数据管理学科的范围相当广泛，强大的数据管理策略通常会实施以下各部分操作，以简化整个组织的策略和运营： 

数据处理：在数据管理生命周期的这一阶段，将从一系列数据源中提取原始数据，如 Web API、移动应用程序、物联网 (IoT) 设备、表单、调查报告等。 然后，通常通过数据集成技术处理或加载原始数据，如提取、转换、加载 (ETL)或者提取、加载、转换 (ELT)。 虽然 ETL 历来是跨不同数据集集成和组织数据的标准方法，但随着云数据平台的兴起以及实时数据的需求不断增加，ELT 越来越受欢迎。 不论采用何种数据集成 技术，此类数据通常都会在数据处理阶段进行过滤、合并或聚合，以满足预期目的的各项要求，可以是商业智能仪表板或预测性机器学习算法等等。 

数据存储：虽然数据可以在数据处理之前或之后进行存储，但数据的类型及其用途通常决定了所利用的存储库。 例如，数据仓库需要定义的模式来满足数据输出的特定数据分析需求，例如仪表板、数据可视化和其他商业智能 任务。 这些数据需求通常由业务用户与数据工程师合作指导和记录，他们最终将按定义的数据模型来执行。 数据仓库的底层结构通常以关系系统（即结构化数据格式）的形式加以组织，并从事务数据库中获取数据。 但是，其他存储系统，如数据湖，会整合来自关系系统和非关系系统的数据，成为创新数据项目的沙盒。 数据湖对于数据科学家来说非常有用，因数据研究员可利用数据湖将结构化和非结构化数据整合到他们的数据科学项目。 

数据治理：数据治理是一组标准和业务流程，可确保在组织内有效利用数据资产。 其中通常包括数据质量、数据访问、可用性和数据安全相关的流程。 例如，数据治理委员会往往在分类法上保持一致，以确保在各种数据源中按一致方式添加元数据。 该分类法还应通过数据目录进一步归档，让用户更容易访问数据，促进组织间的数据民主化。 数据治理团队还可帮助定义角色和职责，以确保适当地提供数据访问权；这对于保护数据隐私尤为重要。 

数据安全：数据安全设置了屏障以保护数字信息免遭未经授权的访问、损坏或盗窃。 随着数字技术成为我们生活中越来越重要的一部分，现代企业的安全实践受到的审查也越来越多，从而确保客户数据免受网络犯罪或灾难恢复事件的影响。 虽然数据丢失对任何企业来说都可能造成毁灭性打击，但从财务和品牌的角度来看，数据泄露尤其会引发代价惨重的后果。 数据安全团队可以通过在其数据安全策略中利用加密和数据屏蔽来更好地保护他们的数据。