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数据资产管理平台:企业数据的守护者与赋能者

  随着数据量的爆炸性增长,数据资产管理平台成为企业数字化转型的关键。党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”,进一步突出了…

  随着数据量的爆炸性增长,数据资产管理平台成为企业数字化转型的关键。党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”,进一步突出了大数据作为国家基础性战略性资源的重要地位,掌握丰富的高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权的前提和保障。

  佳华科技全面研究数据资产管理平台的概念、重要性、核心功能、实施挑战以及未来趋势,旨在为企业提供一个全面的视角,以更好地管理和利用其数据资产。在信息时代,数据已成为企业最宝贵的资源。有效的数据资产管理不仅能够提升企业的决策质量,还能增强竞争力和市场响应速度。佳华科技深耕其间,对数据资产管理平台进行全面解读,帮助企业构建和优化其数据资产。

  数据资产管理平台的核心概念

  众所周知,数据是资源,伴随着大数据时代支撑数据交换共享和数据服务应用的技术发展,不断积淀的数据开始逐渐发挥它的价值,因此,业界提出可以将数据作为一项资产,“盘活”数据以充分释放其附加价值。但是事实上,如果缺乏恰当有效的管理手段,数据也可能会成为一项负债。同时,相较于实物资产,数据资产的管理目前还处于初级阶段,数据质量、数据安全、资产评估、资产交换交易等精细管理、价值挖掘和持续运营也较为薄弱。数据资产管理是现阶段推动大数据与实体经济深度融合、新旧动能转换、经济转向高质量发展阶段的重要工作内容。

  对于实体经济而言,各行各业在运行过程中都在产生数据资源,而数据资产,是企业在业务活动中产生的,具有潜在或实际经济价值的数据集合,能够为企业提供经济利益的数据资源。这些资源可以是企业的生产记录、库存水平。员工绩效、销售采购记录等等。随着大数据时代的逐步进展,数据资产的价值体现在多个方面,数据资产能够为企业管理层提供基于数据的洞察,帮助做出更精准的业务决策,也可以通过分析客户数据和市场趋势,企业能够更好地理解客户需求和市场机会。还能够通过监测和分析数据,企业能够识别潜在风险并采取预防措施。数据可以激发新的业务模式、产品和服务,推动企业的创新和发展,拥有高质量数据资产的企业能够在市场中获得竞争优势。

  为此,保证数据资产的价值,需要以信息化手段为支撑,对企业内部的数据进行生命周期管理,数据生命周期管理是指从数据的创建、存储、使用、共享到最终的归档或销毁的全过程管理。

  数据资产管理的主要内容

  1

  数据标准管理

  数据标准是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。数据标准管理的目标是通过统一的数据标准制定和发布,结合制度约束、系统控制等手段,实现企业数据的完整性、有效性、一致性、规范性,推动数据的共享开放,构建统一的数据资产地图,为数据资产管理活动提供参考依据。

  2

  元数据管理

  元数据(Metadata)是描述数据的数据。元数据按用途不同可以分为技术元数据、业务元数据和管理元数据。

  技术元数据描述了数据系统中技术领域相关概念、关系和规则的数据;包括数据平台内对象和数据结构的定义、源数据到目的数据的映射、数据转换的描述等。业务元数据则描述数据系统中业务领域相关概念、关系和规则的数据;包括业务术语、信息分类、指标、统计口径等。管理元数据描述了数据系统中管理领域相关概念、关系、规则的数据,主要包括人员角色、岗位职责、管理流程等信息。

  元数据管理是数据资产管理的重要基础,是为获得高质量的、整合的元数据而进行的规划、实施与控制行为。元数据管理的内容可以从以下六个角度进行概括,即“向前看”:“我”是谁加工出来的;“向后看”:“我”又支持了谁的加工;“看历史”:过去的“我”长什么样子;“看本体”:“我”的定义和格式是什么;“向上看”:“我”的父节点是谁;“向下看”:“我”的子节点是谁。

  3

  主数据管理

  主数据是描述企业核心业务实体的数据,是企业核心业务对象、交易业务的执行主体。是在整个价值链上被重复、共享应用于多个业务流程的、跨越各个业务部门和系统的、高价值的基础数据,是各业务应用和各系统之间进行数据交互的基础。从业务角度,主数据是相对“固定”的,变化缓慢。主数据是企业信息系统的神经中枢,是业务运行和决策分析的基础。例如供应商、客户、企业组织机构和员工、产品等等。

