什么是数据管理，数据生命周期管理，数据中心…

这篇技术文章由领先的数据处理公司之一修订。它解释了几种常用的数据处理相关术语，例如产品数据管理，数据处理服务，大数据管理，数据风险管理，数据中心基础架构管理等。

什么是数据处理？

数据处理涵盖与将数据作为宝贵资产相关的所有字段。在1980年代出现的数据处理是指从顺序处理（最初是打孔卡，然后是磁带）到随机访问存储的技术过渡。

如今，存储单个事实并使用随机访问磁盘技术快速检索它们是可行的。因此，许多人认为数据处理比业务流程管理更为重要。但是，由于软件程序已演变为交互式和实时使用，因此很明显，这两个管理过程都是必不可少的。如果该过程没有明确定义，则无法满足用户需求。同样，如果数据定义不太明确，则可能会在应用程序中滥用。

与数据处理有关的主题

1. 数据架构

• 数据架构
• 数据流

2. 数据库和存储管理

• 数据维护
• 数据库管理
• 数据库管理系统
• 业务连续性计划
• 数据子设置

3. 数据安全

• 数据访问
• 数据擦除
• 数据隐私
• 数据安全

4. 参考和主数据

• 主数据管理（MDM）
• 参考数据

5. 数据集成和互操作性

• 数据集成
• 数据互操作性
• 数据运动（提取，转换，负载）

6. 文档和内容

• 文档管理系统
• 记录管理

7. 数据质量

• 数据发现
• 数据清洁
• 数据完整性
• 数据丰富
• 数据质量
• 数据质量保证
• 次要数据

数据处理的演变

在当代管理术语中，“数据”一词在非技术环境中逐渐被“知识”或“信息”取代。结果，数据处理已转变为知识处理或信息处理。

这种转变掩盖了原始数据处理，并使解释隐含了。信息阶梯说明了数据和派生值之间的差异。尽管如此，数据已随着大数据的出现重新获得了突出，涉及大量数据集的收集和分析。几个组织已经建立了数据处理中心（DHC）来进行大数据处理。

有关数据处理的一些常见术语

1。主数据处理

主数据处理（MDH）是一门技术支持的纪律，业务和信息技术协作以确保企业官方共享的总数据资产的统一性，一致性，准确性，语义，管理和问责制。

2。数据处理平台

数据处理平台（DHP）是用于收集和管理数据的软件平台。它使企业能够识别受众群体，这些细分可以应用于在线广告活动中的特定用户和上下文。

3。企业数据处理

企业数据处理（EDH）是组织精确定义，轻松整合并有效地检索内部应用程序和外部通信的数据的能力。它着重于创建准确，一致和透明的内容。

4。数据生命周期处理

数据生命周期处理（DLH）是一个政策驱动的框架或模型，数据流通过该框架来优化其使用寿命。它由通常以数据收集或创建开头的一系列步骤或阶段表示，并以数据破坏或回收利用结束。

数据生命周期处理的三个主要目标是数据安全性和机密性，持续可用性和长期结构完整性。数据生命周期的六个阶段是数据捕获，数据维护或存储，数据使用，数据出版或发布，数据归档和数据清洁。

5。数据处理软件

数据处理软件（DHS）是一种工具，可帮助用户收集，存储，编辑，传输，复制以及删除或删除数据。通常，单个数据处理程序无法执行所有上述操作。大多数数据处理服务都可以完成一个或多个任务。例如，Minitool ShadowMaker是主要创建数据备份以确保数据安全性的数据处理工具之一。这对数据风险处理和数据安全处理也有益。

6。数据中心处理

数据中心处理是负责管理数据中心正在进行的操作人员执行的一组任务。这包括业务服务管理和未来计划。

从历史上看，数据中心的处理被认为是由员工借助统称为数据中心基础架构处理（DCIH）工具执行的。

7。客户数据处理

客户数据处理（CDH）涉及企业如何跟踪其客户信息并调查其客户群以获取反馈。 CDH涵盖了各种软件或云计算应用程序，旨在为大型组织提供快速有效地访问客户数据。

8。产品数据处理

产品数据处理（PDH），也称为产品信息处理（PIH），是通常包含在产品生命周期管理中的业务方面。它负责管理和发布产品数据。在软件工程中，PDH被称为版本控制。

9。数据处理计划

数据处理计划（DHP）可以是指概述研究项目期间和项目完成后如何管理数据的正式文件。 DHP的目的是考虑数据处理，元数据生成，数据保存以及项目开始之前的分析的各个方面。

10。数据处理策略

例如，移动数据处理策略是在复杂数据模型上施加的结构，该结构由用户在移动设备上导航。这是一个相对较新的过程，它来自需要灵活且深入的导航结构的移动应用程序的普及。

11。集成数据处理

集成数据处理（IDH）是一个促进数据处理和增强性能的过程。 IDH包括一个集成的模块化环境，用于管理企业程序数据并在其一生中优化数据驱动的应用程序。以下是IDH的目的。

• 改善数据访问，速度迭代测试。
• 简化应用程序升级，合并和退休。
• 生产企业就绪的软件更快。
• 简化并自动化过程。
• 在整个解决方案堆栈中提供上下文智能。
• 在不扩大基础设施的情况下适应新计划。
• 促进一致性，一致性和治理。
• 授权建筑师，开发人员和数据库管理员（DBA）之间的协作。
• 始终达到服务水平目标。
• 支持业务增长。
• 预定的商业标准和政策；在整个生命周期中扩展，共享和应用。

现在，只需下载最佳实践的数据处理之一并提高您的数据处理技能即可！

以上是什么是数据管理，数据生命周期管理，数据中心…的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！