数据资产管理.pptx

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尽管“数据是资产”概念已经广为人知，但“如何管理数据资产”仍然缺少成熟理论以及工具手段
数据资产管理是企业或组织采取的各种管理活动，用以保证数据资产的安全完整，合理配置和有效利用，从而提高带来的经济效益，保障和促进各项事业发展。该领域是大数据时代企业布局竞争的核心，也是目前市场空白。
什么是数据资产？
存在什么问题？
数据源不规范，
导致无效数据加工
处理缓慢，
导致低效决策
加工流程混乱，
人力物力浪费
评估手段缺失，数据资产价值大打折扣
分配不透明，
数据资产错配
定义不统一
错误判断
分布杂乱，
数据资产闲置
数据不开放，企业数据合作受限
……
数据库
报表
文件
接口
权限
视图
…
…
治理无力
应用低效
运营缺失
数据资产是企业及组织拥有或控制，能带来未来经济利益的数据资源。
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数据资产管理包括哪些核心内容？
让企业数据更加准确、一致、完整、安全，降低IT成本。
数据资产治理
使得企业数据的使用过程更为人性、快捷、智能，从而提升管理决策水平。
数据资产应用
支持企业数据资产的分发、开放、交易等数据嫁接的实现，从而促进数据资产的价值实现。
数据资产运营
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交易所提倡建立一体化全流程的数据资产管理体系
数据资产规范及治理能力
数据资产运营、开放、应用能力
数据资产管理体系核心在于有效解决对数据资产进行管理的实践性问题，既帮助企业合理评估、规范和治理企业信息资产，又可以挖掘和发挥数据资产价值并促进持续增值，并符合大数据的跨行业合作趋势
资产质量
更加可靠
创新合作更加便捷
运营手段更加丰富
数据资产应用
有效处置
租赁、报损、转换…
全面评估
资产分布、活性、配置合理性、使用策略…
使能创新
交易、数据开放…
数据资产运营
协同工作
数据资产
数据规范
管控体系
元模型数据
情景规则
人员组织
数据处理
全局洞察
采集加工
快速可视化
运维管控
第三方应用加载
标准化数据接口、平滑迁移、快速定制…
快速开发部署
效率、质量…
形式丰富易用
数据产品、报表…
有机融合
数据资产云图：数据资产管理的专业管家
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数据资产管理平台，涵盖了采集、加工、使用、评估、优化、下线等数据资产的全生命周期管理，并基于全面数据治理能力，进一步提供专业化的数据资产“管家”服务，包括资产规划、运营管理、开放管理，以及面向企业客户和个人客户的不同类型数据资产应用，从而为大数据时代的数据资产管理和增值发展提供全面支持。
数据资产治理
数据资产开放管理
数据资产运营管理
数据资产规划管理
数据资产应用
应用软件
浏览器
终端/app
电话呼叫
微信
短信
Email
内部数据
传统数据库
新型数据库
文档资料
数据加工
运维管理
安全管理
质量管理
数据体系规划
数据标准化管理
价值评估
增值策略
资产活性分析
资产配置优化
数据采集
开发者社区
数据交互中心
数据资产合作平台
数据可视化平台
企业客户应用
个人客户应用
金融-
风险识别
医疗-
传染源定位
征信管理
…
个人数据宝库
小数据聚合
…
政府-
舆情管理
注： 数据资产应用内容需要根据具体业务场景定制。
数据资产管理领域，服务于全行业和全客户
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特定行业的大型企业
（如电信、金融、航空、制造等）
各行业的大中型企业
中小企业以及个人客户
产品部署+定制化开发
产品部署
+
云化服务
SaaS/App
管理
数据
资产
掘金
经济
价值
注： 云化服务和SaaS、App等形式目前仍处于规划阶段。
给企业内与数据资产相关的不同角色人员带来价值
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能够合理评估、规范和管理企业信息资产，在有效IT投资和降低管理成本的同时，挖掘和发挥数据资产价值并增值。
企业管理者
IT建设部门
业务运营人员
数据运营人员
能够规范数据处理过程、保障数据资产质量、提升IT系统建设效率、快速支撑业务部门运营需要，从而激发创新、体现价值。
能够快速、高效的提供体验良好的数据展现手段，通过确保了数据资产质量，从而有助于做出更加准确的业务举措。
支持多种数据使用模式，并提供更为丰富、安全的数据运营管理手段，有助于企业间进行更广泛的数据合作并由此创造价值。
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为什么传统数据管理方式不适合数据资产管理要求？
传统数据管理方式
元数据
数据
稽核