数据管理服务的本质是什么？数据管理到底是什么？为什么需要它？

本文讲述了数据管理服务的本质是什么？数据管理到底是什么？为什么需要它？

数据是为业务服务的，无论是数据的产生还是数据的使用都是和业务工作对应的，都是与业务工作紧密关联的。因此一个好的数据管理服务体系应该是如何让数据的产生、查找及使用与实际业务工作距离最近，如果是零距离最好。

数据内容能够百分百反映业务内容

从数据管理角度看，数据要能够反映业务内容，并且是真实地反应业务内容。数据反映业务内容包括多个方面的含义:一是数据要能够完整地反映业务，就是数据内容及范围要全，二是数据要能够反映业务的完整意思，数据记录的信息要全，三是数据要能够实时地反映业务，即数据要及时;四是数据要能够满足业务应用要求，即数据要和业务完全融合。

2.数据的采集与实际工作距离最近

数据是在某个工作环节中产生，由于一定的工作程序只能产生一定的数据内容，因此一个好的数据采集系统应该具备三个重要特征是采集的数据内容和工作产生的数据内容严格吻合，不能多也不能少，二是采集工作的实现应该在工作中完成，是与工作实时同步，三是每个数据只能有一个源头采集位置，在一个采集单元中如果有非源头数据需要通过工具自动加载，不能人为二次录入。也就是说数据采集服务最重要的目标就是让数据采集工作与实际业务工作距离最近。目前几乎所有的教据管理系统中开发的数据采集工具全部是工作后提供专门的采集工具完成的，甚至是一个系统对应一套采集系统同一个数据项在不同的采集系统中多次采集。我们遇到在井场一个数据需要采集六次的极端情况，可想而知，通过种种采集的系统采集的数据很难保证其唯一性和正确性。

根这标准我们其本上可以断言，所有附量在教据管理系统中源头采集系统都不是真正的源头采集系统，只有真正融于到实际业务工作中的采集系统才是真正的源头采集系统。

3.数据的使用目标距离实际工作最近数据存在的唯一目的就是在工作中使用，每一个工作使用数据都有其独特的要求，一个好的数据定义应该是距离使用目标最近的数居，也就是说工作可以直接使用的数据，或者说拿来就可以用，不需要做任何加工处理，数据应用过程中需要的加工处理越复杂就说明这个数据管理系统定义的数据单元有问题。 (厨师做鱼香肉丝要的不是一块肉，而是切好的肉丝!)很多应用我们不是简单使用几项教据，而是要使用一组数据，距离使用目标近就需要对这些复杂的数据进行合理的组织，这种数据组织的方式包括数据的结构组织、提交形式(包括展示样式) 组织。因此满足数据使用目标需要解决数据的单元定义和数据组织定义问题

4.数据的查找服务距离实际工作最近

查找所需要的数据也是数据应用中最常用的功能，搜索是最常用的数据查找方式，石油业务由于其特殊性，用户在查找数据时很多时候需要按照业务语言查找数据，这就需要数据能够”自动识别”业务语言，常用的方法是给数据加上业务标签，另外输入查找条件时由干用户不同需求不同，还要求数摇能够理解用户的具体需求以及用户港在的业务含义。这些重要一系列的数据前期外理工作.

5.数据的使用服务距离实际工作工具最近

数据一般是各种应用系统软件使用的，不同的软件功能代表不同的业务功能需求，如何能够让一个一个业务功能自动获取到所需的数据，让用户功能与数据零距离也是数据使用需要考虑的重要因素。另外石油行业不同的工作岗位更新的数据是一定的，如何自动根据用户岗位要求自动推送所需的数据也是使用服务重点需要考虑的我们用了“距离”这个词描述教据服务与业务的关系，这方面互联网公司做出来很好地表率作用，他们采用一系列新的技术来缩短用户和有效信息之间的距离，我们在设计数据服务时也需要借鉴这个思路。

什么是数据管理？

如果您想到了每天需要使用的所有数据，就会知道它通常是不完整的，有时甚至是不正确的，您可能知道它就可以修复它，但是当处理大量数据以及其他组“带来自己的数据”并知道其外观时，该过程将无法扩展，另外不要忘了使用电子邮件或Excel一步一步解决数据质量问题不是很有效，更不用说在企业中各个文件夹之间遍布潜在敏感数据的不受控制的副本激增所带来的风险，您需要有针对性的工具，流程和策略来有效，可持续地管理数据质量。

