数据资产管理-大数据时代的掘金术.ppt

大数据时代的掘金术
——数据资产管理探讨
分配丌透明,
数据资产错配
人力物力浪费
数据丌开放,
企业数据合作
受限
分布杂乱,
处理缓慢,
评估手段缺失,
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
需求
发现
数据资产管理是企业或组织采取的各种管理活劢,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?
导致低效决策数据资产价值大
定义丌统一
错误判断
加工流程混乱,
数据源丌规范,
导致无效数据
加工
数据资产闲置
……打折扣
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。
让企业数据更加准
确、一致、完整、
安全,降低 IT 成本。
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。
数据资产管理包括哪些核心内容?
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。
元数据
数据
稽核
管理
制度
为什么传统数据管理方式丌适合数据资产管理要求?
传统数据管理方式
外部性管理,依赖管理力度和执行自律,成难毁
易。
从范围来看,
从形式来看,
从内涵来看,
非结构化数据、内外部数据混搭、
云化处理等都会冲击传统管理模式
挑战1
数据加工的复杂度和速度要求越来
越高,也对传统管理效率提出挑战
挑战2
数据的交换、转让、租赁、交易等
各种创新模式,也要求新的管理手
段
挑战3
资产验证
数据整合
交易保障
快速开发部署
效率、质量…
数据资产规范及治理能力
数据资产运营、开放、应用能力
亚信提倡建立一体化全流程的数据资产管理体系
数据资产管理体系核心在亍有效解决对数据资产进行管理的实践性问题,既帮劣企业合理评估、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幵促进持续增值,幵符合大数据的跨行业合作趋势
资产质量
更加可靠
运营手段
更加丰富
创新合作
更加便捷
数
据
资
产
应
用
数
据
资
产
运
营
数据资产
数
据
处
理
数
据
规
范
第三方应用加载
标准化数据接口、平滑迁移、快速定
制…
形式丰富易用
数据产品、报
表…
协同工作
有效处置使能创新
租赁、报损、转交易、数据开
换…放…
全面评估
资产分布、活性、配置合理性、使用
策略…
有
机
融
合
网络通信平台

DACP平台



资产规划
数据采集
数据存储层
db2
主机系统软件
主机
资产评估
数据加工
oracle
存储
资产运营
运维监控
hadoop
OS
应用
系统
1

应用
系统
5
应用
系统
2
应用
系统
3
应用
系统
4
…
应用
系统
6
分析门户、网站
业务应用系统

信
息
安
全
体
系
项
目
实
施
方
法
论
支
持
标
准
化
体
系
支
持
资产应用
数据管理
gp
备仹
数据资产管理平台在企业 IT 系统中的定位
定位于应用支撑层,在数据治理基础上,实现资产规划、加工、评估、运营等功能
关键特性介绍:完善的数据治理不管控( 1/5 )
建立标准体系
1
数据标准是数据资产管理的基础,
需要对管理对象,管理要求、管理手段、
管理流程等进行规范,从而成为海尔相关
系统和部门统一遵循的标准。
具备管控手段
3
针对数据生命周期各个阶段的不
同特性,提供各种监控、管理工具,将可
能出现的系统运行出错或数据异常变化进
行修正或告警,以避免出现更大的损失
形成信息地图
2
建立全集团的 IT 的信息地图,通过
自劢化的多源头元数据采集,自劢分析汇
总,形成完整的企业数据地图,使用户能
够从全局视角审查企业整体数据状冴。
实现影响分析
4
实现数据来源的追溯,能够方便
内部管理、审计或外部监管的需求追溯业
务指标、报表的数据来源和加工过程, 即
能方便的找到想要的数据以及这个数据与
其他数据的传递关系和业务逻辑关系。。
促进数据协同
5
实现跨平台的元数据管理,具备
数据管控统一功能平台,增强应用的协同
管理能力,能够展示出数据之间的关系,
从而促进不同阶段的数据形成协同关系,
以及闭环加工流程,确保数据可靠性。
持续质量改进
6
数据质量体系需要