同样，随着消费者越来越了解他们的数据是如何使用的，他们不仅仅是 希望操作过程更加顺畅高效，保护他们的信息，尊重他们 隐私。这意味着对于数据管理专业人员来说，战略利益相关者的模式 围通常比传统情况更广。
DCMM将数据管理能力的成熟度分为五个层次：初级、管理、稳定、定量管理和优化。不同的层次代表了企业数据管理和应用的不同成熟度。返回搜狐查看更多信息
工业边缘数据管理和分析受到硬件性能、实时要求、传输环境等一系列限制，难以直接应用大数据管理和分析方法，结合工业现场和工业企业的实际情况和生产经营要求，分析总结边缘数据管理和分析面临的挑战，进一步明确工业边缘数据管理和分析的技术趋势。
如果被问及，许多组织会说他们想从他们的数据中获得最大的好处 ——他们正在努力实现高级应用实践的金字塔(数据挖掘、分析) 等）。然而，金字塔只是一个更大结构的顶部，一个巨大的基础 的顶峰。大多数组织在开始管理数据之前都没有定义完整的数据管理战 略。相反，这种能力通常在不理想的情况下发展。
业务元数据：用户在访问数据时了解业务意义的方式，包括资产目录Owner、数据密级等。 技术元数据：实施人员开发系统时使用的数据，包括物理模型的表和字段、ETL规则、集成关系等。 操作元数据：数据处理日志和操作数据，包括调度频率、访问记录等。 元数据管理总体方案
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