载 将不再需要的数据从系统中移除,以节约存储资源。 数据拥有权 数据的实际所有者和控制者。 数据伙伴关系管理 与数据供应商和合作伙伴建立合作关系,确保数据的可靠供应。 数据合规性 确保数据管理符合相关法规和政策的要求。 数据知识图谱 以图谱方式展示数据之间的关系和联系,有助于发现数据的内在价值。 数据关联分析 通过分析数据之间的关联性,挖掘隐藏在数据中的模式和关系。 数据生产率 衡量数据管理过程效率和资源利用率的指标。 数据整理 对数据进行清理、重构和优化,以便更好地满足业务需求。 数据密度 描述数据存储和处理的密集程度。 数据采样 从大型数据集中抽取样本进行分析,以节省时间和资源。 数据分发 将数据传输到不同的应用程序和系统中,以支持业务需求。 数据故障恢复 在数据出现故障或中断时进行恢复,确保业务连续性。 数据洞察 通过数据分析获得的有价值的见解和信息。 数据复制 将数据复制到不同位置或系统,以提高数据可用性和冗余。
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