数据中心数据管理新方法探讨：数据仓库的数据资产及其组织维护策略
一、引言
随着信息技术的快速发展，数据中心已逐渐成为了现代企业中至关重要的基础设施。
而数据仓库作为数据中心的核心组成部分，其数据管理方法的优劣直接影响到企业的决策效率和业务运营。
当前，随着大数据、云计算等技术的融合应用，数据仓库的数据管理面临新的挑战和机遇。
本文将重点探讨数据中心数据仓库的数据资产及其组织维护策略。
二、数据中心数据仓库的数据资产
1. 数据资产的概念
数据中心数据仓库的数据资产主要是指在数据仓库中存储、处理、分析的各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
这些数据资产是企业进行决策分析、业务运营的重要基础，具有很高的商业价值。
2. 数据资产的特点
（1）种类繁多：数据仓库中的数据资产包括各种类型的数据，如交易数据、用户行为数据、市场数据等。
（2）价值密度低：大量数据中只有一小部分具有直接商业价值，需要通过对数据的深度分析和挖掘，才能发现其潜在价值。
（3）实时性要求高：随着业务的发展，数据仓库需要处理的数据量不断增长，对数据的实时性要求也越来越高。
三、数据中心数据仓库的组织维护策略
针对数据仓库的数据资产特点，我们需要采取一系列组织维护策略，以确保数据的安全、准确、高效管理。
1. 数据分类与标准化
（1）数据分类：根据数据的性质、来源、用途等进行分类，如交易数据、用户数据、日志数据等。
这样有助于对数据进行针对性的管理和优化。
（2）数据标准化：制定统一的数据标准，确保数据的准确性、一致性和可比性。
这有助于提高数据分析的效率和准确性。
2. 数据安全与隐私保护
（1）加强数据安全防护：采用先进的加密技术、访问控制策略等，确保数据的安全性和完整性。
（2）隐私保护：严格遵守相关法律法规，制定企业内部的隐私保护政策，确保用户数据的隐私安全。
3. 数据治理与质量管理
（1）数据治理：建立数据治理体系，明确数据的生命周期管理，包括数据的收集、存储、处理、分析、归档等各个环节。
（2）质量管理：制定数据质量标准，建立数据质量监控和评估机制，确保数据的准确性和可靠性。
4. 云计算与大数据技术的应用
（1）云计算：利用云计算技术，实现数据的弹性扩展、高效存储和快速处理，提高数据管理的效率和性能。
（2）大数据技术：应用大数据技术，如数据挖掘、机器学习等，挖掘数据的潜在价值，提高数据的商业价值。
5. 数据中心组织架构与人才培养
（1）组织架构：建立适应数据中心发展的组织架构，明确各部门的职责和协作关系，提高数据管理的工作效率。
（2）人才培养：加强数据管理人才的培养和引进，建立人才激励机制，提高数据管理团队的整体素质。
四、结论
数据中心数据仓库的数据资产管理是企业信息化建设的重要组成部分。
为确保数据安全、准确、高效管理，我们需要采取一系列组织维护策略，包括数据分类与标准化、数据安全与隐私保护、数据治理与质量管理、云计算与大数据技术的应用以及数据中心组织架构与人才培养等方面。
这些策略的实施将有助于企业更好地利用数据资产，提高决策效率和业务运营水平。
数据库的定义是？
数据库，顾名思义，是存放数据的仓库。
只不过这个数据仓库是在计算机存储设备上，数据是按一定的格式存放的。
什么是元数据管理及其作用？
元数据管理是一个根据使用这些资产的方式来管理组织的数据资产的流程。
此流程能集成、链接和集中管理多个来源的元数据，便于在整个组织内妥善维护、分析、消费和解释数据。
当从业务元数据和技术元数据中得出数据的含义时，可以更有效地汇总和集成数据。
简言之，当有效管理元数据时，数据变得更有 价值。
IT 组织需要有效的元数据管理解决方案以： •简化数据发现和跟踪数据中央目录。
大多数公司需要管理日益复杂的系统。
