数据管理范围包括所有利用计算机

数据管理是指对数据的收集、存储、处理、分析和应用的全过程进行有效的管理和控制。在当今信息化时代，数据已经成为企业的重要资产，因此数据管理对于企业的运营和发展具有重要意义。

1. 数据收集：数据管理的第一步是收集数据。这包括从各种来源获取原始数据，如传感器、数据库、文件等。数据收集需要遵循一定的规则和标准，以确保数据的质量和一致性。

2. 数据存储：收集到的数据需要存储在适当的位置，以便后续的处理和使用。数据存储需要考虑数据的安全性、可用性和可访问性等因素。常用的数据存储技术有关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等。

3. 数据处理：处理数据是将原始数据转换为有用的信息的过程。数据处理包括数据清洗、数据转换、数据集成等步骤。数据处理的目标是提高数据的质量，减少数据冗余，提高数据的价值。

4. 数据分析：数据分析是对数据进行处理后得到的有用信息进行分析的过程。数据分析的目的是从数据中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。数据分析的方法和技术有很多，如统计分析、机器学习、数据挖掘等。

5. 数据应用：数据应用是将数据分析的结果应用于实际业务的过程。数据应用的目的是提高企业的运营效率，降低成本，提高客户满意度。数据应用的方式有很多，如报表、仪表盘、智能推荐等。

6. 数据安全与隐私保护：数据管理过程中，数据安全和隐私保护是非常重要的。企业需要采取相应的措施，确保数据的安全和隐私不被侵犯。常见的数据安全措施有加密、访问控制、审计等。

7. 数据治理：数据治理是对数据管理过程的全面管理，包括数据的生命周期管理、数据质量管理、数据合规性管理等。数据治理的目的是确保数据的完整性、准确性和一致性，满足企业的业务需求。

8. 数据技术：随着技术的发展，数据管理的技术也在不断更新。例如，云计算、大数据、人工智能等技术的应用，使得数据管理更加高效和智能化。企业需要关注这些技术的发展，并结合自身的业务需求，选择合适的技术进行数据管理。

总之，数据管理是一个复杂的过程，涉及到数据的收集、存储、处理、分析和应用等多个环节。企业在进行数据管理时，需要综合考虑各种因素，采用合适的技术和方法，确保数据的质量和价值，以支持企业的业务发展。