本文主旨:数据资产管理,从理论到实践
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在数字经济时代,数据正在成为企业极其重要的战略性资产。众多企业在大数据时代开启了数据资产化的探索之路,利用大数据技术改善企业信息系统,利用数据挖掘和机器学习开发数据应用,但是良好的技术并不能保证IT系统中的数据被高效地组织和管理,单个数据应用并不意味着数据可以作为企业发展的核心生产要素。本文将从三个方面分析数据资产管理体系建设与运营体系。
一、何为数据资产?
数据资产是指由个人或企业拥有或者控制的,能够为企业带来未来经济利益的,以物理或电子的方式记录的数据资源。
数据资产(Data Asset)是由组织(政府机构、企事业单位等)合法拥有或控制的数据资源,以电子或其他方式记录,如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据,可进行计量或交易,并能直接或间接带来经济效益和社会效益。数据资产的形成需本白皮书是从数据价值性视角出发定义数据资产,涉及主体包括政府机构与企业事业单位(重点讨论企业),并不严格区分数据资产的经济效益和社会效益。此外,由于数据资产具有传统资产所不具备的其它特征,因此,其价值的评估和计量并不完全遵从既有的会计、经济相关准则与标准,仍需要结合实践经验进行不断的探索和创新。
二、数据资产管理体系
数据资产管理是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能。数据资产管理的职能目的。数据资产管理需要充分融合业务、技术和管理,以通常包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序,通过这些职能达到控制、保护、交付和提高数据资产价值的确保数据资产保值增值。
1. 数据资产管理的重要性
一个拥有大量数据的企业,要发挥其数据的价值必须整合和加工现有或新建的各种信息系统或者业务应用中的数据,并通过将经过处理的数据嵌入到业务流程中,实现智慧化生产,智慧化管理。数据资产管理就是从数据产生到数据整合、加工、使用的端到端价值实现过程中,管理各个环节的数据定义、格式、值域范围、业务规则、加工逻辑,安全权限以及数据之间的加工依赖关系等一系列事项。数据资产管理的目的是让数据的使用者能够清楚地认识数据和数据关系,进而能够用好数据;让数据应用的管理者能够洞察数据、应用、系统之间的复杂依赖关系,进而能够管好数据。
三、数据资产运营体系
数据资产运营体系需要解决数据价值过程中面临的诸多问题,需要以体系化的方式实现数据的可得、可用、好用的数据成本获得较大的数据收益,让数据价值持续释放。数据资产运营总体上会分为数据资产识别、数据资产维护、数据资产服务、数据资产检测和数据通常将数据的管理和运营的主体工作和持续优化工作。
想要更好地促进数据价值的释放,以体系化的方式实现数据的可得、可用、好用,需要构建一套完整的资产运营体系。通常将企业数据资产运营过程分为三大环节:
1. 数据资产识别:面向全公司数据的资产化登记,通过厘清资产范围,规范属性,对存量数据资产集中式盘点,对增量数据资产自动化注册,实现数据资产的准确、有效识别。
2. 数据资产维护:建立数据资产属性框架、数据资产目录、数据资产内容以及数据资产访问权限的规范化维护流程,实现数据资产的动态更新。
3. 数据资产服务:针对资产检索,资产分析,资产大屏幕展示等应用场景,构建智能化、可视化、个性化的资产服务体系,提升资产使用效率。
为帮助企业探索数据资产运营路径、迈入数据资产化阶段、配合国家数字化推进进程展开,中培IT学院特开设“企业级数据资产管理体系建设与运营训练营”。旨在帮助企业应对在在大数据创新过程中遇到的挑战,提升数据资产运营团队的数字化问题时及处理能力,抓住数据资产运营的时代新机遇。如果你正处在数据资产运营构架瓶颈期,不妨了解一下。
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