核心內容介紹
對數據管理專業人士也可用作業務參考。
全書共17章。分別是：
數據治理（Data Governance）：通過建立一個能夠滿足企業需求的數據決策體系，為數據管理提供指導和監督。這些權限和責任的建立應該考慮到組織的整體需求。（參見第3章）
數據架構（Data Architecture）：定義了與組織戰略協調的管理數據資產的“藍圖”，指導基于組織的戰略目標，指定符合戰略需求的數據架構。（參見第4章）
數據建模和設計（Data Modeling and Design）：以數據模型（data model.）的精確形式，進行發現、分析、展示和溝通數據需求的過程。（參見第5章）
數據存儲和操作（Data Storage and Operations）：以數據價值最大化為目標，包括存儲數據的設計、實現和支持活動，以及在整個數據生命周期中，從計劃到銷毀的各種操作活動。（參見第6章）
數據安全（Ｄata Ｓecurity）：這一活動確保數據隱私和安全，數據的獲得和使用必須要有安全的保障。（參見第7章）
數據集成和互操作（Data Integration and Interoperability）：包括與數據存儲、應用程序和組織之間的數據移動和整合相關的過程。（參見第8章）
文檔和內容管理（Document and Content Management）：用于管理非結構化媒體的數據和信息的生命周期過程，包括計劃、實施和控制活動，尤其是指支持法律法規遵從性要求所需的文檔。（參見第9章）
參考數據和主數據管理（Reference and Master Data Management）：包括核心共享數據的持續協調和維護，使關鍵業務實體的真實信息，以準確、及時和相關聯的方式在各系統間得到一致使用。（參見第10章）
數據倉庫和商務智能（Data Warehousing and Business Intelligence）：包括計劃、實施和控制流程，來管理決策支持數據，并使知識工作者通過分析報告從數據中獲得價值。（參見第11章）
元數據管理（Metadata Management）：包括規劃、實施和控制活動，以便能夠訪問高質量的集成元數據，包括定義、模型、數據流和其他至關重要的信息（對理解數據及其創建、維護和訪問系統有幫助）。（參見第12章）
數據質量管理（Data Quality Management）：包括規劃和實施質量管理技術，以測量、評估和提高數據在組織內的適用性。（參見第13章）
除了有關知識領域的章節外DAMA-DMBOK，車輪圖以外的內容，包含以下主題章節：
數據處理倫理（Data Handling Ethics）：描述了關于數據及其應用過程中，數據倫理規范在促進信息透明、社會責任決策中的核心作用。數據采集、分析和使用過程中的倫理意識對所有數據管理專業人士有指導作用。（參見第2章）
大數據和數據科學（Big Data and Data Science）：描述了針對大型的、多樣化數據集收集和分析能力的提高而出現的技術和業務流程。（參見第14章）
數據管理成熟度評估（Data Management Maturity Assessment）：概述了評估和改進組織數據管理能力的方法。（參見第15章）
數據管理組織和角色期望（Data Management Organization and Role Expectations）：為組建數據管理團隊、實現成功的數據管理活動提供了實踐提供和參考因素。（第16章）
數據管理和組織變革管理（Data Management and Organizational Change Management ）：描述了如何計劃和成功地推動企業文化變革，文化的變革是將數據管理實踐有效地嵌入組織中必然結果。（第17章）
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