  主数据管理通过对主数据值进行控制,使得企业可以跨系统的使用一致的和共享的主数据,提供来自权威数据源的协调一致的高质量主数据,降低成本和复杂度,从而支撑跨部门、跨系统数据融合应用。

  4

  数据质量管理

  数据质量是保证数据应用效果的基础。衡量数据质量的指标体系有很多,几个典型的指标有:完整性(数据是否缺失)、规范性(数据是否按照要求的规则存储)、一致性(数据的值是否存在信息含义上的冲突)、准确性(数据是否错误)、唯一性(数据是否是重复的)、时效性(数据是否按照时间的要求进行上传)。数据质量是描述数据价值含量的指标,就像铁矿石的质量,矿石的质量高,则炼出来的钢材就会多;反之,矿石的质量低,不但练出来的钢材少了,同时也增加了提炼的成本。

  数据质量管理是指运用相关技术来衡量、提高和确保数据质量的规划、实施与控制等一系列活动。

  5

  数据安全管理

  数据安全管理是指对数据设定安全等级,按照相应国家/组织相关法案及监督要求,通过评估数据安全风险、制定数据安全管理制度规范、进行数据安全分级分类,完善数据安全管理相关技术规范,保证数据被合法合规、安全地采集、传输、存储和使用。企业通过数据安全管理,规划、开发和执行安全政策与措施,提供适当的身份以确认、授权、访问与审计等功能。

  6

  数据价值管理

  数据价值管理是对数据内在价值的度量,可以从数据成本和数据应用价值两方面来开展。数据成本一般包括采集、存储和计算的费用(人工费用、IT 设备等直接费用和间接费用等)和运维费用(业务操作费、技术操作费等)。数据成本管理从度量成本的维度出发,通过定义数据成本核算指标、监控数据成本产生等步骤,确定数据成本优化方案,实现数据成本的有效控制。

  数据价值(收益)主要从数据资产的分类、使用频次、使用对象、使用效果和共享流通等方面计量。数据价值(收益)管理从度量价值的维度出发,选择各维度下有效的衡量指标,对针对数据连接度的活性评估、数据质量价值评估、数据稀缺性和时效性评估、数据应用场景经济性评估,并优化数据服务应用的方式,最大可能性的提高数据的应用价值。

  7

  数据共享管理

  数据共享管理主要是指开展数据共享和交换,实现数据内外部价值的一系列活动。数据共享管理包括数据内部共享(企业内部跨组织、部门的数据交换)、外部流通(企业之间的数据交换)、对外开放。数据内部共享的关键步骤是打通企业内部各部门间的数据共享瓶颈,建立统一规范的数据标准与数据共享制度,数据外部流通和对外开放可以通过数据直接交易与提供数据分析信息的两种方式实现,将数据中符合共享开放层级的信息作为应用商品,以合规安全的形式完成共享交换或开放发布。目前来看,拥有海量数据是企业开展数据资产运营的前提条件,在数据流通环境下,数据资产运营流通职能的服务对象包括了数据提供者、数据消费者、数据服务者和数据运营者四类角色。

  数据资产管理平台解决方案

  数据资产管理实践实施过程中,需要依托具体的软件工具来执行。而且随着技术的发展,软件工具的自动化、智能化程度不断地提高,在数据资产管理中的作用越来越大。

  佳华科技在数据资产管理方面拥有丰富的经验和突出的技术成果。近年来,公司深耕生态环境领域,利用数字化手段深入到碳排放数据采集、处理、监测以及报告核查等各个环节,成功构建了一套严密的数据资产管理体系,并将该系统应用于全国碳市场平台。这不仅确保了数据的准确性和完整性,更填补了我国碳市场在数据资产管理上的制度空白,提高了市场的透明度和可信度。

  佳华科技的数据资产管理平台着力于从:数据采集→数据清洗→数据治理→数据存储与计算→数据管理分析→数据资产合规与登记→资产运营等全生命周期支持数据资产管理,同时,在数据资产管理平台中充分融入大模型技术,提高数据处理的效率和准确性,实现数据资产的智能化管理,优化数据资产的配置和利用,促进数据资产的共享和流通,加速数据驱动的企业转型和升级。

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作者: 力龙1

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