一、概述
DA-MA数据管理是一个可插拔的、可操作的、可扩展的、可重用的等特性的数据管理系统。
DA-MA数据管理知识体系建立在数据管理基本概念（Data Management Basic Concepts）之上，包括了数据生命周期管理、数据安全、数据质量、数据流水线管理、数据分析等方面。
DA-MA数据管理通过统一的元数据管理、访问策略、数据仓库、工具组件和服务，提高了数据管理水平和效率，实现了数据质量和数据治理等目标。
二、元数据管理
元数据管理是DA-MA数据管理的核心部分，通过元数据管理实现了所有数据的描述、血统追溯、数据访问控制等功能。
1、元数据结构
DA-MA元数据结构包含数据模型（Data Model）、数据字典（Data Dictionary）、数据目录（Data Catalog）和数据血统（Data Lineage）四部分。
其中，数据模型用于描述数据结构；数据字典用于定义数据字典，解释SQL语句、元数据、数据挖掘等；数据目录用于描述数据资源、数据集、数据策略和管理规则；数据血统用于描述数据的来源、使用和转化过程。
2、元数据管理工具
DA-MA提供了多种元数据管理工具，包括元数据入口、元数据浏览器、元数据补全和查询、元数据审批等。
//元数据浏览器
public class MetadataBrowser{
public void browseMetadata(){
//浏览元数据
}
}
三、访问策略
DA-MA数据管理通过访问策略实现了数据的访问控制和数据加密保护。
1、访问控制
DA-MA数据管理通过基于角色的访问控制（Role-based Access Control，RBAC）技术，实现对数据的访问控制。
//角色管理
public class RoleManager{
public void createRole(){
//创建角色
}
public void deleteRole(){
//删除角色
}
public void modifyRole(){
//修改角色
}
}
2、数据加密
DA-MA数据管理通过数据加密技术，保证了敏感数据的安全。
//数据加密
public class DataEncryption{
public void encryptData(){
//加密数据
}
public void decryptData(){
//解密数据
}
}
四、数据质量
DA-MA数据管理通过数据质量监控、数据质量评估和数据质量管理等方式，提高数据质量。
1、数据质量监控
DA-MA数据管理通过数据质量监控实时检测数据质量问题，及时发现数据质量问题，为数据质量管理提供数据支持。
2、数据质量评估
DA-MA数据管理通过数据质量评估，及时评估数据的质量水平，为优化数据质量提供数据支持。
3、数据质量管理
DA-MA数据管理通过数据质量管理，针对数据质量问题实施措施，优化数据质量。
五、数据流水线管理
DA-MA数据管理通过数据的流水线管理，实现了数据的自动处理。
1、数据提取
DA-MA数据管理通过数据提取工具，实现了数据的自动获取、整合、预处理等。
2、数据转化
DA-MA数据管理通过数据转化工具，实现了数据的格式转化和数据计算。
3、数据加载
DA-MA数据管理通过数据加载工具，实现了数据的自动加载。
六、数据分析
DA-MA数据管理通过数据分析工具，实现了数据分析和建模等功能，为企业提供有价值的决策支持。
1、数据分析
DA-MA数据管理通过数据分析工具，实现了数据分析和建模等功能，为企业提供有价值的决策支持。
2、数据建模
DA-MA数据管理通过数据建模工具，实现了数据建模和模型评估等功能。
//数据建模
public class DataModeling{
public void createModel(){
//创建模型
}
public void deleteModel(){
//删除模型
}
public void modifyModel(){
//修改模型
}
}
