数据库存储结构不仅是一个理论概念，而且直接影响到数据库的性能和数据管理的效率。合理的存储结构可以帮助数据库系统更快地响应查询请求，有效地存储数据，提高数据的完整性和安全性。
以下是网络推广与用户数据管理的结合策略：1. 数据驱动的推广策略：利用用户数据指导推广策略的制定和优化。通过分析用户的行为和兴趣，确定目标受众，选择合适的推广渠道和内容，优化广告和定向推送，提高推广效果和回报率。2. 个性化营销：通过用户数据了解用户的个人信息、兴趣爱好、购买历史等，为每个用户定制营销策略和推广活动。
比较分析可以帮助企业了解竞争对手在网络推广中的优缺点，并提供参考，优化自己的推广策略。5. 用户反馈和声誉管理：利用用户数据管理工具收集用户反馈和评价，及时了解用户的需求和满意度，提高产品和服务。同时，积极管理声誉和社交媒体上的用户评论，及时响应用户的关注和投诉，提高品牌形象和用户满意度。
最后，DCMM模型还强调了数据应用程序，它将数据应用程序独立于其八个过程域之一，包括数据分析、数据开放共享和数据服务。因此，严格来说，DCMM模型不仅评价组织的数据管理能力，还评价组织的数据应用能力。这在其他数据管理成熟度模型中是看不到的。当然，也有人认为数据管理和数据应用是两个维度，甚至是两个专业领域，不适合一起评估。我认为这没有错。数据治理的本质是服务于数据应用。核心目标是让数据产生价值。离开这个目标进行数据治理是典型的“治理”。回到搜狐，查看更多信息
CCF数据库特别委员会成员。从事数据库、大数据领域的技术研究、产品研发，完成多个国内数据管理软件的产业化，参与多个国家信息标准的编制，主持多个国家项目，拥有多项发明专利，获得多个省、部级科技奖，参与多个国家和行业标准的编制。中国密码行业标准化技术委员会成员。
IDC发布的企业大数据管理、安全可信技术产品趋势图列出了十大趋势，如下图所示。根据未来的发展潜力、当前的市场需求和技术产品的成熟度，确定了十大趋势。
?企业数据分析能力演变为企业运营运营数据应用数据管理基础知识DMBOK 企业数据能力建设的知识体系数据治理实用框架
ERP管理整个企业的内部链（采购、生产、库存、销售、质量、财务、人力资源等），强调所有业务的整合，强调计划（销售计划、生产计划、采购计划等）的宏观协调和控制；供应链主要管理各种业务流程的实施、业务合作、基础数据管理、分析和反馈。
DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）是中国数据管理领域的第一个国家标准。目前，各行各业都面临着数字化转型的需要，越来越重视数据治理。
随着云计算、物联网等新兴技术的发展，大数据时代的到来推动了经济领域的重大变革。企业数字化转型是当前大势所趋。数据管理已成为企业发展和产业进步的重要环节，行业需要相关标准来规范数据管理。