通过管理元数据，IT 组织可以在能够快速发现数据资产的多个系统内创建数据资产库存。
•通过重复使用数据加强一致性并消除冗余，从而提高工作效率并降低项目付时间。
可以将中央元数据资料库当作“单一数据源”来发现开发人员可以充分利用的可重用组件。
公司可以减少冗余或未使用数据的数量，从而允许进行硬件和软件整合并节省成本。
•减少因人员流动而导致知识流失的风险。
有关存储重要信息的位置和方式、以及经常未存档意味着什么，所有这些都只留在了某些员工的头脑里。
当这些关键员工离开公司时，这方面的知识也就会随着他们一起消失。
元数据管理系统内的中央元数据资料库保存了这方面的知识，从而减轻了此类信息随着离职员工一起消失的任何风险。
•增加了向业务用户报告的数据交付的信心。
跟踪数据沿袭：数据来自什么地方以及如何产生、处理和交付数据，这为业务用户提供了重要的背景知识。
探查源系统中的数据可以暴露和解决数据不准确性和不一致性问题，从而产生可靠的高质量数据。
•通过制定更有效的开发流程来提高IT部门对业务的响应度。
元数据的集成和可见性可以帮助IT部门了解存在哪些数据、数据存储位置及其含义，从而最大限度地降低信息的复杂性。
此外，这种可见性通过不断变更业务要求为分析变化所带来的影响提供了基础架构，并将会加快新数据集成项目的开发。
数据集成开发人员可以依赖这些信息来轻松和准确地确定他们的数据集成项目所需的数据。
并且，能够访问潜在变化所带来的影响也可以帮助管理人员快速评估项目的持续时间和资源成本。
什么是数据中心资产的可视化管理？
究竟具备什么样的特性，才可以将数据定义为资产呢?我们可以通过以下三个标准判断：可控制，可量化、可变现。
对于如何通过高效的数据资产管理,帮助企业凭借高质量的数据提供更精准的产品和服务、降低成本并控制风险，从而提升企业的核心竞争力，接下来就由深圳计通带您了解数据中心资产管理。
一、数据治理：治而不乱，让数据变成资产现在IT部门最悲催的是，IT部门不是数据的owner，但当数据出现问题时却都来找IT部门：怪数据不准确、不可靠、不安全。
实际上，数据驱动的是企业的核心业务，因此数据治理不应该只是IT部门的职责。
它还需要得到业务部门的广泛参与，通过部门间的沟通持续提供针对企业未来状态愿景的业务决策、业务定义、数据质量过程、以及开发优先级等方面的支持。
共同商讨出的这个标准不一定最优，但却是在目前的工作实践中最有效、最合适的。
二、数据资产管理架构：驱动企业架构成熟度“数据驱动一切”，对于大数据时代的企业发展来说，一点也不过分。
在企业中，我们不难看到ERP、CRM、财务系统、技术架构、数据中心的运营和维护……，这些资源都有专人负责管理。
而当数据成为企业核心资产后，又由谁来负责呢?IT应该只负责HowtoDo的问题。
改变架构，应该先从人改变;企业的变革，应该先从组织变革做起。
当数据成为核心资产，企业应该设立专业责数据架构和管理的跨项目的专业数据资产管理实体化，或是虚拟的组织，不断完善数据架构，提升企业在数据规划、设计、开发和交付的质量，将IT系统建设生命周期从头到尾管理起来。
三、数据共享：大数据的基础共享经济开启了新时代，数据共享是大数据的基础。
所有基于互联网提供的工具解决的都是信任问题，没有信任作为基础，就没有共享的存在。
首先要在企业内部解决共享数据的问题。
在大数据以前，企业都是用ESB，但人们逐渐发现，只有企业总线是无法解决问题的。
因为服务的解决只是把复杂的问题用简单的方法封装起来，但看起来完美的调用并没有解决数据的核心问题。
因此，在企业建立大数据中心之初，就要避免单纯将数据整合到一起而不加以有效的管理。
对于中小企业，大数据的敏捷化之道就是场景化驱动。
一定要围绕企业最根本的业务需求，而不是为了大数据而大数据，中小企业需要更灵活、更快速、更高性价比的解决方案。
