现如今，每个公司都是一个由数据业务包围的企业。从跟踪库存水平的街角小店，到预测市场趋势和全球运输成本的跨国制造商，我们都在依靠数据来运行。
更准确地说，我们在使用许多类型的数据。例如，所有类型的企业都有交易、引用和客户关系的数据。我们也可能有特定行业的数据和来自外部的数据，描述数据格式和用途的元数据也很重要。
通常情况下，我们集成所有这些数据类型来创建专门的分析数据集。让这个复杂的生态系统保持井然有序，这是一个精心策划的数据策略，以一个强大的数据架构为基础。
什么是数据策略?
数据策略包括一套在企业中使用数据的长期目标，以及支持这些目标的政策和应用实践。为了取得成功，数据策略必须涵盖数据的所有用途。而且，它不能只包括数据管理和分析的技术流程。正如我们将看到的，在管理和理解数据方面，人为因素也很重要。
1. 数据
当然，这是最基本的组成部分。但是，如果您的数据没有被安全存储和保护，没有准备好如何使用，那么下面的所有建议都将毫无帮助。数据策略的价值必须建立在企业数据管理的坚实基础之上。这包括集成和处理您的数据，验证其质量，管理其使用和审计影响它的过程。
一旦这些基本要素到位，就可以将企业数据目录作为数据策略的一个重要组成部分。如果不知道自己拥有哪些数据，就无法围绕数据制定策略。数据目录工具对于通过详细的描述性元数据将数据提供给商业用户特别有用。有时，IT经理也想映射他们的系统，了解他们拥有哪些数据，以及这些数据的位置。IT团队可以根据这种需求，来创建他们自己的简化数据目录。
这可能听起来很基础，但这是您需要开始的地方。关键问题总是相同的，我有什么数据?它在哪里?谁可以使用它?
2. 工具
数据目录是一种策略工具。出于需要，它们是由IT和数据管理团队提供的，他们知道如何使用数据目录软件的各种功能，以及如何设置和部署它们。我们可以对IT部门以这种方式提供的工具和最终用户采用的工具进行区分。两者在数据策略中都有重要作用，相互补充而不是相互矛盾。
数据管理工具隶属于IT部门的管理范畴。有一些轻量级的数据质量和数据集成工具是为商业用户设计的，但数据管理在很大程度上仍然是后台的功能。
