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什么数据可以成为“数据资产”?数据资产化又该如何实现?

数据资产化已成为企业数据资产管理的最重要的环节,怎样识别数据资产、利用现有的数据资产创造价值,将是企业不得不面临的一个课题。 何为资产? 在资产的释义中,我们可以看出“拥有或者控制”和“带来经济利益”是资产最核心的内涵。由资产的概念引申到数据资产,我们可以得到,数据资产是由企业拥有或控制,能够为企业带来经济利益的数据资源。 数据得不到利用也只是一堆毫无价值的信息,那么什么样的数据资源可以转换为数据资产呢? 数据“变现”的过程就是数据资产化 能够直接产生价值的数据数据变现的过程就是数据交易的过程,此过程的成本在于数据收集、处理、存储的成本,属于比较容易的数据变现;而利用数据为业务赋能拥有更复杂、专业的资产化流程 我们也最终得出对数据的采集、处理到利用并产生价值的过程就是数据资产化。 随着数据资源越来越丰富,数据资产化将成为企业提高核心竞争力、抢占市场先机的关键。

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数据治理与数据资产

数据治理是监督,是战略,数据管理是执行,是战术。数据治理的目的是为了更好地数据管理,数据治理并不直接管理数据数据管理的目的是让数据发挥更好的作用,创造更高的价值。数据治理是用来协调各方平衡的机制。 数据资产的几大特点包括无形性、增长性、复制性、价值不确定性。数据资产按照服务的方式可以分成两种类型:自用型数据资产和交易型数据资产,也称为赋能型数据资产和使能型数据资产。 赋能型数据资产通常是业务的数据化,将生产经营管理过程中产生的数据进行收集、整理、分析,促进原有业务进一步的价值创造。 使能型数据资产通常指数据的业务化,将数据收集、整理后形成可以对外服务的数据商品,如付费数据库服务等。 下面主要介绍了大数据发展现状和趋势,企业数据治理和数据资产化建设的挑战,详解介绍了企业数据治理能力和数据资产体系建设方案,供企业规划建设数据治理和数据资产管理体系时参考和借鉴。

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    数据资产管理实战

    建规范:制订资产的管理流程(加强资产的生成、使用和退出管理),制订数据资产的技术模型(全局数据资产标识)及规范。 2、技术规范:对数据资产的管理技术进行规范化和标准化的阐述,包括数据资产模型和数据资产管理接口规范。 ? 经过抽象,数据资产管理模型分为三层:业务分类→业务对象→数据资产 在实物资产管理时,通过固定资产标签进行唯一确认。那么在数据资产管理时,同样需要对数据资产进行全局确认(数据资产全局唯一标识)。 搭平台:建设数据资产管理平台,实现数据资产管理 实现异构环境下的数据资产管理 ? 根据业务目标的不同,数据资产存放在数据流、Hadoop、MPP、数据库、内存网格等异构环境中。 基于数据资产管理平台建设数据资产服务能力,组建数据管理体系团队。

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    数据资产目录建设实践

    企业数据资产数据管理需要数据资产框架来支撑数据资产的展示、记录、分析,通过数据资产框架可以明晰企业拥有的数据资产、实现数据资产安全分享、提升数据资产质量、实现数据资产变现等数据管理目标。 下面就来谈一谈数据资产框架中重要部分数据资产目录管理,通过数据资产目录的建设,实现对企业数据资产的有效管理。 1. 发展趋势:数据资产管理正成为数据管理趋势之一 数据资产管理正成为数据管理工作的转型方向 数据资产化与数据资产管理的理念,进一步促进过去的数据管理工作向数据价值转化 以数据资产为导向的数据管理工作可以串联元数据 数据资产目录体系是针对企业数据资源的分类组织方法 数据资产管理正成为数据管理工作的转型方向 数据资产化与数据资产管理的理念,进一步促进过去的数据管理工作向数据价值转化 以数据资产为导向的数据管理工作可以串联元数据 数据标签与数据资产的关系 数据标签与数据资产目录形成对数据资产的网状分类功能,我们可以利用目录及标签来为数据资产进行分类分级,并增加管理属性。

