DAMA数据管理知识体系框架
11个职能域：
数据治理：通过建立一个能够满足企业数据需求的决策体系，为数据管理提供指导和监督。
数据架构：定义了与组织战略协调的管理数据资产蓝图，以建立战略性数据需求及满足需求的总体设计。
数据建模和设计：以数据模型的精确形式，进行发现、分析、展示和沟通数据需求的过程。
数据存储和操作：以数据价值最大化为目标，在整个数据生命周期中，从计划到销毁的各种操作活动。
数据安全：确保数据隐私和机密性得到维护，数据不被破坏，数据被适当访问。
数据集成和互操作：包括与数据存储、应用程序和组织之间的数据移动和整合相关的过程。
文档和内容管理：用于管理非结构化媒体数据和信息的生命周期过程，包括计划、实施和控制活动，尤其是指支持法律法规遵从性要求所需的文档。
参考数据和主数据：包括核心共享数据的持续协调和维护，使关键业务实体的真实信息，以准确、及时和相关联的方式在各系统间得到一致使用。
数据仓库和商务智能：包括计划、实施和控制流程来管理决策支持数据，并使知识工作者通过分析报告从数据中获得价值。
元数据：包括规划、实施和控制活动，以便能够访问高质量的集成元数据，包括定义、模型、数据流和其他至关重要的信息（对理解数据及其创建、维护和访问系统有帮助）。
数据质量：包括规划和实施质量管理技术，以测量、评估和提高数据在组织内的适用性。
基本环境要素：
目标与原则：每个职能在自己主题领域里的方向性目标，以及职能指标量化的基本原则。
活动：每个职能都是由一个或多个活动组成，其中有部分活动能被细化为子活动。
主要交付物：信息、物理数据库即各职能在管理过程中最终输出的文档。
角色与职责：参与执行和监督职能的业务角色和IT角色，以及其各自职能中承担的具体责任。
实践与方法：包含了常见和流行的实践方法，以及交付物的执行过程和步骤。
技术：各种配套支撑技术的类别、标准和规范、产品选择的标准和常见的学习曲线。
组织与文化：主要包括管理度量指标和标准、成功和商业价值的度量指标和标准等因素。
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