数据管理内容有哪些

⑴ 设备数据管理都有哪些内容

设备数据管理是指通过对设备数据的收集、处理加工和解释，使其成为对管理决策有用的信息(有的信息仍是以数据表示的)。它包括对数据进行收集、分类，排序、检索，修改、存储、传输、计算、输出(报表或图形)等这一整个过程。
设备数据管理中的帐和卡：
(1)设备总台帐、分类、分单位帐；
(2)主要设备台帐、卡片、分类帐；
(3)设备管理目录；
(4)主要设备技术资料目录；
(5)设备备件台帐；(6)设备管理、维修人员名册、设备管理协会人员名册；
(7)重要设备定人、定机卡片；
(8)历年设备事故登记册；
(9)历年设备报废登记册；
(10)历年设备调出登记册；
(11)历年设备购置、调入登记册。
设备数据管理中设备统计数字：
(1)设备总数量、总原值、总净值；
(2)设备完好率；
(3)设备事故率；
(4)设备新度系数；
(5)设备大修计划及完成情况；
(6)设备革新改造规划及完成情况；
(7)主要生产设备役龄情况；
(8)设备利用率；
(9)设备折旧基金，大修基金提取、使用、实有情况；
(10)其他有关数据。
设备数据管理中主要显示图表：
(1)设备完好率图表；
(2)设备事故率图表：
(3)设备分布图表；
(4)设备分类图表；
(5)设备油耗、维修费用和其他经济指标完成图表；
(6)其他需要的有关图表。
设备数据管理中定期报表：
(1)主要设备半年报表；
(2)设备年末报表：
(3)年设备大修计划和完成情况报表：
(4)年设备革新改造规划和完成情况表；
(5)年设备购置计划和完成情况表；
(6)其他需要的有关报表。

⑵ 教学基础数据管理包含哪些内容

教学基础数据管理，主要包括教师基本信息管理、教学信息管理、科研信息管理三个方面的内容。
1、教师基本信息管理。包括教师姓名、性别、出生年月、学历专业等基本信息，教师工作经历信息，教师户籍、联系方式等信息。
2、教学信息管理。包括教师授课查询（可根据教师姓名、学期和课程名称查询教师的授课情况），教师信息管理，课程信息管理。
3、科研信息管理。包括科研院所的基本情况，科研机构（含高校）的科研成果，科研项目获奖情况，日常科研活动信息。同时对科研活动科研人员进行自动绩效考核。

⑶ 数据管理包括哪些内容

数据管理是规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发执行监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据和信息资产的价值。

⑷ 数据库管理主要分为哪些内容

认识数据库管理数据库管理（DatabaseManagement）是有关建立、存储、修改和存取数据库中信息的技术，是指为保证数据库系统的正常运行和服务质量，有关人员需对其进行的技术管理工作。

负责这些技术管理工作的个人或集体称为数据库管理员（DatabaseAdministrator，DBA）。数据库管理的主要内容有数据库的调优、数据库的重组、数据库的重构、数据库的安全管控、报错问题的分析和汇总以及处理、数据库数据的日常备份。数据库管理员数据库管理员，是从事管理和维护数据库管理系统的相关工作人员的统称，其属于运维工程师的一个分支，主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。数据库管理员的核心目标是保证数据库管理系统的稳定性、安全性、完整性和高性能。

在国外，也有公司把数据库管理员称作数据库工程师（DatabaseEngineer），两者的工作内容基本相同，都是保证数据库服务24小时的稳定高效运转，但是需要区分一下数据库管理员和数据库开发工程师（DatabaseDeveloper）：（（1)数据库开发工程师的主要职责是设计、开发数据库管理系统和数据库应用软件系统，侧重于软件研发；

（2）数据库管理员的主要职责是运维（运营和维护）和管理数据库管理系统，侧重于运维管理。

数据库管理员在不同的公司不同的发展阶段有着不同的职责与定位。一般意义上的数据库管理员只是负责数据库的运营和维护，包括数据库的安装、监控、备份、恢复等基本工作，但是广义上的数据库管理员职责比这个大得多，需要覆盖产品从需求设计、测试到交付上线的整个生命周期，在此过程中不仅要负责数据库管理系统的搭建和运维，还要参与前期的数据库设计、中期的数据库测试和后期的数据库容量管理和性能优化。

⑸ 主数据管理主要管理哪些数据

要明确主数据管理的数据范围，首先要基于对于主数据的定义与特性进行分析，主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，具有：唯一性、共享性、稳定性、有效性，四大特征，简单的来说就是企业各部门以及各业务系统中常用的数据。
因此，常见的主数据类型包括：
人力主题域：组织机构、人员、岗位等数据；
财务主题域：会计科目、银行、成本中心、利润中心、固定资产等数据；
采购主题域：物料、供应商等数据；
销售主题域：客户、产品等数据；
项目主题域：项目类型、项目信息等数据；
合同主题域：合同等数据；
基础主题域：国家、地区、货币、计量单位等。
除了以上常见类型的主数据，企业需要管理的主数据往往随业务板块、行业等不同而存在一定差异，亿信主数据可提供针对性建设方案，同时亿信的主数据管理平台辅助主数据范围识别，帮助打造符合自身管理需要的主数据管理体系。

⑹ 数据资产管理包括哪些内容

数据资产管理包含数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理、数据共享管理等8个管理。

1、数据标准是指保障数据内外部使用和交换一致性和准确性、规范性的约束，数据标准管理关键活动的第一个是理解数据标准化的需求，即任何一个管理活动都要和企业的战略规划、企业的需求紧密地结合。

