大数据时代下数据管理理念的变革:从结果派到过程派

发布时间：2018-04-30 20:40

  本文选题：大数据 + 数据管理　； 参考：《情报理论与实践》2017年02期

【摘要】：[目的/意义]从大数据时代下数据管理的复杂性出发,探讨数据管理的新特征和提升数据管理能力的主要策略。[方法/过程]以数据管理成熟度模型为理论基础,论述了大数据时代下数据管理从结果派到过程派的理念变革,即管理对象从后端管理到全生命周期管理,管理目标从数据管理向数据治理。结合现状,分析大数据管理面临的数据战略的确定与应用数据边界不明,潜在价值巨大与处理分析技术滞后,数据的分析应用与数据的安全及隐私等主要矛盾。[结果/结论]对于大数据时代下数据管理能力的提升可从需求、技术、措施及目标4个层面开展。
[Abstract]:Objective / significance: starting from the complexity of data management in big data's time, this paper discusses the new characteristics of data management and the main strategies to improve the ability of data management. [method / process] based on the maturity model of data management, this paper discusses the conceptual change of data management from result to process in big data's time, that is, management object from back-end management to whole life cycle management. Management objectives from data management to data governance. Combined with the present situation, this paper analyzes the main contradictions between the determination and application of data strategy faced by big data, the uncertainty of data boundary, the huge potential value and the lag of processing and analysis technology, the analysis and application of data and the security and privacy of data. Results / conclusion: the improvement of data management ability in big data's time can be carried out from four aspects: demand, technology, measures and objectives.
【作者单位】： 中国人民大学信息资源管理学院;国家信息中心;数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学);
【基金】：国家社会科学基金项目“数据连续性的实现方法与保障机制研究”的成果之一,项目编号:15BTQ054
【分类号】：TP311.13

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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