DAMA如何定义非结构化数据质量管理，并提出哪些关键的管理策略？

DAMA定义非结构化数据质量管理主要是针对无法用传统表格形式表示的数据，如文本、图像、音频和视频等，其核心在于确保数据的准确性、完整性、一致性、可用性和安全性。关键管理策略包括数据分类、元数据管理、数据整合和数据治理等。DAMA通过其数据管理知识体系（DMBOK）提供了一个全面的框架，帮助数据管理者和专业人员理解和实施这些策略。同时，DAMA还提供数据管理专业人士认证（CDMP），为从业者提供标准化的认证，确保他们具备非结构化数据质量管理的专业知识和技能。具体来说，数据分类是区分不同类型的数据，以便采取不同的管理措施；元数据管理则是确保非结构化数据的描述信息准确无误，便于数据的检索和使用；数据整合关注如何将非结构化数据与结构化数据结合，实现跨系统的分析；而数据治理则是确保数据管理过程中的合规性、安全性和质量。了解和掌握这些策略，对于在数据仓库和商务智能中整合和分析非结构化数据，以及确保数据安全和存储都是至关重要的。

参考资源链接：[DAMA中国：非结构化数据质量管理与未来趋势](https://wenku.csdn.net/doc/5fb48qhzks?spm=1055.2569.3001.10343)