作为数据治理的重要组成部分，数据管理是管理从策划到退役的数据生命周期的过程

数据管理是关于定义和维护数据模型，记录数据，清理数据以及定义规则和策略。它支持实施定义明确的数据治理流程，涵盖多个活动，包括监视，对账，优化，重复数据删除，清理和聚合，以帮助向应用程序和终用户交付高质量数据。

除了改善数据完整性外，数据管理还有助于确保整个组织一致地使用数据，并通过元数据和语义来减少数据歧义

简而言之，数据管理可以减少您公司中的“不良数据”，从而可以更好地进行决策并消除使用不正确信息时产生的成本。

传统上，将数据管理任务分配给数据专家团队，即所谓的数据管理者。但是挑战在于，公司中几乎没有数据管理员，而且他们通常专用于高风险项目，例如合规性。在没有数据管家的情况下，没人知道谁对数据质量负责，这导致令人沮丧的情况，组织完全意识到几乎三分之一的数据资产不准确，但没有人对此采取行动。

数据管理，现在是团队活动

随着更多的数据驱动项目，按业务领域“带来自己的数据”项目以及数据工作者（例如数据科学家，市场营销和运营）对数据的越来越多的使用，就需要重新考虑数据管理。下一代数据管理工具需要发展以支持：

自助服务-从IT到企业的任何用户都可以以受控方式解决数据质量问题

1、团队协作-包括工作流程和任务编排

2、手动交互-在数据仲裁或认证的情况下，需要人工干预才能验证，证明，标记或选择数据集

3、与数据准备集成—定义“携带自己的数据”的流程

4、内置的隐私-赋予数据保护官和合规团队以新的行业法规以维护隐私的权利，例如GDPR（通用数据保护法规）

IT不仅是具有特定数据专业知识的数据管理员的工具，还可以使业务用户使用类似Excel的点击式工具来整理其数据

您可以管理并快速解决任何数据完整性问题，以实现整个企业中“受信任”的数据，使用该工具，您可以定义清理和验证数据所需的通用数据模型，语义和规则，然后定义用户角色，工作流和优先级，并将任务委派给了解数据的人员，通过匹配和合并数据，解决数据错误，验证或仲裁内容，可以提高数据管理任务的生产率。

将以前由数据专家（例如数据专家）完成的任务委托给操作员，这些操作员现在将的数据称为自助服务

它需要工作流程驱动，易于使用的工具，并具有类似excel的用户体验和智能指导，相同的用户界面并将这些工具捆绑在一个统一的套件中，以进行自我数据访问，准备，集成和管理，使业务用户可以在几分钟而不是数小时内以临时方式获得干净，有用的数据，通过自助数据管理来协调修复，合并和认证数据的协作工作。与将Excel和Word用于办公室自动化类似，数据工作者可以访问具有一致用户体验的工具，具体取决于他们的用例。

适用于所有人的工具

数据管理的核心概念是活动和任务，该产品具有两个预定义的角色，即：活动所有者和数据管理者，活动所有者可以定义不同的活动，包括仲裁，解决方案或合并；让数据管理者参与到每个活动中；定义活动使用的数据结构；从活动中检索任务，并将活动中的任务分配给不同的数据管理员，数据管理员可以浏览与其任务相关的数据，以一对一或一组记录的方式解决任务，将任务委派给同事，以及监视和审核管理活动和数据错误解决错误，可以触发应进行双重检查的任务的验证工作流。由于通过有指导的用户体验和工作流驱动的操作很容易使用，因此任何人都可以以明确的职责和有效的工具来执行数据管理工作。

CRM示例用例

考虑一个用例，您要在它的CRM系统中提高数据质量，因为它有错误的数据和许多重复项。作为活动所有者使用数据管理，您将定义一个“决议”活动和目标（例如，解析不正确的地址），并隔离需要注意的数据，通常是无效或空联系数据的记录，或可能重复的记录，然后您将定义活动的参与者，例如所有区域营销经理，数字营销经理和销售管理员，然后，您将分配任务，例如将德国市场营销联系人的错误解决任务分配给德国市场营销经理，因为他们了解此数据以对其进行认证，更正或将其与真相的多个版本进行协调，通过提高营销活动的转化率，他们将从清洗后的数据中受益。当每个利益相关者更新数据时，您可以跟踪所做的更改，例如，营销已验证的邮件地址，电话号码和电子邮件地址。

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