一、什么是数据化管理
数据化管理是指将业务工作通过完善的基础统计报表体系、数据分析体系进行明确计量、科学分析、精准定性，以数据报表的形式进行记录、查询、汇报、公示及存储的过程，是现代企业管理方法之一。
数据化管理的目标在于为管理者提供真实有效的科学决策依据，宣导与时俱进的充分利用信息技术资源，促进企业管理可持续发展。
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数据化管理的意义：
1、数据化管理是科学管理的基础。科学管理的目标是目标明确、决策准确、措施有效、执行有力。
数据化管理是将业务工作中的基本状况，通过翔实的数据直观地展现，并通过适当地分析，明确经营基本状况，发现业务工作中的不足之处，为管理者提供准确的决策依据，促进管理层进行有针对性地改进和有效地决策，是科学管理的基础。
2、数据化管理是科学领导的参考。领导学认为领导的艺术与方法是达成领导效能与发展的关键因素。数据化管理是优秀的管理方法之一。
完善的数据化管理能够明确指出下属业务工作中存在的各类问题，以实事求是的方法并辅之于其他的管理手段，能够有效地指导若干下属开展工作，能够根据问题的严重性与重要性进行有针对性地改善，促进团队的整体进步，从而实现领导效能，是科学领导的有效参考。
3、数据化管理是企业管理改进的关键。优秀的企业管理应该具备完善的运营数据分析体系。一切企业活动，最终都以数据最为参考，达成一定的数据指标，循环改进，持续发展。数据化管理存在于企业的每个环节，通过参考经营数据管理的企业体制是确保企业良性发展的关键。
参考资料来源：百度百科——数据化管理
二、数据管理包括哪些内容
数据管理的主要内容
国际数据管理协会(Data Management Association，简称“DAMA”)，由全球的数据管理爱好者们组成，随着众多专家倾注热情与专业的编著，《DAMA数据管理知识体系指南(第2版)》横空出世，这本书明确地定义了数据管理体系建设的完整知识体系，成为数据管理知识体系建设指明灯般的存在。《DAMA-DMBOK2职能框架》主要介绍了数据管理知识体系中11个主要的数据管理职能：
数据管理
(1)数据治理：建立数据决策体系，指导监督数据管理工作，从而考虑到满足企业的整体需求。
(2)数据架构：是管理数据资产的绝对重点，数据架构取决于企业的战略目标。
(3)数据建模和设计：通过数据模型展现、沟通实际需求。
(4)数据存储和操作：在整个数据存储生命周期中，从初期设计到最终灭失，实现数据价值最大化。
(5)数据安全：保障数据的获取和使用。
(6)数据集成和互操作：数据备份、数据共享、数据在应用内数据整合移动的相关过程。
(7)文档和内容管理：主要管理非结构化数据和数据的整个生命周期。
(8)参考数据和主数据管理：核心共享的业务数据，真实、准确地在各系统内一致使用。
(9)数据仓库和商务智能：通过流程管理支持数据，通过分析报告获取数据价值。
(10)元数据管理：通过规划控制，访问定模型、数据流的高质量元数据信息。
(11)数据质量管理：通过质量管理技术，提高数据的适用性。
三、计算机储存管理的功能是
计算机储存管理的功能主要是有效地管理系统的存储资源，特别是对主存储器进行管理。
存储管理的主要功能：（1）内存区域的分配；（2）地址映射；（3）存储共享；（4）存储保护；（5）内存扩充。
存储管理是指主存管理，包括给进程分配主存片段，收回进程释放的主存片段，为分配出去的主存片段提供保护与共享，以及为作业提供一个虚拟的存储空间。存储管理的功能主要分为内存分配、地址转换、存储保护和内存扩充四部分。与“实存”相对应的另一类存储管理技术称为“虚拟存储”管理技术，简称“虚存”。
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对象存储是一种将数据作为对象进行管理的计算机数据存储体系结构，与其他存储体系结构（例如将数据作为文件层级管理的文件系统）以及将数据作为块和扇区内的块进行管理的块存储相对。每个对象通常包括数据本身，可变数量的元数据和全局独立标识符。
对象存储可以在多个级别实现，包括设备级别（对象存储设备），系统级别和接口级别。在每种情况下，对象存储都试图实现其他存储架构无法解决的功能，例如可以由应用程序直接编程的接口，可以再多个物理硬件实例的命名空间，以及数据管理功能，如数据复制和数据分发在对象级粒度。
相比于数据库这种面向结构化数据存储的技术，对象存储主要面向存储大量的非结构化数据。
四、简述数据管理的三种方法
1、单个云包括存储和应用程序
2、应用程序在云端，存储在本地
3、应用程序在云端，而且数据缓存也在云端，存储在本地
在第一种情况下，通过将所有的内容都放在单个云服务商来节省带宽成本，但是这会产生一些(供应商)锁定，这个通常与 CIO的云战略或者风险防范计划所冲突。
第二种方案是仅仅保留应用程序在云端所收集的数据，并且以最小的方式传输到本地存储。这就需要仔细的考虑策略，其中只有最少使用数据的应用程序部署在云端。
第三种情况就是将数据缓存在云端，应用程序和存储的数据被存储在本地。这也就意味着分析、人工智能、机器学习可以在内部运行而无需把数据向云服务商上传，然后处理之后再返回。缓存的数据仅仅基于应用程序对云的需求，甚至进行跨多云的部署缓存。
企业应根据数据量以及数据的敏感度去进行衡量，判断是选择哪一种储存方式更适合，这样才能做出对企业发展有益的决策。