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    滴滴数据资产管理实践

    滴滴数据每天数据量约100T+,和一个中小型省级移动公司数据差不多,但比较好奇的是滴滴如何能实时采集到数以百万千万级的源端数据,和物联网规模比较相似;其次不得不佩服互联网公司在研发工作上的投入,数据资产的全自动管理和数据开发平台是密切相关的 ,绝大多数公司的元数据数据质量和数据开发过程是分离的,导致元数据数据质量无法适应动态变化过程,结果是元数据数据质量最终与生产相脱节而失败;不管最终有多大用处,但弟弟订单数据毫秒级更新和实时大屏呈现彰显了滴滴的技术实力

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    数据安全实践之数据资产管理

    前言 在企业安全建设中,资产管理是很多安全工作的基础。而数据资产管理可以帮助我们更准确的发现安全风险,执行更有效的控制措施,在数据安全体系化建设中也有着举足轻重的作用。 数据安全视角的数据资产 ? 整体架构与价值 数据资产管理主要分为三部分:数据采集,数据整合与识别,数据使用 ? 数据资产收集 数据一般在数据库,文件中静态存储,也通过应用,工具等方式进行流转。 2.数据所属应用,应用数据接口 应用一般从CMDB或公司的资产管理平台中获取,注意的是需要有一个唯一标识将应用和数据库进行关联。 ,已发布公告等 数据资产管理中阈值数据分级分类字典,如: 数据标签 数据分类 数据分级 手机号 用户数据 L3 用户画像 用户数据 L3 员工工资 公司数据 L3 昵称 用户数据 L0 敏感数据识别

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    数据中台 - 数据资产数据治理

    什么是数据资产 数据资产(Data Asset)是指由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料。 什么是数据资产管理 数据资产管理(DAM, Data Asset Management)是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能,包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策方案、目的、流程、方法和程序 - 摘自 数据资产管理实践白皮书(4.0版) 3. 数据资产管理所处地位 数据资产管理在数据中台架构中的位置,介于数据开发和数据应用之间,处于承上启下的重要地位。 ? 4. 传统的数据治理内容通常包含数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等内容。 数据治理的目标是保障数据资产的质量,促进数据资产的价值创造。 5. 数据治理与数据资产管理的关系 数据资产管理就是传统的数据治理的升级版,可认为是数据治理2.0,数据资产管理包含数据治理。 ?

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    【大数据】大数据时代的数据资产管理

    按照世界经济论坛报告的看法,“大数据为新财富,价值堪比石油”.大数据之父维克托则乐观预测,数据列入企业资产负债表只是时间问题。 ? 但是,数据真的可以和资产直接划上等号吗? 在获得高度重视的同时,很多企业对数据资产的看法陷入误区。事实上,数据有可能成为资产,但不是所有数据都能具备资产的属性。要知道就算是石油,在工业化时代来临前的很长一段时间里,也只是一种无用的黑色液体。 一 让数据成为资产 什么样的数据能够成为资产,或者说什么样的数据有资格成为资产? 对于数据资产的货币计量,可以参照无形资产的计量规则。无形资产准则根据无形资产取得方式的不同,对如何确定无形资产的入账价值作了规定。 二 数据资产的保值增值 数据既然具备资产的属性,也就存在着折旧损毁和保值增值的问题。如何让数据资产实现保值增值呢?通常在资产负债表的资产项上,财务人员喜欢按照资产的流动性将资产从上至下进行排列。

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    SAP 固定资产数据

    当财务上要做一件与固定资产有关的交易,如购置,首先必须在固定资产数据中去创建它,然后才能在财务上开始与之相关的业务 [@more@] 在系统中,对于固定资产的大部分业务是系统自动完成的,所以如下的内容是有必要的 在系统中,也是遵循这样一种分类方法,但为了便于系统区分固定资产折旧时所应计入的科目,如管理用的固定资产折旧费用应计入管理费用一折旧科目及营业或生产用固定资产折旧费用应计入营业费用---折旧或制造费用一折旧 )、其他(门店)等,同时在SAP系统中,在建工程、无形资产(商标、土地使用权、著作权、商誉等)也属于固定资产模块的核算范畴。 因此,当我们欲创建某个固定资产的主数据时,如总部用的服务器,就应选择总部办公设备这一类型,随后系统会自动确定相应的科目定位码。 描述:即对应创建的固定资产进行如名称类别等描述。 创建完某个固定资产的主数据后,系统会自动产生一个该固定资产的号码,如11 11 11 11 11,我们在财务输入分录时,借:1111111111贷:10010101(现金),交易金额会自动过入至总账层次

