什麼是數據管理，數據生命週期管理，數據中心…

這篇技術文章由領先的數據處理公司之一修訂。它解釋了幾種常用的數據處理相關術語，例如產品數據管理，數據處理服務，大數據管理，數據風險管理，數據中心基礎架構管理等。

什麼是數據處理？

數據處理涵蓋與將數據作為寶貴資產相關的所有字段。在1980年代出現的數據處理是指從順序處理（最初是打孔卡，然後是磁帶）到隨機訪問存儲的技術過渡。

如今，存儲單個事實並使用隨機訪問磁盤技術快速檢索它們是可行的。因此，許多人認為數據處理比業務流程管理更為重要。但是，由於軟件程序已演變為交互式和實時使用，因此很明顯，這兩個管理過程都是必不可少的。如果該過程沒有明確定義，則無法滿足用戶需求。同樣，如果數據定義不太明確，則可能會在應用程序中濫用。

與數據處理有關的主題

1. 數據架構

• 數據架構
• 數據流

2. 數據庫和存儲管理

• 數據維護
• 數據庫管理
• 數據庫管理系統
• 業務連續性計劃
• 數據子設置

3. 數據安全

• 數據訪問
• 數據擦除
• 數據隱私
• 數據安全

4. 參考和主數據

• 主數據管理（MDM）
• 參考數據

5. 數據集成和互操作性

• 數據集成
• 數據互操作性
• 數據運動（提取，轉換，負載）

6. 文檔和內容

• 文檔管理系統
• 記錄管理

7. 數據質量

• 數據發現
• 數據清潔
• 數據完整性
• 數據豐富
• 數據質量
• 數據質量保證
• 次要數據

數據處理的演變

在當代管理術語中，“數據”一詞在非技術環境中逐漸被“知識”或“信息”取代。結果，數據處理已轉變為知識處理或信息處理。

這種轉變掩蓋了原始數據處理，並使解釋隱含了。信息階梯說明了數據和派生值之間的差異。儘管如此，數據已隨著大數據的出現重新獲得了突出，涉及大量數據集的收集和分析。幾個組織已經建立了數據處理中心（DHC）來進行大數據處理。

有關數據處理的一些常見術語

1。主數據處理

主數據處理（MDH）是一門技術支持的紀律，業務和信息技術協作以確保企業官方共享的總數據資產的統一性，一致性，準確性，語義，管理和問責制。

2。數據處理平台

數據處理平台（DHP）是用於收集和管理數據的軟件平台。它使企業能夠識別受眾群體，這些細分可以應用於在線廣告活動中的特定用戶和上下文。

3。企業數據處理

企業數據處理（EDH）是組織精確定義，輕鬆整合併有效地檢索內部應用程序和外部通信的數據的能力。它著重於創建準確，一致和透明的內容。

4。數據生命週期處理

數據生命週期處理（DLH）是一個政策驅動的框架或模型，數據流通過該框架來優化其使用壽命。它由通常以數據收集或創建開頭的一系列步驟或階段表示，並以數據破壞或回收利用結束。

數據生命週期處理的三個主要目標是數據安全性和機密性，持續可用性和長期結構完整性。數據生命週期的六個階段是數據捕獲，數據維護或存儲，數據使用，數據出版或發布，數據歸檔和數據清潔。

5。數據處理軟件

數據處理軟件（DHS）是一種工具，可幫助用戶收集，存儲，編輯，傳輸，複製以及刪除或刪除數據。通常，單個數據處理程序無法執行所有上述操作。大多數數據處理服務都可以完成一個或多個任務。例如，Minitool ShadowMaker是主要創建數據備份以確保數據安全性的數據處理工具之一。這對數據風險處理和數據安全處理也有益。

6。數據中心處理

數據中心處理是負責管理數據中心正在進行的操作人員執行的一組任務。這包括業務服務管理和未來計劃。

從歷史上看，數據中心的處理被認為是由員工借助統稱為數據中心基礎架構處理（DCIH）工具執行的。

7。客戶數據處理

客戶數據處理（CDH）涉及企業如何跟踪其客戶信息並調查其客戶群以獲取反饋。 CDH涵蓋了各種軟件或云計算應用程序，旨在為大型組織提供快速有效地訪問客戶數據。

8。產品數據處理

產品數據處理（PDH），也稱為產品信息處理（PIH），是通常包含在產品生命週期管理中的業務方面。它負責管理和發布產品數據。在軟件工程中，PDH被稱為版本控制。

9。數據處理計劃

數據處理計劃（DHP）可以是指概述研究項目期間和項目完成後如何管理數據的正式文件。 DHP的目的是考慮數據處理，元數據生成，數據保存以及項目開始之前的分析的各個方面。

10。數據處理策略

例如，移動數據處理策略是在復雜數據模型上施加的結構，該結構由用戶在移動設備上導航。這是一個相對較新的過程，它來自需要靈活且深入的導航結構的移動應用程序的普及。

11。集成數據處理

集成數據處理（IDH）是一個促進數據處理和增強性能的過程。 IDH包括一個集成的模塊化環境，用於管理企業程序數據並在其一生中優化數據驅動的應用程序。以下是IDH的目的。

• 改善數據訪問，速度迭代測試。
• 簡化應用程序升級，合併和退休。
• 生產企業就緒的軟件更快。
• 簡化並自動化過程。
• 在整個解決方案堆棧中提供上下文智能。
• 在不擴大基礎設施的情況下適應新計劃。
• 促進一致性，一致性和治理。
• 授權建築師，開發人員和數據庫管理員（DBA）之間的協作。
• 始終達到服務水平目標。
• 支持業務增長。
• 預定的商業標準和政策；在整個生命週期中擴展，共享和應用。

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