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隨著數據量的爆炸性增長和數據技術日新月異的發展，企業在數據管理上面臨了前所未有的挑戰。本文將深入探討數據管理的發展歷程、當前的難題以及企業如何有效進行數據管理，幫助讀者理解數據管理的真正含義，把握數據時代的脈搏。

實際上數據管理并不是什么新概念，早在計算機出現以前，數據管理就一直存在，只不過由于缺乏信息化的管理手段，以傳統的紙和筆來記錄和計算，并通過人腦來進行管理和加工。隨著計算機硬件和軟件的發展，磁盤、磁鼓等直接存取設備開始普及，數據被記錄在單獨的數據文件中，進行存取和管理。而如今，隨著計算機性能和大容量存儲設備的出現，數據文件之間的共享和多用戶同時訪問得以實現。但同時，也出現了新的管理難題：

1. 數據標準不統一，質量參差不齊

數據技術的飛速發展，出現了各種數據工具、技術和平臺，這也造成了數據來源多樣化、數據格式不一、數據質量參差不齊等問題，給數據管理工作帶來新的挑戰。

2. 數據孤島普遍，數據共享是難題

在企業內部，各個部門都擁有各自的數據資源，如營銷部門的銷售數據、財務部門的財務數據等等，然而，由于種種原因，這些數據卻像是被一堵無形的墻所隔離，形成一個個“數據孤島”，無法在企業內部自由流通和共享。數據孤島將影響企業從全局視角進行企業數據價值的挖掘和利用，更增加了企業在數據管理和溝通上的難度。

3. 數據技術更新快，管理維護成本高

數據管理需要采用多種工具和技術，如數據倉庫、數據挖掘、數據分析等。這些工具和技術需要不斷隨著市場的變化更新升級，以適應不斷發展的技術環境，以及頻繁變化的業務需求和技術要求。這也增加了企業在數據管理系統和人員技能方面的成本。

4. 數據法規變化快，數據安全有隱患

隨著數據保護法規的持續演變，企業既要遵循法律法規，又要充分利用數據價值，那么數據安全與合規就成為了企業數據管理的一大挑戰與難題。

5. 缺乏數據意識，數據管理經驗不足

該問題在傳統企業屢見不鮮，雖然傳統企業擁有完備的ERP、CRM等系統，但是基于公司整體層面的數據建設卻極度匱乏，同時，由于缺乏體系化的數據管理方法和數據人才，也使得數據轉型工作推進困難。

在實際工作中，以上數據管理難題將比字面上的描述更加困難和繁雜，也是很多企業在數據規?；?，以及在朝數據智能化轉型的道路上遇到最多的問題。倘若我們能提早了解到數據管理的主要內容，那么我們在建立數據組織、開展新項目數據工作之前將少走很多不必要的彎路，同時，在對企業現有數據的管理方面也將更有方向和著力點。

那么，企業數據管理到底在管什么？

筆者以為，該問題應當站在一個數據組織管理者的角度來思考。從目標戰略到執行板塊，分為以下五個部分：

1. 數據戰略與路徑的管理

這幾乎是每一個數據組織在開展工作之前都需要思考的問題，一個接地氣的數據目標，加上一個匹配的戰略架構，再加上切實可行的執行路徑，將主導企業在數據管理道路上高效且有方向的前行。對整個數據管理工作進行全局性的思考，也有助于企業合理預判各板塊工作開展投入，以及工作開展過程中可能出現的風險。

2. 數據資源/資產的管理

在數字化轉型和數據市場化的大背景之下，數據資源與資產的管理顯得尤為重要。這包括了數據采集與存儲、數據分類與標記、數據訪問與分享、數據分析與應用、數據備份與恢復，以及數據質量與準確性等。數據資源/資產管理貫穿了數據采集、存儲、應用、銷毀全生命周期與全過程，合理有效的管理將幫助企業發揮和挖掘數據價值最大化，同時減少數據在共享、流通和應用層面的溝通成本。

3. 數據技術/平臺的管理

企業的數據管理離不開數據技術和平臺的依托，數據從采集獲取、加工清洗到應用服務全流程都需要在數據系統/平臺上完成，那么豐富多樣的數據技術和平臺就成為了數據組織進行數據管理與治理的基礎。如何進行數據技術/平臺的管理？關鍵在于數據開發和運維人員，首先是人員技術的與時俱進，其次是平臺的升級與保障。穩定先進的數據技術與平臺，是企業提升數據管理效率和打造數據業務競爭力的基石。

4. 數據質量與標準的管理

企業數據質量與標準往往與數據治理在同一個板塊，通過對數據質量進行評估、控制和改進的一系列活動，確保數據的準確性、完整性、一致性、可靠性和安全性等。同時，在管理標準和制度中明確數據質量的標準及目標、數據歸口管理部門或崗位，制定有效的數據質量問題處理機制、數據質量的巡查機制等，來對數據進行科學高效的管理。

5. 數據需求的管理

數據需求的管理也是數據管理的主要工作之一，它將決定數據戰略的目標與計劃，以及數據項目建設優先級等。數據需求的管理主要包含兩部分的內容：一是，收集業務/客戶的數據需求和問題；二是，對數據需求的可用性、數據來源、數據質量等進行評估。數據需求的管理也可借助需求管理平臺等線上系統進行可追溯的高效管理。

當前，我國已經從互聯網時代、物聯網時代，進入了數聯網時代，數據在企業中的重要性和價值已不言而喻。但當前，體系化、成熟的、能落地的數據管理方法仍在探索之中。企業數據管理是機遇，也是挑戰。