数据资产

数据资产

数据资产：企业拥有的数据资源，这些资源可以是文件资料，电子数据，不是所有的数据都能构成数据资产，数据资产是能够为企业产生价值的数据资源

数据资产管理：通过一系列的业务职能提高数据资产的价值，资产管理需要充分融合业务  技术和管理，确保数据资产保值增值

数据资产位于大数据平台和数据应用中间层，如图所示；

 数据价值难以发挥的原因：

1.缺乏统一数据视图  企业数据资源散落多个业务系统 

2.数据孤岛普遍存在  技术，标准和管理制度  阻碍业务系统之间顺畅的数据共享 降低了资源利用率

3.数据质量低下 糟糕的业务发展导致了糟糕的数据质量

4.缺乏安全的数据环境   数据的泄露和滥用 

5.缺乏数据价值管理体系  企业没有建立起一个有效管理和应用数据的模式

发挥数据资产管理是数据价值的必经之路

1.全面掌握数据资产现状   对数据家当全面盘点

2.提升数据质量   可行的数据质量监控体系

3.实现数据互联互通   实现企业内部数据高效共享

4.提高数据获取效率   搭建数据管理平台  采取机器学习 

5.保证数据安全合规   全方位进行安全监控

6.数据价值持续释放  最终实现目的

数据资产管理

1.数据标准管理 

数据标准：保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性 

基础类数据标准：包括参考数据和主数据  逻辑数据模型

指标类数据标准：基础指标和计算指标    基础指标一般不含维度信息 具有特定的业务 计算指标由两个以上的基础指标计算得出

2.数据模型管理

数据模型：现实世界数据特征的抽象，用于描述一组数据的概念和定义

数据模型按不同的应用层次分为概念数据模型  逻辑数据模型  物理数据模型

概念模型：是一种面向用户、面向客观世界的模型，主要用来描述现实世界的概念化的结构与具体数据库管理系统无关

逻辑模型：是一种以概念模型的框架为基础 ，根据业务需要，设计面向业务实现的数据模型 与RDBMS有关

物理模型：是一种面向计算机物理表示的模型，描述了数据在存储介质上的组织结构 

3.元数据管理

元数据：是描述数据的数据，元数据按照用途不同分为技术元数据 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

业务元数据：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

管理元数据：描述数据系统中管理领域相关概念 关系 规则的数据   包括人员角色 岗位职责 管理流程

元数据管理：描述了数据在使用流程中的信息，通过血缘关系分析可以实现关键信息的追踪和记录，影响分析帮助了解分析对象的下游数据信息，快速掌握元数据变更可能造成的影响，有效评估变化元数据变化带来的风险，逐渐成为数据资产管理发展的关键

4.主数据管理

主数据：描述企业核心业务实体的数据，在整个价值链上被重复  共享用于多个业务流程的  跨越各个部门和系统的  高价值的基础数据 ，是各个业务应用和各个系统之间进行数据交互的基础    特点：比较固定 变化慢  

5.数据质量管理

数据质量：保证数据应用效果的基础，数据质量的指标体系有很多，几个指标有：完整性 规范性 一致性  准确性  唯一性 时效性 

6.数据安全管理

数据安全管理：对数据设定安全等级

7.数据价值管理

数据价值管理：对数据内在价值的度量，可以从数据成本和数据应用价值开展，数据成本一般包含数据的采集 存储和计算的费用 

8.数据共享管理

数据共享管理：开展数据共享和交换，实现数据内外部价值的一系列活动，数据共享管理包含数据内部共享 外部流通 对外开放