系统分析师、软件工程师、业务分析师、系统架构师、系统应用架构师、业务智能分析师、企业架构师、技术架构师、数据经理、数据分析师、数据工程师、数据经理、项目经理、运营经理、中高级业务经理等。
银河联邦水务集团编制并正式发布了《银河联邦水务集团数据管理办法》(以下简称《办法》)，全面推进数智化转型，实现数据资产化。
分布式数据管理路线图显示，鉴于企业数据的指数级增长，集中 IT 团队不可能管理和管理企业范围内的数据。为了确保所有用户的数据访问都得到良好的管理和监督，企业“必须转向分布式数据管理模型”。
（2）集团各部门数据管理岗位代表本部门长期参与数据管理，负责整理和反馈数据标准、质量等相关工作，宣传部门内的数据管理意识，提高集团内部人员的管理意识。
不同的组织需要相互合作来消除数据岛，技术之间的合作也需要产生更大的效率。例如，5G作为新一代信息通信基础设施的核心，不仅大大提高了数据传输速率，增加了带宽，减少了延迟，而且为后续的数据管理工作提供了根本的保证。在上图中，我们可以清楚地看到不同的技术是如何在数据管理市场下合作和共存的。
数据资源管理类似于数据管理，但数据资源管理具有很强的目的性。它由应用程序驱动，更接近业务。数据资源管理从业务的角度总结、整合和管理不同结构、类型和来源的数据，使业务人员能够轻松识别和找到所需的数据。
为了使评估可行，公司应限制该倡议的范围。“数据关键”的概念是确定任何数据管理计划优先级的方法之一。关键数据是管理业务风险、制定业务决策和成功运营业务的关键数据。关键数据定义了关键链和相应的客户基础。
第三十二条 元数据管理的目标是提供准确的数据描述，帮助理解数据源的背景、关系和相关属性，提高数据的可信度，减少数据冗余，提高数据共享，降低企业IT系统的维护成本，提高系统运行的可靠性。
因此，数据治理强调顶层战略，管理侧重于流程和实施，两者相互作用，相辅相成。如今，只要涉及到与数据管理相关的“数据治理”这个词，我们就听到了更多的“数据治理”这个词。这个问题主要是因为企业越来越意识到传统IT驱动或技术驱动的专项数据管理项目在实施过程中难以推广和解决业务和管理中的数量问题。数据管理的顶层设计从战略和组织开始，更有利于实现数据管理目标。