現在講數據管理體系框架比較完備的有國際數據管理協會的《DAMA數據管理知識體系指南》、工信部的《DCMM數據管理能力成熟度評估模型》、信通院的《數據資產管理實踐白皮書》等，為了后面描述方便，下面簡稱《DAMA》、《DCMM》及《白皮書》。

《DAMA》針對數據管理體系給出了自己的框架，如下圖：

《DAMA》確定了10個數據管理職能，也就是10個能力域，分別是數據架構管理、數據開發、數據操作管理、數據安全管理、參考數據和主數據管理、數據倉庫和商務智能管理、文檔和內容管理、元數據管理、數據質量管理及數據治理。

新手看到這個框架肯定懵逼，一方面這10個職能之間似乎沒什么邏輯關系，根本記不全，另一方面，數據治理作為單獨的職能放出來，會疑惑跟管理有什么區別，雖然我們偶偶也會咬文嚼字，但一旦治理和管理這種非常相似的詞被放到同一個語境，會讓大多數人不知所措。

那么，再來看看《DCMM》。

《DCMM》相對于《DAMA》更容易理解一點，共包括8個能力域29個能力項，分別是數據戰略、數據治理、數據架構、數據應用、數據安全、數據質量、數據標準、數據生存周期，如下所示：

與《DAMA》相比，主要有以下區別：

1、數據戰略從數據治理里面被剝離出來，單獨成為一個能力域，這是仁者見仁智者見智的事情。

2、新增了數據應用能力域，其應該包含了DAMA的商務智能管理，但內涵更廣，還包括開發共享服務等等，這主要是受時代背景的影響，畢竟DAMA發布的那個年代，數據開放共享的應用價值遠未被認識和理解。

3、新增了數據標準能力域，DAMA中的參考數據和主數據管理被納入其范疇，也就是DAMA的主數據和參考數據被降級了，但這又是仁者見仁智者見智的事情。

4、新增了數據生命周期管理能力域，這是一個很好的歸納，實際就是把DAMA中的數據開發、數據操作管理、數據倉庫管理都包括進來了，但更為全面，而且邏輯性更強一點。

5、數據架構新增了內涵，包括了元數據管理能力項，相對于DAMA，元數據管理被降級了。

最后，再來看看《白皮書》。

《白皮書》包括8個管理職能和5個保障措施，8個管理職能包括數據標準管理、數據模型管理、元數據管理、主數據管理、數據質量管理、數據安全管理、數據價值管理和數據共享管理，5個保障措施分別是戰略規劃、組織架構、制度體系、審計制度及培訓宣貫，如下所示：

與《白皮書》相比，主要有以下區別：

1、元數據管理和主數據管理又從數據標準管理里面剝離出來，成為獨立的能力域

2、數據架構管理沒了，只保留了一個數據模型管理

3、數據應用管理沒了，只留下一個數據共享管理

4、多了數據價值管理，主要用來做數據價值評估

5、數據治理沒了，被換成了保障措施，包括戰略規劃、組織架構、制度體系、審計制度、培訓宣貫

通過以上比較會發現，《DAMA》、《DCMM》及《白皮書》雖然都在講數據管理框架，共性很多，但還是有不少差別，那么，到底應該采納哪個才能最好的體現數據管理的內涵且邏輯更為自洽呢？

個人認為，數據管理框架應該包括兩大部分內容，第一類是數據管理活動，第二類是數據治理，即保障數據管理活動能正常開展的控制活動，所謂管理的管理，《白皮書》生怕大家看不懂數據治理，還把數據治理改成了保障措施。

但無論是數據管理活動還是數據治理，我們其實都想得到一個答案，即這些能力域的劃分有道理嗎？這些能力域之間有沒有邏輯關系？

先談數據治理。

《DAMA》的數據治理包含戰略、組織、政策、審核等內容，《DCMM》的數據治理包括組織、制度、溝通等內容，再加上單獨的數據戰略，《白皮書》的保障舉措包含戰略、組織、制度等內容，可以看出來，三者基本是一致的，而且邏輯比較簡單。

《DAMA》闡述的數據治理內容其實是最全面的，但有點啰嗦，不便于理解和記錄，我這里斗膽，把數據治理的核心職能劃分為戰略規劃、組織保障、政策制定及審核溝通四項，但文化啥的就不寫了。

戰略規劃保證了數據管理活動的正確方向，組織保障確保了數據管理有人來執行。

政策制定確保了數據管理活動開展的原則，審核溝通確保為數據管理活動制定的相關規范、標準和流程獲得了組織的授權并得以執行。

再談數據管理活動。

從《DAMA》、《DCMM》及《白皮書》可以看到，數據管理活動的能力域并不完全一樣，大家各有各的側重點，大概是因為各種數據管理活動都是在特定的背景下為解決實際的數據問題產生的，不是抽象總結的結果，這導致各類數據管理活動之間的邊界并不是很清晰，甚至可能有交叉。

