这个时代数据量的快速增长和数据复杂性的大幅度提高，让企业迫切的寻找更加智能的方式管理数据，从而有效提高 IT 效率。
管理数据库不是单一的目标，而是多个目标并行，如数据存储优化、效率、性能、安全。只有管理好数据从创建到删除的整个生命周期，企业才可能大幅度提高效率，降低运维难度，从而应对数字化转型。
10 条数据库管理建议大数据应用场景不断发展，在数据平台建设和数据管理实践中，我们总结出 10 条管理建议。
1、对业务目标有清晰的认识：列出业务目标，确定数据的目标是什么。企业目标可能包括：
• 创建和改进自动化数据流程
• 做出实时和有效的商业决策
• 识别行业趋势和商业模式
• 发现客户的行为和使用习惯
2、制定可执行的数据处理流程：将业务目标转换成具体的技术需求，例如从哪些数据源提取数据、要处理哪些数据、目标数据格式和输出方式等。进而确定数据处理步骤，包括数据提取、数据清洗、数据转换、数据整合、数据加载等。数据处理策略和流程为企业用户提供统一的执行标准，在日常的数据运营中，可以创建智能数据处理流程，有效减少错误发生，并在错误发生后更快速识别错误来源。
3、数据通道和数据集成：从多个来源获取数据时，数据库必须能够与其他系统连接。没有数据的通道和集成，就不可能形成与其他系统的有效连接。主要的数据集成方法：
• ETL或ELT用于处理批量数据并将其传输到数据平台
• 通过数据管道工具或者文件传输工具将数据从本地存储传输到数据平台
4、集成数据分析：数据分析是现代商业智能的必要组成。将数据分析所需的数据源和数据接入方式与企业的数据管理体系和数据平台进行集成，从海量数据中挖掘商业商机，优化运营，从而做出更合理的商业决策。
5、自动化数据服务：使用自动化技术和工具来处理和管理数据的服务。这些服务可以帮助企业更快地获取、处理、分析和可视化数据，同时减少人工操作和错误。如自动的部署、采集、清洗、分析和可视化。将自动化与数据分析相结合，让分析人员能够专注于数据分析，减少数据分析的准备时间。
6、数据安全：数据是企业最重要的资产之一，因此保护企业数据资产是企业数据管理的首要任务。数据安全措施可以帮助企业保护数据资产，减少数据泄露和安全风险，从而保护企业的信誉和利益。另外，站在客户隐私的角度，许多企业都处理客户的个人信息和敏感信息，如银行卡号码和身份证号码。数据安全措施帮助企业保护客户隐私，从而建立客户信任和忠诚度。
7、确保数据完整性：数据完整性直接影响数据的质量，如果数据质量不好，企业可能会做出错误的分析和决策。另外，数据完整性可以提高数据分析的效率，如果数据是完整有效的，分析人员将能够更快地挖掘到相关信息，做出更准确的决策，并且更容易发现数据之间的关系和模式。
8、制定备份和恢复流程：无论是自然灾难还是人为灾难，只要有数据传输、存储和交换的地方，就会产生数据失效、丢失、损坏等风险。备份数据应存储在单独、独立且安全的位置，只有少数受信任的管理人员可以访问。
9、减少数据冗余：数据冗余不同于有意备份数据，冗余的数据不必要地占用了大量存储空间，造成数据库的性能下降。此外，重复的数据会导致 IT 资源和人力成本的浪费。10、消除数据孤岛：除了 IT 部门无意或有意的为业务部门造成的数据访问障碍，多个数据平台和集群也让 IT 部门自身很难整合数据，难以消除数据孤岛，也更难以为业务部门提供统一的数据访问。改进或者融合现有的技术架构体系，可以有效消除技术局限造成的数据孤岛。
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