在讨论数据管理之前，我们需要对数据管理的下一个明确定义，数据管理包括哪些领域?从我们的角度来看，数据管理是指组织对数据的可用性、完整性和安全性的总体管理。

数据的可用性是指数据本身可用、可靠、质量得到保证，不会因为自己的数据质量给后续的数据应用带来问题。

数据的完整性是指我们收集的数据本身是完整的，可以复盖各种数据的应用需求，不会因为收集不足而导致数据资产的流失。

数据的安全性是指数据管理和共享的过程安全可控，该过程不侵犯用户隐私，不给组织本身带来安全上的危险。

数据管理的核心是帮助我们更快、更及时、更有效地发现埋入问题和数据问题，确保后续数据应用的正确性和价值传递。因此，数据管理的重要性无疑是所有数据应用的基础和基础，其好坏直接影响数据应用过程中的价值表现。同时，数据管理也是组织数据资产沉淀的基础，直接决定组织数据资产能否有效沉淀，在数据应用过程中能否充分发挥数据价值。

二、数据管理面临的两大挑战。

在进行数据管理的过程中，通常面临两。

第一种挑战是由客观技术问题引起的。

技术方面带来的挑战，其实很容易理解，业务越复杂，数据应用越多，需要收集的数据来源越多，需要处理的数据问题也越多，当然有更大的挑战。

具体来说，这些技术细节的挑战包括:

数据传输的挑战:例如，数据如何通过公共网络进行可靠的传输

数据准确性的挑战:如何保证数据不重复或丢失?

时间同一性的挑战:客户端时间不正确时如何处理

兼容性挑战:如何处理不同系统和设备之间的兼容性;

性能影响的挑战:在数据收集过程中，如何最大限度地减少对客户端性能和业务的影响

可测试性挑战:如何在数据管理开发过程中方便调整和自测。

此外，数据管理和数据管理中的收集部分也面临着用户隐私和安全的挑战。如何应对GDPR和工信部等法规要求，如何在组织内部审查敏感的字段，如何在不同的行业进行数据的权限管理，以及如何在传输和处理过程中加密和解密数据。

对于第一类的挑战，我们建议使用统一的数据采集和数据导入工具。例如，使用专业的数据采集SDK，统一、专业化、标准化多数据采集工作，最大限度地降低数据采集和导入过程中发生问题的可能性。

第二种挑战是由人和组织结构的问题引起的。

这些挑战主要体现在重要角色的权利责任不统一的多个部门之间不能合作的数据管理各相关角色缺乏共同语言的不同角色的支付和收益脱节的数据质量责任等。

彻底解决这些挑战是一个漫长的过程。然而，我们也可以使用一定的技术手段来缓解这些问题。例如，我们可以使用统一的数据模型，如神策的Event-User-Item模型，在一定程度上可以解决各组织结构和部门共同语言不足的问题，同时也可以缓和部门跨越、业务跨越的挑战。

数据管理跨越多个环节，是持久战，不是一蹴而就的，而是我们不断投入时间和精力，同时也是容易出错的过程。因此，在数据管理的各个环节，需要专家进行咨询、支持、协助、统一，如神策数据的专业分析师等作用，他们是数据管理的专家，在一定程度上可以协助客户解决问题。