数据标准管理的第二个关键活动就是制定数据标准的体系与规范，第三个是制定相应的管理办法以及实施流程要求，第四个是建立一些数据标准的管理工具。

2、数据模型是现实世界数据特征的抽象。数据模型包括三个：

概念模型，概念模型是面向用户与客观实践的，构建概念模型的本身与数据库或者数据仓库的架构搭建没有特别多的关系。

在建立了概念模型的基础之上可以构建逻辑模型，逻辑模型是面向业务的，用于指导一些数据库系统的实现。

物理模型，物理模型是基于逻辑模型，面向计算机物理表示，考虑了操作系统、硬件模型等等，描述数据在存储介质上的结构。

3、元数据管理，以二维表为例，想描述一个二维表信息的话，可以描述它每一行、每一页，也可以提取这个表中的一些抽象化或者是更高层次的信息，比如说这些表的字段或者表的结构以及表的大小等等，这样就对这个表格进行了数据的描述。

可以帮助实现关键信息的追踪与记录，快速掌握元数据的变化可能带来的风险。

元数据非常关键的运用是进行血缘分析和影响分析，通过进行血缘分析和影响分析可以了解数据走向，知道数据是从哪里来到哪里去，也可以构建数据地图和数据目录自动提取元数据信息，了解这个企业目前拥有数据资产情况。

4、主数据管理，比如说供应商数据、物料数据、客户数据、员工数据。主数据管理可以使企业跨系统使用一致的和共享的数据，从而可以降低成本和复杂度，来支撑跨部门、跨系统数据融合的应用。

主数据的关键活动包括识别主数据、定义和维护主数据的架构以及实现数据库与主数据库的同步。

主数据管理在很多行业成为企业开展数据资产管理的切入点。通过对主数据的梳理和管理，将建立数据的一个参考，为数据标准后期的管理节约很多的人力和物力。

5、数据质量管理，可以帮助企业获得一些干净以及结构清晰的数据，进而可以提高数据应用和服务的水平。数据质量好坏的衡量指标一般包括完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性、时效性。

在定义数据质量管理时应该将管理过程中成本考虑进去。同样还需要和企业的业务需求紧密结合找到平衡点。数据质量管理其他的关键活动包括持续的测量、监控数据的质量、分析数据质量产生问题的根本原因，以及制定数据质量的改善方案，监控数据质量管理操作和绩效等等。

6、数据安全管理，主要是对数据设定一些安全等级来评估数据的安全风险，来完善数据安全管理相关的技术规范，通过对数据进行全生命周期的安全管控，包括数据的生成、存储、使用、共享、销毁等实现事中前可管、事中可控、事后可查。

7、数据价值管理，通过从数据的成本和数据的应用价值两个方面的度量，使企业能够最优化、最大化释放数据的价值。成本价值计量可以从采集、存储、计算成本进行评估，也可以从运维成本评估，还可以从数据的活性以及数据质量应用场景的经济性等角度进行评估。

数据的成本和数据价值的评估维度主要和自己的应用场景和业务需求挂钩即可。数据成本与数据价值典型评价方法包括成本法、收益法和市场化。

8、数据共享管理，包括数据内部共享、外部流通、对外开放。数据共享管理的关键活动就是包括定义数据资产运营指标、设计管理方案等。

⑺ 企业用的主数据管理主要管理哪些数据

亿信华辰数据标准管理平台从数据标准制定、发布、落地实施、评估以及更新维护进行全生命周期的管理，可以满足各个行业以及不同用户的需求。以亿信华辰数据标准管理平台为例，企业的数据标准管理主要包括以下四个部分：
一是标准的规划
企业的数据标准来源非常丰富，不仅有外部监管的要求，行业通用的标准，同时也要考虑到企业内部的实际情况，因此进行数据标准管理的第一步就是进行标准的规划，通过调研分析研究数据标准整体分类框架和定义，以及对业务的支撑状况，根据调研结果结合参照行业最佳实践，定义企业自身的标准框架和分类体系，梳理审核数据标准范围、分类框架和规划实施路线图。
二是标准的制定
在标准分类规划的基础上需要制定相应的数据标准，定义数据标准相关规则。制定标准需要遵循以下六大原则：共享性、唯一性、稳定性、可扩展性、前瞻性和可行性。依据业务调研和信息系统调研结果，分析诊断和归纳数据标准现状和问题，依据国家和行业相关规定，结合企业自身发展需要，明确各数据元的业务含义、业务规则、数据元定义以及数据项属性等，进行具体数据标准的编写定义工作，通过权威部门（数据标准管理部门）的评审，达成一致后发布数据标准，形成数标版本。
三是标准的落地实施
事先确定好哪些数据标准需要落地以及哪些系统需要进行落地，将确认的数据标准与业务系统（新建系统或原有系统）进行映射，通过数据标准落地评估定期产出数据标准评估报告，对于不达标的元数据进行通报并进行改造；同时需要定期的对元数据标准覆盖率进行检核分析，定期产出元数据标准覆盖率分析报告，综合评价数据标准落地实施成效，逐步提高数据质量，逐步使全部数据符合数据标准。
四是标准的维护
数据标准并非一成不变，而是会随着业务的发展变化以及数据标准执行效果不断更新和完善。权威部门（数据标准管理部门）通过正式的评审流程及时进行数据标准更新、完善和发布，使数据标准保持最新最优，并对历史版本的数据标准进行管理，使各版本的数据标准有迹可循。