数据库管理最佳实践促进了整个组织中数据的高效使用。这些实践支持高质量数据的收集和存储，并使适当的人员能够轻松访问数据。当今数据量越来越大，越来越复杂，数据的智能化管理成为必然。

数据库管理 描述了企业如何控制和改变他们的数据以提高效率和有效性。

一个数据库是一个 资料收集，通常通过软件在计算机系统中以电子方式存储和组织。最常见的数据存储形式使用 SQL（结构化查询语言）并使用行和列存储数据。NoSQL（“不仅仅是”结构化查询语言）不使用行和列，而是采用其他方式来组织和查找数据。

数据库管理没有单一的目标，而是包括多种目标和责任，例如数据存储优化、效率、性能、安全和隐私。通过真正管理数据从创建到删除的整个过程，企业可以防止降低效率和收入损失的活动。这些相同的预防措施应该改进 数据整合 并使商业智能更加准确。

数据库管理系统 (DBMS) 通常用于自动化数据处理。

数据库管理系统是设计用于管理、存储、检索和定位数据的软件包。 DBMS 很重要 因为它们为管理员、最终用户和程序员提供对数据的访问（最好以用户友好的方式）。

数据管理与数据治理

数据治理和数据管理是两个独立的、不同的系统，用于处理数据。它们通常同时使用，并且各自强调不同的优先级。尽管截然不同，但他们应该相互支持并协同工作。数据管理和数据治理都强调 数据质量.

数据管理侧重于数据库使用的软件。数据库管理软件创建、维护、更新和编辑数据文件和记录。该软件由数据管理员控制，还处理数据存储、备份、数据质量和安全性。软件的选择必须确保正确的用户在需要时可以访问数据。

另一方面， 数据治理 更关心数据质量并确保遵守法律法规。该软件有助于创建标准化策略、备份计划和命名约定。数据治理还涉及修改工作场所文化以支持高数据质量，并且传统上涉及数据管理员来回答问题并执行适当的数据处理。

数据治理提升数据质量并支持数据管理。如果一个组织还没有开发一个 数据治理程序（或框架), 将它与数据管理程序一起开发将是理想的，促进它们相互支持。

10 个数据库管理最佳实践 培养支持正确使用数据的某些行为，并使用最有利的软件，可以提高效率并（理论上）增加利润。随着数字工作场所的不断发展，在管理数据的同时使用数据库管理最佳实践已被证明可以优化利润和劳动力。在管理数据时使用最佳实践还可以提高数据分析和商业智能的准确性。

一个精心设计的数据管理程序将包括自动化（减少人为错误，同时显着加快流程）和机器学习（可以使用输入数据进行分析和决策）。下面列出了常见的数据库管理最佳实践：

对业务目标的认识： 上市 商业目标 应该确保每个人都在同一页面上。列出业务目标后，确定数据的目标是什么。（将如何收集和存储数据？即将开展哪些研究项目？）了解哪些数据与业务目标（和研究）相关将有助于决定所需的软件类型并有助于确保数据管理存储不会变得拥挤和杂乱无章。业务目标的示例可能包括：

● 自动化和改进数据流程

● 做出有效的商业决策

● 识别趋势和模式

● 发现客户的购买习惯/模式

制定有用的政策和程序： 政策与程序 可以在日常情况下提供统一的、可理解的行为，在紧急情况下提供智能响应。创建智能数据处理流程可以防止错误发生，并可以在错误发生后更轻松地识别错误来源。

互操作性和数据集成： 当从多个来源（物联网设备、支付处理器、其他数据库、电子商务平台、社交媒体）获取数据时，数据库必须能够与其他系统连接（互操作性）。从各种来源获取的数据用于分析。没有互操作性和集成，这是不可能的。有两种主要的数据集成方法：

● ETL（提取、转换、加载) 用于处理成批信息并将其从源传输到数据仓库

● 将数据从本地存储库传输到仓库

数据分析： 这是开发现代商业智能的必要部分。 数据分析 用于开发旨在发现从大量数据中获取的隐藏业务洞察力的算法。 商业智能 用于做出更好的决策。如何使用数据分析应取决于所需业务信息的类型。选择合适的分析软件很重要。

实施自动化服务： 计算机-自动化服务 最大限度地减少人为错误并更快地完成任务。自动化可用于筛选大量数据，提供有关产品和客户的有用见解。自动化工具可用于上传、处理和处理数据。

将自动化与数据分析相结合，使研究人员能够专注于数据分析，而不是为分析准备数据。自动化也可用于改进数据集成。有用的自动化示例包括：

● 桌面支持

● 客户支持

● 安排会议

● 员工分析

● 采购订单自动化

数据安全： 好 数据安全 防止数据泄露。良好的数据安全策略包括旨在防止未经授权访问组织数据并阻止不当使用的流程和技术。必须有适当的控制措施来限制谁可以访问公司数据。

确保数据完整性： 数据库错误会以多种方式损害业务。应该开发一个过程来将数据库错误保持在最低限度。您可以使用推广软件 数据的完整性，尽管也可以手动完成。应定期监测数据。

制定备份和恢复流程： 应制定备份数据并允许恢复的计划，因为灾难确实会发生。 备份数据 应存放在单独、独立、安全的位置。备份系统应该非常安全，并且只有少数受信任的管理人员可以访问。

减少重复数据： 重复数据（不同于有意备份的数据）通常会降低数据库的性能，仅仅是因为它不必要地占用了大量存储空间。此外， 重复数据 会导致资源和劳动力的浪费。（有人重复工作吗？重复的副本是否被不必要地发送到不同的部门？）

消除孤岛： 管理自己的数据库区域（或拥有自己的数据库）的部门有时会复制数据或阻止对组织其他部门的访问。尽管 数据孤岛 确实为控制部门服务，它们通常被认为是通过组织的整体数据流的障碍。

云端数据库管理

数据库管理的未来似乎是 在云端. 据 Gartner 称，到 2023 年，50% 的数据库管理系统将基于云端。

组织越来越多地使用云及其服务，有时将它们与自己的本地系统相结合以创建混合系统。其他组织完全依赖云，没有本地计算机系统。（对于不想支付本地计算机系统所需的前期费用的初创公司来说，这是一个合理的选择。）

云的使用主要基于存储和/或访问软件即服务应用程序的愿望。因此，基于云的数据库管理服务也经常被使用。这些基于云的系统通常会改进数据共享和数据集成，并提供出色的备份服务。

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