比如《DAMA》包括了主數據和參考數據管理，卻不包括數據標準管理，《DCMM》包括了數據標準管理，主數據和參考數據卻只是作為標準管理的一部分存在，顯然邏輯上有問題，因為主數據和參考數據管理的內涵遠超數據標準，《白皮書》做了個折中，把主數據管理、參考數據管理和數據標準管理并列，但顯然內容是有交叉的，因為主數據管理、參考數據管理肯定也有標準管理的內容。

DAMA沒有把數據標準管理單列為獨立的數據管理活動，也許是因為不嚴謹，但為啥《DCMM》及《白皮書》還是將數據標準管理列為獨立的數據管理活動呢？

也許跟國內金融行業對數據標準的重視有關，因為金融行業是受強監管的，需要數據標準作為監管的抓手。

數據之道在講數據湖底座的時候，給出了下面這張架構圖，右邊數據資產管理羅列了很多的數據管理活動，你會發現指標管理竟然跟元數據管理等是并列的。

問了原因，才知道當初公司數據管理的一個業務痛點就是指標問題，因此在架構圖中特別標注出來，不嚴謹但很實用。

同樣的問題發生在元數據管理上，《DAMA》和《白皮書》都將元數據管理作為獨立的能力域，而《DCMM》卻將元數據管理放到了數據架構下面，這個邏輯上不太通，因為元數據管理雖然跟數據架構有關系，但肯定不是包含和被包含關系。

元數據是對數據的描述信息的全面管理，不僅僅是對數據架構的描述，更包括對數據質量等所有對象的描述，為什么《DCMM》要這么做呢？也許跟《DCMM》本身的用途有關，畢竟它是用來評估數據管理成熟度的，需要能方便評估，執行到位。

《DAMA》的能力域劃分是嚴謹的，但無法超越時代。比如在數據應用層面，《DAMA》只提了商務智能，但到了大數據時代，商務智能這個詞已經無法涵蓋這個時代應用的全部內涵了《DCMM》、《白皮書》提到了數據應用，數據共享等內容，這是與時俱進的結果。

綜合以上，我這里初步給出新的數據管理活動框架，包括8個管理活動：數據質量管理、數據架構管理、元數據管理、主數據和參考數據管理、數據安全管理、數據生存周期管理及數據應用管理。

那么，這8個數據管理活動互相之間有邏輯嗎？為什么是這8個呢？

數據的價值創造過程分為數據生成、數據處理和數據消費三個階段，對應這三個階段的關鍵數據管理活動就是數據架構管理、數據生存周期管理及數據應用管理。

數據架構管理確保數據被正確的設計和生成。

數據生存周期管理確保數據高效的采集、存儲、需求、開發、運維和銷毀。

數據應用管理確保數據能充分共享、開放及服務。

為了保障這三個階段順利進行，有四項基礎管理活動打穿了各個階段，分別是數據質量管理、元數據管理（數據標準管理）、數據安全管理、主數據和參考數據管理。

數據質量管理、數據安全管理要貫穿數據的價值創造過程應該沒有異議。

主數據和參考數據管理其實也一樣，比如在數據架構設計的時候就要充分考慮，應用建設更離不開主數據和參考數據。

元數據管理是否納入我有點猶豫，原因如下：

一是因為元數據的概念范疇實在太大了，bit世界除了數據本身，剩下的都是對數據的描述，也即元數據，數據管理的所有活動都有元數據管理的內容。

二是元數據是個純技術名詞，通用性太強容易失了焦點，你跟別人提元數據管理，別人根本不知道具體要解決什么問題，DCMM索性把元數據管理放到了數據標準管理下面，強調標準化這個屬性，因此，數據標準管理替換元數據管理也有合理之處，雖然元數據管理除了數據標準管理還有其它的內容，但這些內容太散了，還不如在數據生存周期等活動中自己按需應用就可以了。

如果元數據管理要強調元數據的統一管理，我覺得也大可不必，也根本統一不了，這是為實踐所證實的。比如很多所謂的元數據管理系統，包括的僅僅是數據目錄、血緣分析、影響分析等有限的功能模塊，但難道cmdb不是元數據？也沒見olap和oltp的元數據獲得了統一管理。

那么，為什么就是這四項基礎數據管理活動，還有其它的嗎？

這個我回答不了，基礎數據管理活動應是實踐中碰到共性問題抽象總結出來的，也許隨著數據應用的拓展，還有新的活動會被總結出來，比如數據要素只有流動起來才能發揮出更大價值，也許未來數據共享開放能夠單獨成為一項數據管理活動。

基于以上分析，我用下面這張數據管理框架圖來做個總結，即數據管理的“434”新框架。

"4"即數據治理的四個方面，它能保障數據管理活動順利開展。

“3”即數據的價值創造過程中涉及的三項數據管理活動。

最后一個“4”即貫穿數據價值創造過程始終的四個基礎數據管理活動。

希望你對數據管理的內在邏輯有更清晰的理解。