[数据管理] DAMA数据管理知识体系指南2(DMBOK2) # 知识框架

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。

• 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。

• 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》
• [数据管理] 大数据行业的组织机构、企业、认证证书 - 博客园/千千寰宇