第1章 引论
1.1 数据：企业资产
1.2 数据、信息、知识
1.3 数据生命周期
1.4 数据管理职能
1.5 共同的责任
1.6 广阔的范围
1.7 一个新兴行业
1.8 逐步完善的知识体系
1.9 DAMA —— 数据管理协会
1.10 本指南的目的
1.11 本指南的目标
1.12 本指南的对象
1.13 本指南的用途
1.14 其他知识体系指南
1.15 DAMA数据管理辞典
1.16 DAMA-DMBOK 职能架构
1.17 本指南的结构
1.18 反复出现的主题
第2章 数据管理概述
2.1 引言
2.2 使命和目标
2.3 指导原则
2.4 智能与活动
2.4.1 数据管理活动
2.4.2 活动组
2.5 关系图概述
2.5.1 供给者
2.5.2 输入
2.5.3 参与者
2.5.4 工具
2.5.5 主要交付物
2.5.6 消费者
2.5.7 测量指标
2.6 角色
2.6.1 组织类型
2.6.2 个人角色类型
2.7 技术
2.7.1 软件产品类别
2.7.2 专用硬件
2.8 推荐阅读
第3章 数据治理
3.1 简介
3.2 概念和活动
3.2.1 数据治理
3.2.2 数据管理制度
3.2.3 数据治理和管理制度组织
3.2.4 数据管理服务组织
3.2.5 数据管理执行官
3.2.6 数据治理办公室
3.3 数据治理活动
3.3.1 数据战略
3.3.2 数据政策
3.3.3 数据架构
3.3.4 数据标准和规程
3.3.5 法规遵从
3.3.6 问题管理
3.3.7 数据管理项目
3.3.8 数据管理服务
3.3.9 数据资产估值
3.3.10 沟通与推广
3.3.11 相关的治理框架
3.4 综述
3.4.1 指导原则
3.4.2 过程总结
3.4.3 组织和文化问题
3.5 推荐阅读
3.5.1 网站
3.5.2 重点推荐
3.5.3 监管与合规
3.5.4 常规书籍
第4章 数据架构管理
4.1 简介
4.2 概念和活动
4.2.1 架构综述
4.2.2 活动
4.3 综述
4.3.1 指导原则
4.3.2 过程总结
4.3.3 组织和文化问题
4.4 推荐阅读
4.4.1 书籍
4.4.2 文章和网站
第5章 数据开发
5.1 简介
5.2 概念和活动
5.2.1 系统开发生命周期
5.2.2 数据建模方式
5.2.3 数据建模、分析和解决方案设计
5.2.4 详细的数据设计
5.2.5 数据模型和设计质量指南
5.2.6 数据项目实施
5.3 综述
5.3.1 指导原则
5.3.2 过程总结
5.3.3 组织和文化问题
5.4 推荐阅读
5.4.1 数据模型和数据库设计
5.4.2 业务规则
5.4.3 信息工程
5.4.4 敏捷开发
5.4.5 面向对象和面向对象设计
5.4.6 面向服务的架构（SOA）
5.4.7 结构化查询语言（SQL）
5.4.8 软件过程改进
5.4.9 可扩展标识语言（XML）
第6章 数据操作管理
6.1 简介
6.2 概念及活动
6.2.1 数据库支持
6.2.2 数据技术管理
6.3 综述
6.3.1 指导原则
6.3.2 过程总结
6.3.3 组织和文化问题
6.4 推荐阅读
第7章 数据安全管理
7.1 简介
7.2 概念与活动
7.2.1 理解数据安全需要和监管要求
7.2.2 定义数据安全策略
7.2.3 定义数据安全标准
7.2.4 定义数据安全控制及措施
7.2.5 管理用户、密码和用户组成员
7.2.6 管理数据访问视图和权限
7.2.7 监控用户身份认证和访问行为
7.2.8 划分信息密级
7.2.9 审计数据安全
7.3 外包项目的数据安全
7.4 综述
7.4.1 指导原则
7.4.2 过程总结
7.4.3 组织和文化问题
7.5 推荐阅读
7.5.1 文献和论文
7.5.2 主要的隐私和安全法规
第8章 参考数据和主数据管理
8.1 简介
8.2 概念和活动
8.2.1 参考数据
8.2.2 主数据
8.2.3 理解参考数据和主数据整合需求
8.2.4 识别参考数据和主数据的来源及贡献者
8.2.5 定义和维护数据整合结构
8.2.6 实施参考数据和主数据解决方案
8.2.7 定义和维护数据匹配规则
8.2.8 建立“黄金”记录
8.2.9 定义和维护层次及关联关系
8.2.10 计划和实施新数据源的整合
