DAMA 數據管理知識體系指南(中文版)（簡體書）

《計算機科學與技術學科前沿叢書：DAMA數據管理知識體系指南（中文版）》是關於數據管理知識體系的專業指南，是歐美數據管理從業者的必備書，是中國廣大信息技術和數據管理從業人士有益的知識指南和工作參考書，同時可作為計算機、工商管理、信息管理等專業的研究生教材。通過閱讀本書，數據管理從業者將有效提升數據管理知識和技能，此書亦是DAMAInternational推出的數據管理專業人士認證（CDMP）考試的培訓及備考必備書目。·

數據管理是信息技術發展中的一個新興領域，隨著互聯網，全球化和信息化的快速發展，數據管理的重要性日益顯現。《計算機科學與技術學科前沿叢書?計算機科學與技術學科研究生系列教材:DAMA數據管理知識體系指南(中文版)》針對數據管理領域的職能、術語和最佳實踐給出了標準行業解釋，提供了數據管理的總體框架。《計算機科學與技術學科前沿叢書?計算機科學與技術學科研究生系列教材:DAMA數據管理知識體系指南(中文版)》由國際數據管理協會組織眾多數據管理領域的國際級資深專家編寫，秉承國際數據管理協會的“廠商中立”的原則，所闡述的知識體系不與任何廠商或產品存在利益關聯，是一本真正客觀公正的專業著作。

第1章 引論
1.1 數據：企業資產
1.2 數據、信息、知識
1.3 數據生命週期
1.4 數據管理職能
1.5 共同的責任
1.6 廣闊的範圍
1.7 一個新興行業
1.8 逐步完善的知識體系
1.9 DAMA--數據管理協會
1.10 本指南的目的
1.11 本指南的目標
1.12 本指南的對象
1.13 本指南的用途
1.14 其他知識體系指南
1.15 DAMA數據管理辭典
1.16 DAMA-DMBOK職能架構
1.17 本指南的結構
1.18 反復出現的主題
第2章 數據管理概述
2.1 引言
2.2 使命和目標
2.3 指導原則
2.4 職能與活動
2.4.1 數據管理活動
2.4.2 活動組
2.5 關聯圖概述
2.5.1 供給者
2.5.2 輸入
2.5.3 參與者
2.5.4 工具
2.5.5 主要交付物
2.5.6 消費者
2.5.7 測量指標
2.6 角色
2.6.1 組織類型
2.6.2 個人角色類型
2.7 技術
2.7.1 軟件產品類別
2.7.2 專用硬件
2.8 推薦閱讀
第3章 數據治理
3.1 簡介
3.2 概念和活動
3.2.1 數據治理
3.2.2 數據管理制度
3.2.3 數據治理和管理制度組織
3.2.4 數據管理服務組織
3.2.5 數據管理執行官
3.2.6 數據治理辦公室
3.3 數據治理活動
3.3.1 數據戰略
3.3.2 數據政策
3.3.3 數據架構
3.3.4 數據標準和規程
3.3.5 法規遵從
3.3.6 問題管理
3.3.7 數據管理項目
3.3.8 數據管理服務
3.3.9 數據資產估值
3.3.10 溝通與推廣
3.3.11 相關的治理框架
3.4 綜述
3.4.1 指導原則
3.4.2 過程總結
3.4.3 組織和文化問題
3.5 推薦閱讀
3.5.1 網站
3.5.2 重點推薦
3.5.3 監管與合規
3.5.4 常規書籍
第4章 數據架構管理
4.1 簡介
4.2 概念和活動
4.2.1 架構綜述
4.2.2 活動
4.3 綜述
4.3.1 指導原則
4.3.2 過程總結
4.3.3 組織和文化問題
4.4 推薦閱讀
4.4.1 書籍
4.4.2 文章和網站
第5章 數據開發
5.1 簡介
5.2 概念和活動
5.2.1 系統開發生命週期
5.2.2 數據建模方式
5.2.3 數據建模、分析和解決方案設計
5.2.4 詳細的數據設計
5.2.5 數據模型和設計質量管理