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    数据中台建设(七):数据资产管理

    数据资产管理 随着企业数据越来越大,企业意识到数据是一种无形的资产,通过对企业各业务线产生的海量数据进行合理管理和有效应用,能盘活并充分释放数据的巨大价值。 通过数据资产管理可以保证数据的全生命周期高质量的能力,还可以为各类角色用户提供数据资产的直观视图,方便用户查看和使用数据资产,构建数据资产管理的最终目的是为了提升数据价值,使数据持续赋能业务。 数据资产管理和传统的数据治理实际上区别不大,包含了所有数据治理内容,同时还有数据价值管理和数据共享管理内容,可以认为数据资产管理就是数据治理的升级版,是数据治理2.0版本。 数据资产管理的内容主要包括:数据标准管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据交换管理(数据共享管理)、数据生命周期管理七个方面。 五、数据安全管理 企业有些数据非常重要且敏感,这些数据大部分集中在应用系统中,例如银行系统中客户的联络信息、资产信息等,如果不慎泄露,不仅给客户带来损失,也会给银行带来不利的声誉影响,因此数据安全在数据管理和治理过程中是相当重要的

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    数据有价——数据资产定价研究初探

    数据(Data)是一项资产的观念形成虽然时间不长,但已经成为人们的共识。成为资产的两个基本前提条件是能够确权和定价。确权是确定谁拥有什么权利或权益,定价使得资产具备可转让性。 相比其他资产类别,数据资产(Data Assets)的确权和定价的研究刚刚起步,但数字经济的发展迫切需要对这一课题进行研究。 由此可以看出,数据必然的成为可进行交易的商品、必不可少的生产要素与资产数据资产列入资产负债表,也只是时间问题。 ? Pitney Bowes、John Gallaugher (2009)从数据资产管理的角度,研究从数据流动过程对数据资产进行管理。 数据价值的发现和计量是通过度量来实现的,而度量的构建有着严格的数学基础。因此,建立标准的定价模型是可行的。 三、数据资产定价 当前数据资产交易通常由卖方推动,买方对于将要购买的数据的信息知之甚少。

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    数据百问系列:什么是数据资产

    数据百问系列:什么是数据资产? 0x00 前言 本次讨论的主题是:什么是数据资产? 问题: 大家所处的工作环境里面,有没有和数据资产相关的项目或者使用场景? 首先数据资产不是新概念了,这个关键是资产,简单来讲,资产有两个的角度 需要花钱的; 能赚钱的。 那首先,我们可以认为凡是公司收集的数据,都是资产,因为你的存储和计算都要钱。 数据资产变现:就是怎么更好的利用数据去变现。不管是分析,挖掘还是推荐系统什么都,都要能提现数据的钱。比如你广告赚钱了,那数据贡献多少?这就是数据资产要提现的地方。 在企业中,并非所有的数据都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。 关于数据资产: 我认为数据资产可以这样子理解:数据资产是企业过去所收集的或者所交易的预期能给企业带来收益的资源。如果可以这么定义的话,那么数据资产所关注的应该是这三个问题: 企业付出过什么?

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    资产管理数据可视化

    采用 Hightopo 的产品 HT for Web (以下简称 HT )实现金融资产数据可视化看板大屏,除了拥有丰富的数据可视化组件,还能利用 2D、3D 结合的优势,多维度呈现金融资产数据。 为企业管理者提供及时、简洁、直观、高科技感的资产运行数据,让管理者在企业资产管理省时省力、高效管控。 通过数据可视化去督促各部门进行计划资金支付,提高企业精细化管理水平,加大对支付风险的分析和预测,高效决策资金输出的合理性,从根本上打破信息壁垒,杜绝资产无效流失。 风险指标.gif 资产归集可视化 对于各子公司的未归集资金、归集资金、可用备付金、运营资金等情况进行统一管控,结合实时所得数据,迅速计算出日、月归集率,点击报表对应位置,可弹出对应专题看板。 归集.gif 企业金融资产大屏目的是将企业现有大量财务数据进行深加工,通过一系列的数据分析,获取事态发展的趋势走向。更全面、更规范、更智能的帮助管理者在短时间内了解到核心数据