8.2.11 复制和分发参考数据与主数据
8.2.12 管理参考数据和主数据的变更
8.3 综述
8.3.1 指导原则
8.3.2 过程总结
8.3.3 组织和文化问题
8.4 推荐阅读
第9章 数据仓库和商务智能管理
9.1 简介
9.2 概念和活动
9.2.1 数据仓库活动 —— 简要的历史回顾
9.2.2 数据仓库和商务智能架构和组件
9.2.3 战术型、战略型和操作型商务智能
9.2.4 数据仓库活动的不同类型
9.2.5 维度数据建模的概念和术语
9.3 数据仓库和商务智能管理活动
9.3.1 理解商务智能信息需求
9.3.2 定义并维护数据仓库和商务智能架构
9.3.3 实施数据仓库和数据集市
9.3.4 实施商务智能的工具和用户界面
9.3.5 处理商务智能所需数据
9.3.6 监控并调整数据仓库处理过程
9.3.7 监控并调整商务智能活动和性能
9.4 综述
9.4.1 指导原则
9.4.2 过程总结
9.4.3 组织和文化问题
9.5 推荐阅读
9.5.1 数据仓库 DW
9.5.2 商务智能 BI
9.5.3 数据挖掘 DM
9.5.4 联机分析处理 OLAP
第10章 文档和内容管理
10.1 简介
10.2 概念和活动
10.2.1 非结构化数据
10.2.2 文档/档案管理
10.2.3 内容管理
10.3 综述
10.3.1 指导原则
10.3.2 过程总结
10.3.3 组织和文化问题
10.4 推荐阅读
10.4.1 文档和内容管理
10.4.2 档案管理
10.4.3 企业信息门户
10.4.4 图书馆学中的元数据
10.4.5 XML文档中的语义
10.4.6 非结构化数据和商务智能
10.4.7 标准
10.4.8 在线资源
第11章 元数据管理
11.1 简介
11.2 概念和活动
11.2.1 元数据定义
11.2.2 元数据的历史（1990-2008）
11.2.3 元数据战略
11.2.4 元数据管理活动
11.3 综述
11.3.1 指导原则
11.3.2 过程总结
11.3.3 组织和文化问题
11.4 推荐阅读
11.4.1 一般阅读
11.4.2 图书馆学中的元数据
11.4.3 地理空间元数据标准
11.4.4 ISO元数据标准
第12章 数据质量管理
12.1 简介
12.2 概念和活动
12.2.1 数据质量管理方法
12.2.2 开发和提升数据质量意识
12.2.3 定义数据质量需求
12.2.4 剖析、分析和评估数据质量
12.2.5 定义数据质量指标
12.2.6 定义数据质量业务规则
12.2.7 测试和验证数据质量需求
12.2.8 确定与评估数据质量服务水平
12.2.9 持续测量和监控数据质量
12.2.10 管理数据质量问题
12.2.11 清洗和校正数据质量缺陷
12.2.12 设计并实施数据质量管理操作程序
12.2.13 监控数据质量管理操作程序和绩效
12.3 数据质量工具
12.3.1 数据剖析
12.3.2 解析和标准化
12.3.3 数据转换
12.3.4 身份识别和匹配
12.3.5 改善
12.3.6 报告
12.4 综述
12.4.1 知道原则
12.4.2 过程总结
12.4.3 组织和文化问题
12.5 推荐读物
第13章 职业发展
13.1 职业特点
13.2 DAMA会员资格
13.3 持续教育与培训
13.4 认证
13.4.1 如何获取CDMP认证
13.4.2 CDMP考试标准
13.4.3 CDMP认证的其他要求
13.4.4 CDMP资格考试
13.4.5 可接受的供应商培训认证
13.4.6 考试准备
13.4.7 参加CDMP考试
13.4.8 职业发展/再认证
13.5 职业道德
13.6 著名的数据管理专业人士
13.6.1 终身成就奖
13.6.2 专业成就奖
13.6.3 政府成就奖
13.6.4 学术成就奖
13.6.5 DAMA社区奖
附录A
A.1 数据管理供给者
A.2 数据管理输入
A.3 数据管理参与者
A.4 数据管理工具
A.5 数据管理主要交付物
A.6 数据管理消费者
A.7 数据管理度量指标
A.8 软件产品分类
A.9 概要流程表
A.10 标准
A.10.1 非美国的隐私法律
A.10.2 美国的隐私法律
A.10.3 特定行业的安全和隐私规范
A.10.4 标准