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對於企業的營運和部門運作而言，資料至關重要。企業必須充分掌握資料，並在支援當今高度互聯之全球經濟的各種系統和技術所製造的噪音中尋找相關性。以這方面而言，資料乃站在舞台的正中央擔任主角。資料本身並無用處，企業需要有效的策略、管理和資料管理模式才能運用各種形式的資料，以便在整個供應鏈、員工網路、客戶、夥伴生態體系以及更多機制中，都能實際有效地運用這些資料。
資料管理定義和程序
資料管理是收集、組織和存取資料的做法，以支援生產力、效率和決策。由於資料在現今的業務中扮演著舉足輕重的角色，無論企業規模或產業，皆須建立穩固 的資料管理策略 和現代的資料管理系統。
資料管理程序包含各式各樣的任務和程序，例如：
- 收集、處理、驗證和儲存資料
- 整合不同來源的不同資料類型，包括結構化和非結構化資料
- 確保高度的資料可用性和災難復原
- 管理人員及應用程式使用及存取資料的方式
- 保護和保障資料安全並確保資料隱私
資料管理的關鍵要素
資料管理為何很重要？
用於企業的每個應用程式、分析解決方案和演算法（可讓電腦解決問題和完成工作的規則和相關程序）都依賴是否能順暢地存取資料。資料管理系統的核心是協助確保資料是否安全、可用和精確。但資料管理的效益並不止於此。
將大數據轉換為高價值的企業資產
若資料管理不當，那麼過多的資料可能會讓人不知所措，且難以使用。但藉由正確的工具，您可以運用大數據為企業提供比以往更深入的洞察和更準確的預測。它可讓企業更瞭解客戶的需求，並協助公司根據提供的學習資料，提供卓越的客戶體驗。它也有助於推動新的資料導向型商業模式，例如以即時物聯網（IoT）和感應器資料為基礎的服務產品，在沒有分析和解讀大數據的情況下，這些模式不會那麼明顯。
大數據是非常大的資料集，通常具有五個 V 的特徵：收集的資料數量（Volume）龐大、資料類型的多樣化（Variety）、資料產生的速度（Velocity）、資料的真實性（Veracity）和資料的價值（Value）。
自新冠肺炎疫情爆發以來，資料和資料導向技術的重要性有增無減。許多企業感受到現在要更妥善運用資料的強大壓力，因為這樣才能預測未來事件、快速轉型並打造靈活的計劃和商業模式。
任何企業的持續生存都將取決於以資料為中心的靈活架構，以因應不斷變化的速度。
Gartner 副總裁 Donald Feinberg
確保遵循資料隱私法規
良好的資料管理，對於確保遵循國家和國際資料隱私權法規，例如美國的《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation，GDPR）和《加州消費者隱私保護法》（California Consumer Privacy Act），以及產業特定的隱私和安全性要求，也至關重要。而當要證明或審核這些保護措施時，制定穩固的資料管理政策和程序，也是不可或缺的根本。
資料管理系統和元件
資料管理系統建立在資料管理平台上，並包含一系列相互合作的元件和程序，協助您從資料中擷取價值。其中包括資料庫管理系統、資料倉儲和資料湖泊、資料整合工具、分析等等。
資料庫管理系統（DBMS）
市面上有許多不同種類的資料庫管理系統。最常見的包括關聯式資料庫管理系統（RDBMS）、物件導向資料庫管理系統（OODMBS）、記憶體式資料庫和單欄式資料庫。
不同的資料管理系統
- 關聯式資料庫管理系統（RDBMS）：RDBMS 是包含資料定義的資料庫管理系統，讓程式和擷取系統能夠按名稱參照資料項目，而不是每次都要描述資料的結構和位置。根據關聯式模型，RDBMS 系統也會維護資料項目之間的關係，以增強存取和避免重複。例如，某個項目的基本定義和特性會儲存一次，並連結至客戶訂單明細行和定價表。
- 物件導向資料庫管理系統（OODMBS）：OODBMS 是一種不同的資料定義和儲存方法，由物件導向程式設計系統（OOPS）的開發人員開發和使用。資料會儲存為物件、自給自足和自我描述的實體，而不是儲存在 RDBMS 中的表格中。
- 記憶體式資料庫：記憶體式資料庫（IMDB）會將資料儲存在電腦的主記憶體（RAM）中，而非磁碟機上。從記憶體擷取會比從磁碟系統擷取速度來得快，因此記憶體式資料庫通常用於需要快速回應時間的應用程式。例如，以前需要好幾天才能編譯成報告的內容，現在可以在幾分鐘甚至幾秒鐘內存取和分析。
- 單欄式資料庫：單欄式資料庫會將相關資料群組（資訊的「資料欄」）儲存在一起以便快速存取。這適用於現代的記憶體式企業應用程式，以及許多獨立的資料倉儲應用程式，其擷取速度（有限範圍的資料）十分重要。
資料倉儲與資料湖泊
- 資料倉儲：資料倉儲是針對報表製作和分析目的，從許多不同來源累計資料的中央儲藏庫。
- 資料湖泊：資料湖泊是以資料原始或自然格式儲存資料的龐大資料庫。資料湖泊通常用於儲存大數據，包括結構化、非結構化和半結構化資料。
主檔資料管理（MDM）
主檔資料管理是為所有重要業務資料 (例如產品資料、客戶資料、資產資料、財務資料等) 建立一個值得信賴的主參考 (單一事實版本) 的規範。MDM 可協助確保企業不要在不同的業務部份中使用多個、可能不一致的資料版本，包括流程、作業，以及分析和報表製作。 有效有效 MDM 的三大關鍵主要包括：資料合併、資料管理和資料品質管理。
