數據管理缺點的解決方法

1. 數據處理的方法有哪些，有什麼優缺點

數據處理主要有四種分類方式
①根據處理設備的結構方式區分，有聯機處理方式和離線處理方式。
②根據數據處理時間的分配方式區分，有批處理方式、分時處理方式和實時處理方式。
③根據數據處理空間的分布方式區分，有集中式處理方式和分布處理方式。
④根據計算機中央處理器的工作方式區分，有單道作業處理方式、多道作業處理方式和互動式處理方式。
數據處理對數據（包括數值的和非數值的）進行分析和加工的技術過程。包括對各種原始數據的分析、整理、計算、編輯等的加工和處理。比數據分析含義廣。隨著計算機的日益普及，在計算機應用領域中，數值計算所佔比重很小，通過計算機數據處理進行信息管理已成為主要的應用。如測繪制圖管理、倉庫管理、財會管理、交通運輸管理，技術情報管理、辦公室自動化等。在地理數據方面既有大量自然環境數據（土地、水、氣候、生物等各類資源數據），也有大量社會經濟數據（人口、交通、工農業等），常要求進行綜合性數據處理。故需建立地理資料庫，系統地整理和存儲地理數據減少冗餘，發展數據處理軟體，充分利用資料庫技術進行數據管理和處理。
計算機數據處理主要包括8個方面。
①數據採集:採集所需的信息。
②數據轉換：把信息轉換成機器能夠接收的形式。
③數據分組：指定編碼，按有關信息進行有效的分組。
④數據組織：整理數據或用某些方法安排數據，以便進行處理。
⑤數據計算：進行各種算術和邏輯運算，以便得到進一步的信息。
⑥數據存儲：將原始數據或計算的結果保存起來,供以後使用。
⑦數據檢索:按用戶的要求找出有用的信息。
⑧數據排序：把數據按一定要求排成次序。

2. 數據治理的應對型數據治理的缺點及其改進方案

批量集成和應對型數據治理方法引入的時間延遲可能導致業務部門繼續操作重復、不完整且不精確的主數據。因此，這會降低多領域 MDM 方案實現在正確的時間向正確的人員提供正確數據這一預期業務目標的能力。在期望被設定為數據將變得干凈、精確且及時之後，批量集成引入的時間延遲讓人感到沮喪。應對型數據治理（下游數據管理員小組負責整理、去重復、糾正和完成關鍵主數據）可能導致讓人認為「數據治理官僚化」。
應對型數據治理還會導致最終用戶將數據管理團隊看做「數據質量警察」，並產生相應的官僚化和延遲以及主數據仍然不幹凈的負面認識。這還將使得 MDM 方案更難實現它的所有預期優勢，並可能導致更高的數據管理總成本。此方法的風險是組織可能以「兩個領域中的最差」而告終，至少部分上如此 – 已在 MDM 方案中投資，但是只能實現一些潛在優勢，即在整個企業內獲得干凈、精確、及時以及一致的主數據。
有三個方法可超越應對型數據治理。
1. 用戶將數據直接輸入到多領域 MDM 系統中：用戶使用界面友好的前端將數據直接輸入到多領域 MDM 系統中，但是他們的新記錄和現有記錄的更新留在暫存區域或保留區域，直到數據管理員審核和認證為止。這之後 MDM 系統才接受插入或更新，以便進行完整的整理、匹配、合並，並將「最佳記錄」發布到企業的所有其他應用程序。此方法好過將一個完全不同的應用程序（例如 CRM 或 ERP 系統）作為
「錄入系統」，但是它仍然會出現延遲和效率低下。盡管存在這些缺點，使用暫存區域確實解決了大部分問題，例如不用強制執行重要屬性的錄入或在創建前不必進行徹底搜索。此外，由於我們並不受傳統應用程序或現代 CRM 或 ERP 應用程序如何處理數據錄入功能的影響，通過不對應對方法進行批量數據移動，我們還大大縮短了時間安排。
2. 用戶輸入直接傳送到多領域 MDM 系統中的數據：在外面輸入新記錄或更新，但是會立即傳送到 MDM 系統，以便自動整理、匹配和合並。異常或例外傳送到數據管理員的隊列，幾個管理員便可支持更多最終用戶。這是第一個主動方法的改進，因為我們利用 MDM 系統的業務規則、數據整理和匹配功能，只要求管理員查看作為整理、匹配和合並流程的例外而彈出的插入或更新。
3. 用戶使用特定於數據治理的前端輸入數據：第三個方法是允許最終用戶直接錄入到多領域 MDM 系統中，但是應使用專為主動數據治理方法而設計的前端。可專門為最終用戶數據錄入設定屏幕，您可利用功能齊全的 MDM 系統允許的自動化、數據整理、業務規則、搜索和匹配等所有功能。因此，不必首先將數據輸入到 MDM 系統的暫存區域中，並且您不需要系統外的單獨工作流應用程序。