数据管理实际上的意思便是这么一回事儿

  数据管理，是简直一切在数字化转型中的企业都不得不面临的问题，被认为是公司进行数字化事务立异的重要的打基础作业。

  许多大规模的公司的数据部分或数据团队，都会把数据管理当作主业来做，这自身当然是无可厚非。

  但值得注意的是，数据管理并不是数据部分仅有的作业，乃至不是数据部分要亲身下场去做的事儿。

  直观上看，数据管理好像是应该交给数据部分全权负责，让数据部分来保证数据的质量。

  可是，数据质量其实是一个相对的方针。数据质量没有最好，只要更好。企业展开数据管理活动，也有必要要有个鸿沟。

  无论是数据管理的规模，仍是数据管理的程度，都是够用即可。数据管理作业是由数字化事务方针反向推导来决议的。

  根据数据使用场景来确认用到哪些数据，以及这一些数据究竟应该在质量上到达什么水准。

  事务上有必要要调用的数据字段不能为空;有些字段假如精度不行难以区别重要的事务场景;一些数据字段之间需求满意必定的联系函数，联系函数的确认也是事务逻辑决议的。

  数字化转型自身是个本钱型项目，是需求活跃的反应驱动的。假如没想清楚就开端做，相关负责人就很简单落个进退两难。

  当时，常常看到的现象是，许多企业的数据管理作业直接是由事务部分直接牵头来做。乃至，数据管理直接成为某些数字化使用项目的一部分。

  数据管理不再是数据部分的专利，各个事务部分都逐步展开自己的数据管理作业。

  在事务部分来看，数据部分不甚懂事务，自己的数据需求很火急，管理这件事爽性直接“上手”了。

  假如数据管理作业是各事务部分分头进行，一盘散沙，那么很简单导致管理重复、管理规范不一致、管理缺失等问题。

  当然，数据部分也需求展开一些数据管理的详细执行作业，可是这些执行作业并非是为了“冲成绩”，而是要为企业级的需求供给通用的服务支撑。

  除此以外，数据部分的作业重心应当是“摆架子”，树立一套面向数据管理的作业规范，流程，点评系统，鼓励战略。

  接下来，各个事务部分结合自己的数字化事务需求，在上述机制框架下，展开各自的数据管理作业。

  数字经济时代，数据是重要的出产要素，这个出产要素怎样用，事务部分自己最有发言权。

  而在此过程中，数据部分要给予专业性的辅导和引导，经过数据规范，数据架构，数据模型，数据监测整改机制来贯穿、和谐存在于各个事务线条的管理使命。