摘要：本文采用文献调查方法，利用中国知网学术期刊数据库，对主题词“大数据”、“大学图书馆”进行简单检索和布尔逻辑检索，研究大数据环境对大学图书馆发展的研究，分析大学图书馆大数据环境中的各种类型的数据，为了更好地发挥这些数据优势，为用户服务，优化大学图书馆的数据管理路径分析.
从20世纪50年代末到20世纪60年代中期，计算机不仅用于科学计算，而且用于信息管理。随着数据量的增加，数据存储、检索和维护问题已成为迫切需要，数据结构和数据管理技术也在迅速发展。此时，数据可以长期保存，由文件系统管理，文件形式多样化，数据具有一定的独立性。
2018年5月21日，中国银行业和保险监督管理委员会发布了《银行金融机构数据管理指南》，从数据管理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理等方面规范了银行金融机构的数据管理活动。这也标志着银行已经全面进入数据治理时代。然而，2019年底，安徽省凤阳市农村商业银行因“未能按要求有效开展数据管理，银行数据管理存在严重缺陷，严重违反审慎经营规则”而受到银行业监督管理委员会的处罚。这也反映了银行数据治理系统亟待完善的问题。
以上分析是数据管理在整个呼叫中心运营管理中的功能，那么如何使数据真正发挥其应有的作用，实现相应的目标呢？以下将逐一说明：
DCMM 该模型用于定义组织数据管理能力的成熟度等级，为组织数据管理能力的建设和提高提供依据。DCMM 该模型分析和总结了组织的数据管理能力，并将能力成熟度等级划分为 5 不同层次代表企业数据管理和应用的成熟度不同，从低到高依次为初级(1级)、受管理级(2级)、稳定级(3级)、量化管理级(4级)、优化级(5级)，并给出相关功能介绍和评价指标，描述了每个组件的定义、功能、目标和标准。本标准适用于信息系统建设单位和应用单位的数据管理规划、设计和评价，也可作为指导、监督和检查信息系统建设状况的依据。
在国内企业的实际应用中，一般综合考虑数据治理和数据管理，认为数据治理是组织资产的一系列集体工作，包括组织数据模型、数据架构、数据质量控制、数据安全、数据生命周期等。
(二) 文件系统。从20世纪50年代中期到20世纪60年代中期，由于计算机大容量存储设备（如硬盘）的出现，促进了软件技术的发展，操作系统的出现标志着数据管理进入了一个新的阶段。在文件系统阶段，数据以文件为单位存储在外存中，并由操作系统管理。操作系统为用户使用文件提供了友好的界面。文件的逻辑结构与物理结构脱钩，程序与数据分离，使数据与程序独立。用户的程序和数据可以单独存储在外部存储器上，每个应用程序可以共享一组数据，实现以文件为单位的数据共享。
恒丰银行数据资源部相关负责人也认为，一方面很难定义数据标准。数据管理涵盖数据的整个生命周期，跨越不同的线路、部门和模块，覆盖不同的深度、广度和精度，难以建立统一的数据标准，满足数据的全面性、真实性、准确性、规范性和及时性。另一方面，数据资产的盘点也比较困难。对于各业务领域的数据进行盘点、分类和处理，首先要确定数据责任，明确谁负责什么，什么时候完成，如何评估；其次，要完善和形成符合业务需求和营销场景的数据规范。
大数据处理：数据采集工程师、数据标记工程师、数据开发工程师 大数据管理：数据管理工程师、数据管理评估师 大数据分析：数据建模开发工程师、数据分析工程师 大数据系统：数据系统工程师 大数据安全：数据安全工程师 大数据服务：数据顾问：
-让企业的数据管理从“被动”转变为“主动”，实现数据管理的“自动驾驶”，节省大量企业在数据治理和风险应对方面的管理投入，节约50%以上的存储成本和70%以上的管理成本。