5.2.6 數據項目實施
5.3 綜述
5.3.1 指導原則
5.3.2 過程總結
5.3.3 組織和文化問題
5.4 推薦閱讀
5.4.1 數據模型和數據庫設計
5.4.2 業務規則
5.4.3 信息工程
5.4.4 敏捷開發
5.4.5 面向對象和面向對象設計
5.4.6 面向服務的架構（SOA）
5.4.7 結構化查詢語言（SQL）
5.4.8 軟件過程改進
5.4.9 可擴展標識語言（XML）
第6章 數據操作管理
6.1 簡介
6.2 概念及活動
6.2.1 數據庫支持
6.2.2 數據技術管理
6.3 綜述
6.3.1 指導原則
6.3.2 過程總結
6.3.3 組織和文化問題
6.4 推薦閱讀
第7章 數據安全管理
7.1 簡介
7.2 概念與活動
7.2.1 理解數據安全需要和監管要求
7.2.2 定義數據安全策略
7.2.3 定義數據安全標準
7.2.4 定義數據安全控制及措施
7.2.5 管理用戶、密碼和用戶組成員
7.2.6 管理數據訪問視圖和權限
7.2.7 監控用戶身份認證和訪問行為
7.2.8 劃分信息密級
7.2.9 審計數據安全
7.3 外包項目的數據安全
7.4 綜述
7.4.1 指導原則
7.4.2 過程總結
7.4.3 組織和文化問題
7.5 推薦閱讀
7.5.1 文獻和論文
7.5.2 主要的隱私和安全法規
第8章 參考數據和主數據管理
8.1 簡介
8.2 概念和活動
8.2.1 參考數據
8.2.2 主數據
8.2.3 理解參考數據和主數據整合需求
8.2.4 識別參考數據和主數據的來源及貢獻者
8.2.5 定義和維護數據整合架構
8.2.6 實施參考數據和主數據解決方案
8.2.7 定義和維護數據匹配規則
8.2.8 建立“黃金”記錄
8.2.9 定義和維護層次及關聯關係
8.2.10 計劃和實施新數據源的整合
8.2.11 複製和分發參考數據與主數據
8.2.12 管理參考數據和主數據的變更
8.3 綜述
8.3.1 指導原則
8.3.2 過程總結
8.3.3 組織和文化問題
8.4 推薦閱讀
第9章 數據倉庫和商務智能管理
9.1 簡介
9.2 概念和活動
9.2.1 數據倉庫活動--簡要的歷史回顧
9.2.2 數據倉庫和商務智能架構和組件
9.2.3 戰術型、戰略型和操作型商務智能
9.2.4 數據倉庫活動的不同類型
9.2.5 維度數據建模的概念和術語
9.3 數據倉庫和商務智能管理活動
9.3.1 理解商務智能信息需求
9.3.2 定義並維護數據倉庫和商務智能架構
9.3.3 實施數據倉庫和數據集市
9.3.4 實施商務智能的工具和用戶界面
9.3.5 處理商務智能所需數據
9.3.6 監控並調整數據倉庫處理過程
9.3.7 監控並調整商務智能活動和性能
9.4 綜述
9.4.1 指導原則
9.4.2 過程總結
9.4.3 組織和文化問題
9.5 推薦閱讀
9.5.1 數據倉庫DW
9.5.2 商務智能BI
9.5.3 數據挖掘DM
9.5.4 連線分析處理OLAP
第10章 文檔和內容管理
10.1 簡介
10.2 概念和活動
10.2.1 非結構化數據
10.2.2 文檔/檔案管理
10.2.3 內容管理
10.3 綜述
10.3.1 指導原則
10.3.2 過程總結
10.3.3 組織和文化問題
10.4 推薦閱讀
10.4.1 文檔和內容管理
10.4.2 檔案管理
10.4.3 企業信息門戶
10.4.4 圖書館學中的元數據
10.4.5 XML文檔中的語義
10.4.6 非結構化數據和商務智能
10.4.7 標準
10.4.8 在線資源
第11章 元數據管理
11.1 簡介
11.2 概念和活動
11.2.1 元數據定義
