数据管理:在数据和实际应用之间架起一座桥梁

管理数据不仅仅是简单的存储它在共享数据库中。

数据管理是成为越来越多地受欢迎的在与自助服务分析，尤其是在讨论的时候数据治理或元数据管理。但我如果你是新来的ese的对话；好奇这个概念及其应用，你哈我找到了正确的一页．

什么是数据管理?

数据管理可以定义为组织和管理来自不同来源的数据集的连续过程，以满足特定人群的分析需求。

为了帮助大家更好地理解这个概念，让我们以音乐流媒体服务为例。

有几种类型的音乐听众使用相同的流媒体平台。该平台的目标是使其尽可能地用户友好和自给自足。它的一个方面是创建和优化单个歌曲的集合，以满足不同听众的需求。

说我今天感觉很好，想听一些能振奋我情绪的歌。因此，我打开应用程序，寻找一个名为感觉良好．但如果有几首我觉得好听的歌你觉得很浪漫呢?在这种情况下，这些歌曲也必须出现在名为最浪漫的歌曲根据你的音乐品味做的。事实证明，就流派而言，它们都是中国歌曲。做你知道这意味着什么吗?是的，它们也应该出现在流行乡村歌曲为我们隔壁的朋友准备的播放列表。

现在从音乐策展人的角度来思考上面的例子。最初的过程包括为所有相关的情感和流派正确地标记这些歌曲。然后将它们包含在所有适用的类别中。之后，它将创建播放列表并将其提供给听众，观察他们的收听习惯并优化过程以尽可能地满足他们的需求。

数据管理以类似的方式工作。在自助服务分析环境中，不同的数据分析师会从自己的角度看待相同的数据集。这就是它的可重用性发挥作用的地方。数据管理是一种观察数据使用并理解如何收集上下文、叙述和意义以使其更易于重用的实践。这就是数据管理在数据和实际应用之间架起桥梁的方式。

为什么数据管理很重要?

如今，企业在商业智能(BI)和数据分析软件上花费了数百万美元，目的是让员工能够做出更多数据驱动的决策。但是，尽管实施得最好商业智能和分析软件;组织经常努力在员工中培养数据文化。挑战不在于缺乏工具的能力，而在于缺乏数据素养。

正如我们在音乐策划的例子中看到的，我们处理数据集的方式可能会有所不同。在数据集到达其预期用户之前，可以应用一系列转换和计算来操作数据集。为了让他们能够做出正确的商业决策，他们需要理解数据的背景，解释它并能够信任它。

因此，数据管理非常重要。

数据管理员在数据管理中的角色是什么?

十年前，数据分析是在erp和crm等企业系统生成的数据上完成的。但这种情况已经发生了巨大变化。今天，内部生成的数据只是拼图的一部分，而来自不受控制的来源生成的数据正呈指数级增长。这就需要为通过这些新数据源创建的数据添加上下文。

数据管理员有责任确保对数据进行充分的描述，以便为用户提供正确的上下文，以便在此基础上进行分析。每个与数据打交道的人都有机会通过他们的学习和经验分享他们的背景来进行策划。一个典型的组织可能有许多数据管理员，这取决于责任程度、对数据的访问和相应的时间承诺。

当涉及到数据分析和商业智能在美国，人们经常只谈论可视化仪表板和报告，而忘记了这个过程中第一步也是最重要的一步实际上是数据准备。在我们的Dundas BI数据准备指南视频中，我们讨论了在数据准备的背景下，Dundas BI数据立方体层可以解决的一些不同类型的ETL问题。如果你像我一样是个数据宅男，你一定会喜欢它的!

如果您希望成为正在进行的关于数据及其实际应用的对话的一部分，我强烈建议您加入我们邓打士社区．在这里，我们可以进行发人深省的数据驱动对话，同时也可以讨论……的无限可能性邓达斯BI．

作者简介

Tejas Shah是一名计算机科学专业的数据科学专业毕业生，也是一名对数据驱动叙事充满热情的营销人员。他撰写的内容具有教育意义，并为商业智能和分析领域提供了新的视角。