数据管理:管理数据以实现设定的目标。DAMA-dmb ok2-第三章数据治理数据治理与数据管理:数据治理的关系:确保数据得到管理，P48典型数据治理委员会:数据治理指导委员会；数据治理委员会；数据治理办公室；数据管理团队；本地数据治理委员会，什么是数据安全案例。
数据治理与数据管理:数据治理的关系:确保数据得到管理。数据管理:管理数据以实现设定的目标。参见下面的图31。以数据为中心的组织对待数据的原则:1)数据应该作为企业资产来管理。2)应在整个组织内鼓励数据管理的最佳实践。
4)应持续改进数据管理的流程。P48做正确的事(立法/司法)，做正确的事(执法)。P48典型数据治理委员会:数据治理指导委员会；数据治理委员会；数据治理办公室；数据管理团队；本地数据治理委员会。
电商网站库存管理，12306购票管理，酒店后台客人信息等数据库。数据库1的应用领域。多媒体数据库:这类数据库主要存储与多媒体相关的数据，如声音、图像、视频等。多媒体数据最大的特点就是数据是连续的，数据量比较大，需要很大的空间进行存储。2.移动数据库:这种数据库是在移动计算机系统上开发的，比如笔记本电脑和掌上电脑。
移动数据库可以随时随地获取和访问数据，这给一些业务应用和一些突发事件带来了极大的便利。3.空间数据库:这类数据库目前发展很快。主要包括地理信息数据库(又称地理信息系统(GIS))和计算机辅助设计(CAD)数据库。其中，地理信息数据库一般存储与地图相关的信息数据；计算机辅助设计数据库一般是存储设计信息的空间数据库，如机械、集成电路和电子设备设计图。
3、科普文:银行业9大数据科学应用 案例解析!数据科学在银行业的运用不仅是一种趋势，也是保持竞争的必要条件。银行必须认识到，大数据技术可以帮助他们有效地集中资源，做出更明智的决策并提高绩效。下面我们列举银行业使用的数据科学用例，让你明白如何处理大量数据，如何有效利用。(1)欺诈识别(2)管理客户数据(3)投资银行的风险建模(4)个性化营销(5)终身价值预测(6)实时和预测分析(7)客户细分(8)推荐引擎(9)客户支持(10)结论1。欺诈识别机器学习对于有效检测和预防涉及信用卡、会计和保险的欺诈非常重要。