企業和 IT 組織共同運作的技術化學科，可確保企業官方、共用主檔資料資產的統一性、準確性、管理權、語義一致性和責任。
Gartner MDM 的定義
大數據管理
新類型的資料庫和工具已開發以管理 Big Data – 現今大量的結構化、非結構化和半結構化資料注入企業。 除了高效率的處理技術和雲端設施來處理體積和速度之外，也建立了轉譯和管理資料種類的新方法。例如，為讓資料管理工具能夠瞭解並使用不同類型的非結構化資料，例如，新的預先處理程序可用於識別和分類資料項目，以促進儲存和擷取。
資料整合
資料整合是在需要的時間和時間擷取、轉換、合併和佈建資料的實務。這種整合發生在整個企業內外，跨夥伴以及第三方資料來源和使用案例，以滿足所有應用程式和企業流程的資料使用需求。技術包括大量/批次資料移動、擷取、轉換、載入（ETL）、變更資料擷取、資料複製、資料虛擬化、串流資料整合、資料彙整等等。
資料控管、安全性與法規遵循
資料控管是規則與責任的集合，用於確保整個組織的資料可用性、品質、法規遵循和安全性。資料控管會建立基礎架構，並指名組織內同時具有授權和責任，應處理和保護特定種類/類型資料的個人（或職位）。資料控管是法規遵循的關鍵部分。系統會注意儲存、處理和安全的機制，但在人員方，也就是控管方，則要確保資料一開始是準確的，並在將資料輸入系統前，使用時，以及從系統擷取以用於或儲存於其他地方時，會獲得適當地處理和保護。控管會指定負責人該如何使用程序和技術來管理和保護資料。
當然，資料安全性是當今世界駭客、病毒、網路攻擊、資料洩漏問題的一大隱憂。雖然安全性建置在系統與應用程式中，還要資料控管可確保能夠正確地設置和管理這些系統以保護資料，並執行程序和負起責任，保護系統和資料庫之外在的資料。
商務智慧與分析
大多數的資料管理系統包含基本資料擷取和報表製作工具，而且許多系統都有結合或搭配強大的擷取、分析和報表應用程式。報表製作和分析應用程式也可從第三方開發人員處獲得，而且幾乎可以肯定會包含在應用程式組合中，作為標準功能或進階功能的選擇性附加模組。
現今資料管理系統的強大功能很大程度上在於臨機擷取工具，讓使用者只要受過一點訓練就能夠建立自己的螢幕資料擷取和列印報表，並在格式化、計算、排序和摘要上擁有驚人的彈性。此外，專業人員可以使用這些相同的工具或更精細的分析工具集，在計算、比較、高等數學和格式化方面執行更多作業。新的分析應用程式能夠跨越傳統的資料庫、資料倉儲和資料湖泊，將大數據與企業應用程式資料相結合，進行更完善的預測、分析和規劃。
何謂企業資料策略以及您為何應採用？
許多企業在採用資料策略上一直處於被動：接受其企業應用程式供應商在他們系統中建構的任何內容。但到了現在，這樣做遠遠不夠。隨著當今資料量爆增，以及資料對每個企業營運的重要性，越來越有必要採取更加主動和更全面性的方法來管理資料。從實際的觀點來看，這表示準備好設定資料策略，以便：
- 識別貴公司需要及使用的特定資料類型，
- 為每種資料類型分配責任，以及
- 建立控管取得、收集和處理該資料的程序。
企業資料管理策略和基礎架構的關鍵效益之一，在於它將組織凝聚在一起，進而協調支援企業目標的所有活動和決策，進而有效地為客戶提供高品質的產品和服務。擁有全方位的資料策略和流暢的資料整合，可消除資訊孤立，這讓每個部門、經理和員工都能查看並瞭解其個人對公司成功的貢獻，並讓企業的決策和行動與這些目標保持一致。
資料管理的演變
50 多年來，從協助公司改善資訊報表製作的準確性、找出趨勢並制定更完善的決策，以推動數位轉型，並強化現今的新技術和商業模式，有效管理資料一直是企業成功的最大關鍵。資料已成為一種新的資本，有前瞻性的組織始終都在尋找新的、更好的方式利用資料來發揮自己的優勢。以下是現代資料管理的最新趨勢，必須密切注意並探索其與貴企業和產業的相關性：
- 資料架構：現今大多數組織都在就地部署及雲端上部署各種類型的資料，並且使用多種資料庫管理系統、處理技術和工具。資料架構是架構與技術的自訂組合，使用動態的資料整合和諧調，達到在整個分散式環境中流暢地存取和共用資料。
- 雲端資料管理：許多公司正將部份或全部的資料管理平台轉移至雲端。雲端資料管理利用雲端提供的所有效益，包括可擴充性、進階資料安全性、改善的資料存取、自動備份和災難復原、節省成本等等。雲端資料庫和資料庫即服務（DBaaS）解決方案、雲端資料倉儲和雲端資料湖泊也都越來越受歡迎。
- 強化資料管理：目前有一項較新的趨勢稱為「強化資料管理」。Gartner 認為到了 2022 年這項趨勢一定會爆發出無比的潛力，強化資料管理運用 AI 和機器學習，讓資料管理程序自行設定和自我調整。強化資料管理能夠讓資料品質、主檔資料管理和資料整合等等一切程序自動化，讓技術熟練的員工得以專注創造更高的價值。
到了 2022 年間，透過新增機器學習和自動化服務層級管理，資料管理手動任務將減少 45%。
摘要
我們知道資訊衍生自資料。如果資訊是力量，那麼有效管理和運用資料，可能會成為貴公司的超級力量。因此，資料管理責任以及資料庫分析師（DBA）的角色正在演進，在推動雲端採用、運用新趨勢和技術，以及為企業提供策略性價值方面，已轉變成變革的推動者。
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