11.2.2 元數據的歷史（1990-2008）
11.2.3 元數據戰略
11.2.4 元數據管理活動
11.3 綜述
11.3.1 指導原則
11.3.2 過程總結
11.3.3 組織和文化問題
11.4 推薦閱讀
11.4.1 一般閱讀
11.4.2 圖書館學中的元數據
11.4.3 地理空間元數據標準
11.4.4 ISO元數據標準
第12章 數據質量管理
12.1 簡介
12.2 概念和活動
12.2.1 數據質量管理方法
12.2.2 開發和提升數據質量意識
12.2.3 定義數據質量需求
12.2.4 剖析、分析和評估數據質量
12.2.5 定義數據質量指標
12.2.6 定義數據質量業務規則
12.2.7 測試和驗證數據質量需求
12.2.8 確定與評估數據質量服務水平
12.2.9 持續測量和監控數據質量
12.2.10 管理數據質量問題
12.2.11 清洗和校正數據質量缺陷
12.2.12 設計並實施數據質量管理操作程序
12.2.13 監控數據質量管理操作程序和績效
12.3 數據質量工具
12.3.1 數據剖析
12.3.2 解析和標準化
12.3.3 數據轉換
12.3.4 身份識別和匹配
12.3.5 改善
12.3.6 報告
12.4 綜述
12.4.1 指導原則
12.4.2 過程總結
12.4.3 組織和文化問題
12.5 推薦讀物
第13章 職業發展
13.1 職業特點
13.2 DAMA會員資格
13.3 持續教育與培訓
13.4 認證
13.4.1 如何獲取CDMP認證
13.4.2 CDMP考試標準
13.4.3 CDMP認證的其他要求
13.4.4 CDMP資格考試
13.4.5 可接受的供應商培訓認證
13.4.6 考試準備
13.4.7 參加CDMP考試
13.4.8 職業發展/再認證
13.5 職業道德
13.6 著名的數據管理專業人士
13.6.1 終身成就獎
13.6.2 專業成就獎
13.6.3 政府成就獎
13.6.4 學術成就獎
13.6.5 DAMA社區獎
附錄A
A.1 數據管理供給者
A.2 數據管理輸入
A.3 數據管理參與者
A.4 數據管理工具
A.5 數據管理主要交付物
A.6 數據管理消費者
A.7 數據管理度量指標
A.8 軟件產品分類
A.9 概要流程表
A.10 標準
A.10.1 非美國的隱私法律
A.10.2 美國的隱私法律
A.10.3 特定行業的安全和隱私規範
A.10.4 標準
參考文獻·

數據開發——業務數據管理專員定義數據要求和規范，數據分析和架構師據此制定邏輯數據模型。數據管理專員也驗證物理數據模型和數據庫設計，參與數據庫測試和轉換，并確保在用戶文檔和培訓等方面相一致。數據管理專員在出現數據問題時，應識別問題，必要時升級上報。
數據操作管理——業務數據管理專員定義數據恢復要求、數據保留要求和數據性能要求，并幫助談判該領域的服務水平。業務數據管理專員還幫助識別、獲取和控制外部來源的數據。
數據安全管理——業務數據管理專員提供安全、隱私和保密要求，識別和解決數據安全問題，協助進行數據安全審計，并對文件和其他信息產品中的信息劃分密級。
參考數據和主數據管理——業務數據管理專員控制代碼值和其他參號數據的創建、更新和淘汰，明確主數據管理要求，識別并幫助解決主數據管理問題。
數據倉庫和商務智能管理——業務數據管理專員提供商務智能需求和管理指標，識別并幫助解決商務智能問題。
文檔和內容管理——業務數據管理專員幫助明確企業信息分類、解決內容管理的問題。
元數據管理——各級數據管理專員創建和維護業務元數據（名稱、意義和業務規則），定義元數據訪問和數據整合需求，并使用元數據制定有效的數據托管和治理決策。定義和維護業務元數據是數據管理制度的核心所在。