数据经理开发和管理旨在满足组织或研究团队需求的面向数据的系统。数据管理包括访问，验证和存储研究和日常业务运营所需的数据。当前，各种各样的组织都在使用大数据来深入了解客户行为并提供商业智能，这使得数据管理器成为必需。包括金融，医疗和教育组织在内的各种行业都需要数据管理器。

通常，数据管理器具有计算机相关领域（信息技术，计算机科学等）的学士学位，并且具有一到四年的经验。有些职位可能需要MBA。数据管理者必须熟悉大型计算机和硬盘阵列，并具有逻辑分析能力并具有良好的解决问题的能力。

数据管理员的职责示例包括：

管理客户和员工上的传入数据文件

为个人帐户提供访问适当数据的权限

维护数据库并根据需要执行日常维护

简化数据收集和分析过程，以确保快速访问指标

生成并查看所有数据库更改或完善的文档

查看数据是否存在不一致或异常，可能会歪曲分析结果

为软件，硬件和数据存储升级提出建议

与管理人员和员工就数据更改或需求进行沟通

随着新通用数据保护条例（GDPR）指南，该指南规定了如何在整个欧洲范围内管理数据， 数据管理既成为一种保护形式，又成为一种必然。数据经理实施企业用来提供有关目标和行为准则的策略。数据管理还指数据如何在组织及其生命周期中移动。

数据管理中的挑战

一些组织非常擅长收集数据，但并不擅长妥善管理或理解数据。仅收集数据是不够的。业务领导者和管理者必须了解，只有在组织的文化发生变化以支持对数据的使用时，数据管理人员和数据分析人员才能成功。数据分析。只有在文化上发生转变时，数据的价值才能最大化。克里斯蒂安·雷内拉（Cristian Rennella）说：

“在许多情况下，数据管理团队最终都会在组织的不同区域工作。但是，要使公司成功，就必须将该领域整合到公司内部，而要成功，就必须首先定义企业的政策和文化。”

当企业在不考虑他们在处理数据时将要使用的问题的情况下收集和组织数据时，就会面临另一个挑战。数据收集过程中的每个步骤都应导致收集“有用”数据并进行分析，以期开发出可行的目标商业智能。

巨大的传入数据量很容易使新手数据管理器不堪重负。据估计每天创建2.5亿亿字节的数据。数据管理员必须面对收集，管理和发现数据价值的挑战。（如果无法提供现场存储，则与云服务提供商签订合同是一个合理的选择。您是否需要进行研究-云附带了其他可能有用的工具。）

对于出现的问题，采取被动的方法而不是主动的方法被认为是数据管理器面临的最严重的问题之一。许多人直到损坏完成后才意识到数据有问题。一个固体，主动维护该程序可以节省大量金钱，并防止员工遭受停机影响。

数据管理最佳实践

要获得以数据为依据的决策所需的见解，首先要提出业务问题，然后收集回答问题所需的数据。这要求从不同来源收集大量数据，然后在存储和组织，清理和挖掘数据时使用最佳实践，然后以最佳方式分析和呈现数据以制定业务决策。最佳实践的使用可以产生更好的分析结果。数据不佳导致多达40％的战略流程崩溃。一些有用的最佳实践数据管理者应使用的包括：

了解更多数据总比少好，从而确定哪些数据可以最好地预测结果。使用数据模板可以确保仅收集相关的可用数据。

清理数据，这需要进行概要分析，添加缺失的数据值，更正数据并查找重复的数据。

引入数据治理实践以帮助确保数据的高质量。一个精心设计的数据治理计划包括明确定义的程序，长期计划和理事会。

记录数据应该描述其内容，上下文，参数，并确定可以使用数据的人员。文档编制过程还应包括创建广泛的元数据标签，以促进数据的发现和使用。

数据管理平台

顶级数据管理平台使企业能够利大数据从多个来源实时获取。使用一个好的平台可以使数据管理员在员工和客户方面都更加有效。数据管理平台提供组织以及对客户有广泛了解并对其行为有重要见解的企业。数据管理平台已帮助组织收集，分类和存储他们的信息，使他们能够以对经理和销售人员有用的方式对其进行重新打包。数据管理平台与数据分析相结合，使企业能够：

个性化客户体验

提高客户参与度

实时确定营销失败的原因

提高客户忠诚度

获得与数据驱动的营销相关的收入

最先进的数据平台应该能够透明地自动化和组织数据的生命周期。通过优化硬件利用率和数据的生命周期，可以通过安全性，分层和冗余的协调来降低成本。一种数据平台充当控制底层存储资源的软件层。

如何管理数据？

使用主数据文件是一种流行的数据管理方法。这就是所谓的主数据管理（MDM）。MDM文件定义资产和属性的目的是消除模糊或冲突的数据策略，并赋予组织对其数据几乎完全的控制权。有效的数据管理可以通过将MDM用作组织最重要信息的准确主副本来减少错误。这有助于确保使用主数据构建的任何应用程序都是准确有效的。

但是，有效地管理数据比MDM所需的更多。数据的组织需要与组织的业务战略以及公司需要前进的数据保持一致。大多数数据经理面临的挑战是如何最好地使用分析以及如何将Analytics与业务流程集成。将分析与数据管理相集成将确保分析项目取得更大的成功。归档数据时，企业应使用能够以下功能的存储系统：支持数据发现，访问和分发，以及在进行数据归档时，必须考虑法规和政策。

数据还受到质量控制，这可能涉及通过使用旨在指示潜在问题和检查格式一致性的质量级别标志来仔细检查手动输入的数据。此外，应记录数据，定义其上下文，内容和参数。

数据管理是每天控制大量结构化和非结构化数据挖掘组织的必不可少的步骤。最佳实践的使用可帮助组织最大化其数据的价值并找到业务见解。另一个好处是改进了合规性，这是组织努力提高业务流程透明度的结果。数据管理还可以通过为客户量身定制服务并个性化其交互来增强客户关系和忠诚度。