根据《DAMA数据管理知识指南》中所述，数据管理的定义是：“为了交付、控制、保护并提升数据和信息资产的价值，在其整个生命周期中制订计划、制度、规程和实践活动，并执行和监督的过程。”
从定义中不难看出，数据管理的定义主要分成目标和原则。
其中数据管理的目标是为了交付、控制、保护并提升数据和信息资产的价值。当然如果分的细一些，企业获取数据和信息资产的价值是业务驱动因素。
而原则部分可以用书中原文的五个方面12个原则来细化。
第一方面，数据价值（2个点），1、数据是一种独特的资产，独特性在于数据资产使用过程中不会被消耗2、数据的价值可以用经济术语来表示，比如从数据的数据和质量角度用经济术语来衡量数据的价值，电信运营商们可以通过流量数据来售价，广告服务平台可以通过有效点击数（数据质量高低）来收费。
第二方面，数据管理的需求是业务需求（4个点）。1、数据管理意味着对数据质量的管理，因为数据质量需要符合应用的需求。2.数据管理需要元数据管理，因为管理数据前提是了解数据，而元数据是数据的数据，负责解释和定义数据的。3.数据管理需要规划，因为现实场景中业务场景和流程是复杂和冗长的，在数据创建和被使用过程中会经常被移动，只有提前规划才能保证数据整个流程中一致性，比如经常会提前规划架构（比如物理架构设计）和流程。4.数据管理是驱动技术决策的，而不是被技术驱动的。技术必须服务于数据管理，而不能反过来。
第三方面，数据管理依赖不同的技能（3个点)。1.数据管理是跨职能部门的，不仅需要技术部门，也需要数据部门，更需要业务部门配合。2.数据管理需要企业视角。这点要求高，但也是必然，数据管理不能是独立，必须从整个企业视角考虑。3.数据管理是发展演变的，因为数据是流动的，不同阶段的需求不同，随着数据的创建、应用和消费者的变化，数据管理也需要随之调整。
第四方面，数据管理是生命周期的管理（2个点）。1.不同类型的数据有不同的生命周期，根据不同类型数据需要保持灵活性，针对长短不一致的情况能做及时的适应。2.数据管理需要考虑数据的风险，因为数据在生命周期中可能出现丢失，盗用或者误用情况，所以需要把数据风险纳入数据的生命周期管理。
第五方面（1个点），数据管理的责任人，即有效的数据管理需要领导层承担责任。这点也是经常容易被忽视的，因为数据管理是企业级视角的，且是自上而下设计的，自上而下的管理最重要的是领导层能担责（如果自下而上的管理最重要激发普通员工的主人翁意识）。
自上是我对数据管理的一点认识。
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