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大数据资产管理平台建设方案

|亿信华辰大数据知识库2022-06-10

大数据资产管理平台建设方案

数据资产管理服务工作,涵盖企业IT系统生命周期的不同阶段,协助企业建立适合自身特点的数据资产管理制度,提升企业对自身数据资产管理的能力,为后续数据挖掘变现提供可靠、有价值和高质量的数据,提供更好的产品和服务,降低开发和运维成本,控制风险,以及为企业提供更明智和更有效的决策数据支持。

数据资产管理服务工作,涵盖企业IT系统生命周期的不同阶段,协助企业建立适合自身特点的数据资产管理制度,提升企业对自身数据资产管理的能力,为后续数据挖掘变现提供可靠、有价值和高质量的数据,提供更好的产品和服务,降低开发和运维成本,控制风险,以及为企业提供更明智和更有效的决策数据支持。


一、数据资产管理与数据资产管理平台

数据资产管理(Data Asset Management,简称DAM)是规划、控制、和提供数据这种企业资产的一组业务职能,包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方案和程序。
数据资产管理工具是数据资产管理工作落地的重要手段。作为数据资产管理工具的集成平台,将各类工具以模块化的方式嵌入平台,并通过对各模块建立关联,实现数据的全流程和多维度管理是管理工具实施的关键。数据资产管理平台完成数据资产管理的两大核心工作,分别是数据治理工作和数据运营工作:
1)数据资产管理平台运营数据资产:数据资产管理平台汇聚全局数据,明确数据分布;数据资产管理平台提供数据服务,共享数据;数据资产管理平台评估数据资产,实现数据价值增值。
2)数据资产管理平台实现数据治理:数据资产管理平台将业务数据化,并开展数据标准化;数据资产管理平台清理垃圾数据,提升数据质量;数据资产管理平台理清数据关联关系。


二、企业数据资产管理面临的挑战

架构管理滞后:甲方越来越依赖开发商,自身的系统数据架构管理力度不断减弱。同时,开发商以实现功能为主,对非功能性需求不太在意,导致版本质量不高,先实现后优化,优化效果滞后。
数据架构混乱:系统越来越多,系统复杂度也越来越高,管理难度随之越来越大,没人能弄清整个系统的数据架构和数据流向,数据架构与业务流程、应用架构之间的关系不清晰。
数据无序增长:企业核心业务系统数据容量无序增长,长期处于“系统扩容 - 数据膨胀 - 性能低下 - 系统扩容”的怪圈之中。
架构变更失控:大多数系统都处于积术式叠代开发,有新需求就加一堆表,使系统数据模型越来越雍肿;数据模型设计缺少审查,导致数据模型混乱、复杂、扩展性差。
数据安全突出:对企业的敏感数据、用户、访问权限仍然缺少认识和控制,敏感数据泄漏的安全事件屡见不鲜。
数据质量参差:数据处理环节中产生大量的错误和质量差的数据,数据错误发现和处理流程不及时,导致更多的后续错误。
数据标准缺失:缺少企业级别统一的数据标准,数据模型相关含义令开发和运维人员难以理解;同时,亦使得企业不同应用间的数据集成和数据共享困难。


三、数据资产管理的重要性

首先我们要明确数据资产的价值和重要性
1、它可以加速数据资产交易进程
前在缺乏交易规则和定价标准的情况下,数据交易双方承担了较高的交易成本, 制约了数据资产的流动,但随着数据资产管理的完善,必然能加速数据资产交易的进程。
2、它是形成企业共通的数据语言
数据在企业内部充分应用最大的障碍是存在语言壁垒。数据资产化意味着在公司内部形成共同的“数据语言”,各部门为了统一的分析目的,形成各自对应的统计标准,在运营过程中实时对数据进行收集汇总分析。
3、它能促使数据资产产权问题明确
数据资产的所有权问题,在未来也会越来越明确,法律制度会随着基础管理能力的提高而完善,以数据资产为核心的商业模式,也将会在资本市场中越来越受到青睐。
4、它能够形成企业的战略资产
数据资产化之后,数据资产会渐渐成为企业的战略资产,企业将进一步拥有和强化数据资源的存量、价值,以及对其分析、挖掘的能力,进而会极大提升企业的核心竞争力。
四、数据资产管理工具推荐
亿信华辰自主研发的EsDataAssets数据资产管理平台,定义、盘点、规划无序的数据类和应用类资源,提供全局统一的数据资产门户,开发授权丰富、高效、安全的数据服务方式,构建主题明确、服务完善、权责清晰的数据资产管理体系,充分释放数据要素在业务中价值。
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