数据管理权威指南：《DAMA-DMBOK2数据管理知识体系》

随着信息技术的迅猛发展，数据管理已成为企业成功的关键因素之一。国际数据管理协会（DAMA International）出版的《DAMA-DMBOK2 数据管理知识体系指南（第2版）》，是数据管理领域的权威著作，旨在提供一个综合性的知识体系，帮助企业和个人更好地理解和应用数据管理的最佳实践。

一、书籍背景及概要

DAMA International 自1980年成立以来，致力于数据管理的研究与实践，积累了丰富的经验。《DAMA-DMBOK2 数据管理知识体系指南（第2版）》由众多资深专家共同编著，涵盖了数据管理的各个方面，并在2017年出版英文版。中文版由机械工业出版社于2020年5月正式发行，是中国分会多名会员共同努力的成果。

二、书籍用途及读者群体

该书不仅为企业和机构制定数据战略提供指导，还为高等教育系统开发数据管理课程内容提供了重要参考。其主要用途包括：

• 建立对数据管理职能的共识。
• 定义常用术语和标准。
• 指导数据管理职能的实施和改进。
• 评估数据管理的有效性和成熟度。
• 帮助专业人士准备CDMP考试。

三、DMBOK1与DMBOK2的主要变化

相比第一版，DMBOK2增加了多个章节，如“数据建模和设计”、“数据集成和互操作”等，并引入了新的理念和技术。此外，数据治理贯穿全书，强调数据治理嵌入业务流程中，增强了实际应用性。

四、核心内容介绍

全书共17章，涵盖了从数据治理到大数据和数据科学等多个领域。每一章都详细介绍了相关的概念、活动、交付成果、角色和职责等内容，提供了丰富的案例和工具支持。

五、数据管理的核心原则

书中提出了九大数据管理核心原则，包括数据是有独立属性的资产、数据价值可以通过经济术语表达、管理数据意味着管理数据质量等。这些原则为数据管理实践提供了理论依据。

六、数据处理伦理

本章探讨了数据处理中的伦理问题，强调了尊重他人、行善原则和公正的重要性，帮助组织建立合乎伦理道德的数据处理文化。

七、数据建模与设计

数据建模是发现、分析和确定数据需求的过程，通过精确的形式表示和传递这些需求。这一过程涉及概念、逻辑和物理模型的创建。

八、数据集成与互操作

管理和整合在应用系统和组织内部或之间传输的数据，确保数据的一致性和可用性。

九、大数据与数据科学

探讨如何从大量不同类型的数据中提取有价值的信息，利用预测模型和机器学习技术为企业提供前瞻性的视图。

十、数据管理成熟度评估

通过描述各阶段能力特点来定义成熟度级别，帮助组织评估其数据管理能力，并制定改进计划。

十一、数据管理组织和角色期望

讨论如何组建高效的数据管理团队，明确所有权、协作、责任和决策的基本问题。

十二、数据管理和组织变革管理

成功的数据管理实践需要调整数据责任制度，将局部业务关注点转变为整个组织的核心价值，提升信息质量，衡量不良数据管理的代价和规范化数据管理的价值。

结束语

在大数据时代，“数据即资产”成为产业趋势。只有通过有效的数据治理，才能提升企业数据质量，实现数据价值升华，成为应对市场挑战的助推力。