DAMA數據管理知識體系指南 原書第2版修訂版

中文版序一 國際數據管理協會（DAMA國際）終於推出了《DAMA 數據管理知識體系指南（第2版）》（DAMA-DMBOK2）的 修訂版。 如大家所知，DAMA國際作為一個全球性的專業組織 最為人所知的貢獻應該是以下這兩項：一是數據管理知 識體系（Data Management Body of Knowledge， DMBOK），二是數據管理專業人員認證。當然，DAMA國 際的工作還有許多其他亮點，比如每年的EDW （Enterprise Data World）大會等。但無論如何， DMBOK仍然是最重要的。DAMA國際從成立的第一天起就 一直致力於建設一套系統化的並可落地的數據管理知識 體系。DAMA-DMBOK 2的出版無疑具有里程碑意義。 DAMA-DMBOK 2在2017年就出版了，而英文修訂版 直到2024年才出版，相隔時間有點久。應該說過去的這 些年，雖然各個行業都發生了許多變化，但 DAMA- DMBOK 2中提到的那些話題（領域，Domain）至今仍然 是我們每天都會遇到的問題，書中所述的那些方法論和 實施指南仍然沒有過時。而隨著我國數字化進程的推進 ，我們更加認識到這本書的珍貴。 DAMA國際在2024年9月召集了DAMA-DMBOK 3的第一 次編寫務虛會，正式的編寫工作從2024年11月開始。 過去的幾年，我們堅持初心，完成了不少工作。在 科研上，從《首席數據官知識體系指南》的出版，到《 數據資產管理知識體系指南》等論著的編寫，從多部論 著的翻譯到本修訂版的翻譯，都是很好的證明。感謝大 家及志願者的理解、支持和參與！ 藉此機會，我要感謝胡博博士和其他各位譯者為本 修訂版翻譯所做出的貢獻，也感謝各地數據從業者對本 書出版的期待! 

中文版序一
中文版序二
中文版序三
中文版序四
譯者序
原書第2版修訂版序
原書第2版序
第1章 數據管理
1.1 引言
1.1.1 業務驅動因素
1.1.2 目標
1.2 基本概念
1.2.1 數據
1.2.2 數據與信息
1.2.3 數據是組織的資產
1.2.4 數據管理原則
1.2.5 數據管理的挑戰
1.2.6 數據管理戰略
1.3 數據管理框架
1.3.1 戰略一致性模型
1.3.2 阿姆斯特丹信息模型
1.3.3 DAMA-DMBOK框架
1.3.4 DMBOK金字塔
1.3.5 DAMA數據管理框架的演變
1.4 DAMA和DMBOK
參考文獻
第2章 數據處理倫理
2.1 引言
2.2 業務驅動因素
2.3 基本概念
2.3.1 數據的倫理原則
2.3.2 數據隱私法背後的原則
2.3.3 在線數據的倫理環境
2.3.4 違背倫理進行數據處理的風險
2.3.5 建立數據倫理文化
2.3.6 數據倫理和治理
參考文獻
第3章 數據治理
3.1 引言
3.1.1 業務驅動因素
3.1.2 目標和原則
3.1.3 基本概念
3.2 活動
3.2.1 定義組織的數據治理
3.2.2 制定數據治理戰略
3.2.3 實施數據治理
3.2.4 嵌入數據治理
3.3 工具和方法
3.3.1 在線展示/網站
3.3.2 業務術語表
3.3.3 工作流工具
3.3.4 文檔管理工具
3.3.5 數據治理計分卡
3.4 實施指南
3.4.1 組織和文化
3.4.2 調整和溝通
3.5 度量指標
參考文獻
第4章 數據架構
4.1 引言
4.1.1 業務驅動因素
4.1.2 數據架構的交付物和實踐
4.1.3 基本概念
4.2 活動
4.2.1 建立企業數據架構
4.2.2 評估現有數據架構規範
4.2.3 制定數據架構路線圖
4.2.4 在項目中管理企業需求
4.2.5 與企業架構集成
4.3 工具
4.3.1 數據建模工具
4.3.2 數據資產管理軟件
4.3.3 圖形化設計軟件
4.4 方法
4.4.1 生命周期預測
4.4.2 使用清晰圖表
4.5 實施指南
4.5.1 就緒評估和風險評估
4.5.2 組織和文化變革
4.6 數據架構治理
4.6.1 數據架構治理活動
4.6.2 度量指標
參考文獻
第5章 數據建模和設計
5.1 引言
5.1.1 業務驅動因素
5.1.2 目標和原則
5.1.3 基本概念
5.2 活動
5.2.1 規劃數據建模
5.2.2 構建數據模型
5.2.3 評審數據模型
5.2.4 維護數據模型
5.3 工具
5.3.1 數據建模工具
5.3.2 血緣分析工具
5.3.3 數據剖析工具
5.3.4 元數據庫
5.3.5 數據模型模式
5.3.6 行業數據模型
5.4 最佳實踐
5.4.1 命名約束的最佳實踐
5.4.2 數據庫設計的最佳實踐
5.5 數據模型治理
5.5.1 數據模型和設計質量管理
5.5.2 數據建模度量指標
參考文獻
第6章 數據存儲和運營
6.1 引言
6.1.1 業務驅動因素
6.1.2 目標和原則
6.1.3 基本概念
6.2 活動
6.2.1 管理數據庫技術
6.2.2 管理數據庫運營
6.3 工具
6.3.1 數據建模工具
6.3.2 數據庫監控工具
6.3.3 數據庫管理工具
6.3.4 開發人員支持工具
6.4 方法
6.4.1 在低階環境下的測試
6.4.2 物理命名標準
6.4.3 所有變更操作腳本化
6.5 實施指南
6.5.1 就緒評估/風險評估
6.5.2 組織與文化變革
6.6 數據存儲和運營治理
6.6.1 度量指標
6.6.2 信息資產跟蹤
6.6.3 數據審計和數據驗證
參考文獻
第7章 數據安全
7.1 引言
7.1.1 業務驅動因素
7.1.2 目標和原則
7.1.3 基本概念
7.2 活動
7.2.1 識別數據安全需求
7.2.2 制定數據安全制度
7.2.3 定義數據安全細則
7.2.4 評估當前的安全風險
7.2.5 實施控制措施和規程
7.3 工具
7.3.1 殺毒軟件/安全軟件
7.3.2 Web安全
7.3.3 身份管理技術
7.3.4 入侵檢測和入侵防禦軟件
7.3.5 防火墻（防禦）
7.3.6 元數據跟蹤
7.3.7 數據脫敏/加密
7.4 方法
7.4.1 應用CRUD矩陣
7.4.2 即時部署安全補丁
7.4.3 元數據中的數據安全屬性
7.4.4 項目需求中的安全要求
7.4.5 加密數據的高效搜索
7.4.6 文件清理
7.5 實施指南
7.5.1 就緒評估/風險評估
7.5.2 組織和文化變革
7.5.3 用戶數據權限可見性
7.5.4 外包服務界的數據安全
7.5.5 雲環境的數據安全
7.6 數據安全治理
7.6.1 數據安全和企業架構
7.6.2 度量指標
參考文獻
第8章 數據集成和互操作
8.1 引言
8.1.1 業務驅動因素
8.1.2 目標和原則
8.1.3 基本概念
8.2 活動