头豹研究院-2023年中国数据管理行业词条报告-230505

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（以下内容从头豹研究院《2023年中国数据管理行业词条报告》研报附件原文摘录）
　　伴随着大数据时代支撑数据交换共享和数据服务应用的技术发展，不断积淀的数据开始成为一种新型资产，数据管理解决方案的重要性逐渐凸显。数据管理是数据处理的核心，是指对数据的组织、分类、编码、存储、检索、维护等环节的操作。从细分领域来看，数据管理系统主要分为数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理、数据共享管理共八大模块。数据资源已经成为数字经济时代的软件底座，几乎所有的企业级数据、终端数据和边缘设备数据都需要系统地数据管理和分析才能够赋能上层应用或企业决策，发挥其最大的价值。在中国进入数字时代后，随着存储技术和云计算的发展，数据管理解决方案对数据进行调用、处理和分析，再通过人工智能技术让数据资产化并赋能企业和应用发展。 　　1.数据管理行业定义 　　原始数据通常存在质量差、价值密度低等问题，在经过采集和存储后，通常需要再经过多次加工，包括但不限于治理、建模和分析挖掘等工作，才能达到数据的规范化、资产化，实现数据的共享和流通，进而发掘数据的使用价值。数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的流程，旨在从原始数据中抽取、推导出有价值的信息，以支撑企业决策。数据管理解决方案支持和优化各项数据管理流程的运行，助力企业用户更好的整合数据资产、提升数据质量。 　　2.数据管理行业分类 　　数据资产管理的管理职能包括数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理以及数据共享管理共八个方面。一般情况下，数据管理是自下而上的模式，从元数据管理、数据质量管理两项核心数据资产管理任务作为切入点，逐步扩展到数据模型管理、数据标准管理、数据安全管理等其它数据管理职能。