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成功的数据管理不仅需要技术方面的投资，同时还涉及流程的建立和人员投入，以便管理数据生命周期的各个阶段。
上述三方面在数据创建、存储、移动、使用和退役过程中发挥了重要作用。领先企业已逐步认识到数据管理与架构的重要性，因为这关系到企业进行决策和制定报表时所需的数据是否存在、准确、完整和安全。
信息和数据不足、可靠性低，或者数量庞大、需要花费数周进行分析，这些问题经常困扰企业高管。您是否也常常遇到下列情况？
我每天收到大量报告，其中充斥着不同的术语和数据格式——这些都表示什么意思？
我称之为产品，其他人称之为零部件，某系统称之为库存单位——而我们的客户根据产品手册的名称和编号对其进行表述——这些不同的称号所指代的都是同一事物吗？
为了准备一项收购活动，我审阅了我们企业的数据模型。这个数据模型乍看之下有模有样，但细看之下发现其使用了晦涩难懂的专业术语和非常陈旧的业务模型，并且与当前的组织和战略不甚相干。
高效的数据管理能够帮助改善管理决策，确保企业行为符合法律法规的要求，同时提升数据质量，降低风险，提高工作和运营效率，提升客户满意度，增强企业的业务灵活性，最终实现卓越绩效。
埃森哲数据管理与架构服务采用一种整体性的结构化方法，能够协助企业有效地进行数据管理。我们的数据管理与架构服务具体分为以下几个方面：
数据管理——负责数据管理和监管的人员机构。
数据结构——数据的定义。
数据架构——数据的存储、移动和检索。
主数据管理——在企业内部和业务伙伴之间保持核心数据的一致。
元数据——管理数据定义和数据信息。
数据质量——数据的准确性、完整性和合规性。
数据安全——数据的保护和数据使用授权。
埃森哲数据管理和架构团队能够帮助企业确定并实施所需的流程、人员和技术，从而对数据进行贯穿整个生命周期的有效管理。埃森哲在高效数据管理的六个关键领域拥有丰富的经验，能将世界级的数据管理能力与特定行业相结合，为所有战略解决方案中的技术和功能组件服务。另外，埃森哲能迅速部署专业团队，成功应对来自全球各地不同行业的各种数据管理挑战。
作为信息管理领域公认的领先企业，埃森哲已成为帮助企业实现数据价值最大化的不二之选。自二十世纪九十年代起，埃森哲已帮助数百家企业或组织实现了信息利用方式的转型，进而推动其绩效再攀高峰。早在二十世纪七十年代，埃森哲就在数据库技术和数据管理领域建立了专业能力，当时埃森哲主要负责协助企业进行数据存储、访问和安全方面的管理。
埃森哲采取一体化的整体信息管理方法，建立一个专门部门，负责集成和管理企业所需的各种信息资产，以帮助企业实现并保持卓越绩效。埃森哲信息管理服务线是一个全球性网络，数据管理与架构属于细分服务内容之一。该服务线拥有逾1.6万名专业人员，在信息管理流程、战略和技术领域拥有精深的行业技能、经验和知识。
卓越的全球交付能力埃森哲从其经验和创新中提炼出的一套可靠的综合性方法、流程、工具和架构，形成了埃森哲交付套件，支持我们以极具竞争力的价格准时交付解决方案。
埃森哲拥有遍布全球的50多个交付中心，致力于为各行业的企业提供全方位的技术咨询和外包服务。埃森哲数据管理与架构提供主数据管理服务及以客户为本的数据集成解决方案，确保企业拥有所需的数据，进而得出如何实现卓越绩效的洞察力。埃森哲提供数据中心服务的卓越中心则协助企业获取知识，创造价值。
与市场领先企业建立联盟 借助于技术实施方面的丰富经验和与供应商的良好关系，埃森哲得以选择与最为适合的供应商合作，确保企业目标得以全力实现。
思想前沿 埃森哲拥有博大精深的知识库，在项目规划和交付中发挥了重要作用。
例如，埃森哲的数据管理与架构诊断工具能够帮助其发现企业业务中存在的问题，分析他们当前的运营状况，找出差距并提出建议。
埃森哲经验丰富的专业人员不断对其知识资产进行开发和优化，并根据不同行业的特点提供针对性服务。
创新 作为埃森哲专门从事技术研发的机构，埃森哲信息技术实验室融汇了深厚的科技才能和商业知识，创造了独一无二的解决方案资产，如具有预测性的监控方法和知识探索工具。
埃森哲的数据管理与架构服务能够对数据生命周期内的各方面进行管理，包括数据的创建、存储、移动、使用和退役。埃森哲将前述六个领域的能力集成到一个主框架下，从而在整个企业范围内形成了一个结构化的数据管理方法。该六个数据管理能力借助于一套综合性的资产，包括诊断和实施工具、设计准则和最佳实践参考，充分展现了有效数据管理的最佳经验和实践。
埃森哲的服务领域包括：
数据治理 即指导企业数据整体管理的规则、政策、程序、职能和责任规范。
数据结构 指一个特定企业中的数据组织情况，涵盖了整体企业数据模型到单个系统层面的所有数据。
数据架构 指存储、访问、移动和组织数据所需要的流程、系统和人员组织。
主数据 开展业务所采用的语言，包括客户、员工和产品的核心信息。
元数据 数据的结构化信息，有助于企业内部各系统之间的协同工作，从而简化系统维护工作。
数据质量 指数据能够满足企业需要，通常使用准确性、完整性和合规性等标准进行衡量。
数据安全 对数据进行保护，防止其在未经授权的情况下不会受到意外、有意或恶意的访问、查看、修改或删除。