by 随着技术的发展，我们不能否认数字化转型是企业必须实施的事情。 因为如果不是这样，公司实际上会经历滞后，甚至是业务增长（业务增长）的延迟。
公司必须实施的一种转换形式是数据处理或数据管理。 数据处理是所有业务流程中的一个重要方面。 因为数据是必须以结构化方式进行监管和映射的主要元素，以便公司可以轻松地处理它（执行数据清理和处理）。
尤其是存储在公司数据库中的大量数据（大数据）。 访问数据越容易，业务流程就越顺畅。 包含在以数据分析为中心的公司决策过程中作为信息来源。 那么，什么是数据管理，它是如何在业务中应用的呢？
什么是大数据管理？
大数据管理是一个确保数据是否可以在时间上轻松访问的过程。 这种数据处理包括数据验证、数据存储、数据处理、数据修复。
当然，数据处理非常重要，考虑到目前几乎所有的公司都将大数据用于他们的业务。 尤其是从事技术和SAAS的公司。 如此大量的数据无法使用传统方法进行分析。
如果公司使用得当，那么大数据将使分析和制定业务决策变得更加容易。 因为从这个数据分析中，企业将能够做出未来的商业预测（business forecasts）。
从销售预测、财务预测开始，到在 SDLC 流程和产品开发中发挥作用。 此外，对数据处理结果的分析也有助于找出正确的商业策略和营销策略。
从了解客户行为（消费者行为）、客户情绪、改善用户体验和客户体验、市场导向、帮助收集洞察力等开始。
数据管理在业务中的重要作用
基于上面的描述，我们当然知道数据管理在业务流程中的作用有多大。 甚至引用Tech Target的话，随着技术的发展，数据已经成为具有高价值的商业资产之一。
无论是客户数据、员工数据、产品数据、竞争对手数据还是公司数据。 因为有了数据，公司可以根据有效信息做出业务决策，制定更有效的营销活动策略，并优化时间和成本。
这些好处无疑是公司必须实施数据管理的原因。
因为如果没有准确的数据处理，公司获得的信息可能是无效的，实际上会在未来造成很多问题。 事实上，公司可能会遇到销售额增长下降、无法盈利、至全损的风险（纯风险）。
大数据管理系统
在了解了数据管理对业务的定义和重要作用之后，现在您还需要了解各种数据处理系统。 以下是从 Oracle 推出的公司最常使用且非常有效的数据处理技术：
1. 数据库管理系统（DBMS）
第一个是 DBMS 或数据库管理系统，尤其是关系 DBMS。 该系统可以将数据组织成包含数据库中所有记录的行和列。 DBMS 非常适合处理大量数据。 该系统还支持机器学习。 除了关系型 DBMS，公司还可以考虑许多其他选择。 另请阅读：了解数据分析师及其在业务中的作用了解数据科学和数据分析以及流程之间的差异
2. 大数据管理
下一个系统是大数据管理。 顾名思义，该系统的主要重点是高效、安全地存储和处理大量数据。 所有这些过程都将在数据仓库数据中进行。 数据仓库本身就是一种基于关系型和列型数据库的方法。 它将显示来自不同操作系统的数据，但结构化并准备好进行分析。 通常，这些数据对于预测建模、机器学习、深度学习和其他分析应用非常有用。
3. 数据整合
数据集成 接下来是数据集成，这是一个接收各种类型数据的过程。 从数据整理过程（收集到整理原始数据），数据处理，到数据管理，以便更容易访问。
4. 数据分析
最后是数据分析。 此分析的目的是找出有关已处理数据的见解或见解。
例如，用于描述性、规范性、预测性分析。 公司可以在数据分析中使用多种方法。 通常，此过程使用数据分析、机器学习和数据可视化，例如 AI（人工智能）可视化。 这些是您需要了解的关于什么是数据管理及其对公司的重要作用的一些事情。
从上面的解释我们可以得出结论，数据管理是企业必须实施的一个过程。 它不仅能够简化整体业务流程管理，还可以帮助公司获得新的见解。
因为基本上，有效地管理数据可以帮助公司做出正确的决策。 同时，您还可以使用数字营销代理服务来帮助您发展业务。
可以实施的一些营销策略是增长黑客营销、入站营销、360 数字营销和数据驱动营销，以便公司能够快速发展。