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    数据资产管理产品架构规划

    数据产品经理从业指南相关文章中讲到,数据资产管理与治理是数据产品经理的四大方向之一。 数据资产产品的用户分为两类,一是数据资产的生产者,二是资产的消费者。 1.资产生产者工作内容及诉求 这里的生产者指的是数据开发者,虽然“我们不生产数据,我们只是数据的搬运工”,但是他们基于原始的rawdata经过加工处理之后,生成资产化的数据。 所以,在资产产品架构设计上,主要围绕数据的汇聚、加工处理、资产管理、数据治理、价值输出等环节进行覆盖。 三、总结 数据资产是大数据的根基,前期业务发展追求短平快,留下的资产不规范不健全的坑未来还是要逐一去填平。数字化转型首先要解决的也是数据汇聚和数据资产等问题。

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    数据资源常识(3.4)数据资产(Data Asset)

    在企业中,并非所有的数据都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。 3.4.1 数据资产的属性 数据资产具有无形资产的属性,从这个角度来看数据资产,主要有以下特性:无消耗性、增值性、依附性、价值易变性、战略性。 3.4.2 数据资产内涵 在数据资产化的大背景下,数据资产管理是在数据管理基础上的进一步发展,可以视作数据管理的升级版,主要区别在以下三个方面: 一是数据管理的视角不同,数据资产管理强调数据是一种资产数据资产管理需要充分融合业务、技术和管理,以确保数据资产保值增值。 3.4.4 数据资产管理三个关键变革 数据资源将成为战略资产。有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件。有效的数据治理是一个持续性的过程,也是逐步实现数据价值的过程。

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    CDGA|数据资产目录如何建设?

    数据资产目录的建设是数据治理中重要的一环,创建可访问的数据资产目录,用户可以快速发现数据的影响,使其适合企业业务流程并做出更明智的数据决策。图片那么,数据资产目录该如何建设呢? 第1步:数据资产盘点数据资产盘点是使用科学的数据盘点方法,以“摸清家底”为目标,对企业的数据资源进行统筹规划,全面梳理。 一方面,从业务视角对数据资源进行梳理和规划;另一方面,从技术视角对系统数据进行盘点,梳理数据资产的技术属性。第2步:数据资产登记根据数据盘点结果,在数据资产目录完成数据资产概要信息的登记。 数据资产登记主要包含三个方面信息:业务方面、技术方面、 管理方面。数据资产登记可以采用人工方式或者基于AI的数据资产识别。 第3步:采集元数据在登记完数据资产基本信息后,接下来关键一步是采集数据资产的元数据数据资产目录使用元数据来识别数据表、文件和数据库。

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    数据资产管理平台实践

    数据资产管理服务工作,涵盖企业IT系统生命周期的不同阶段,协助企业建立适合自身特点的数据资产管理制度,提升企业对自身数据资产管理的能力,为后续数据挖掘变现提供可靠、有价值和高质量的数据,提供更好的产品和服务 数据资产管理平台实现数据资产的可视化、自动化和智能化运营,让数据资产管理团队从众多纷繁复杂的数据管理工作中解放出来,降低整体人员投入和成本投入。 从资产价值层面来说需要对数据资产进行准确的估值,尽管目前还没有一个很成熟的数据估值模型,但随着数据资产流通规模的扩大,数据价值肯定会被正确可靠地评估。 作者: 尹正军 中国联通,大数据基础平台负责人高级架构师超过10年的软件研发项目经验 ,擅长分布式系统技术栈 。 目前主要负责大数据资产管理平台、 大规模Hadoop集群治理 、DevOps智能运维平台等产品研发 、商业化项目咨询交付工作 。

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    数据资产治理-元数据采集那点事

    一、介绍 数据资产治理(详情见:数据资产,赞之治理)的前提要有数据。它要求数据类型全、量大,并尽可能多地覆盖数据流转的各个环节。元数据采集就变得尤其重要,它是数据资产治理的核心底座。 四、数据采集 经过元数据提取,我们可以获取数据全链路中各个平台组件的元数据数据采集指的是把这些元数据入库到数据资产管理系统的数据库中。 全量采集,找差异 全量采集时,获取平台组件的所有元数据,和资产数据库中的元数据表做全量比对,找出差异的表并设置下线。 如下图所示,目前已接入了各种组件的元数据,并对数据分类统一管理,提供数据字典、数据地图、资产大盘、全域成本账单等元数据的应用。 ? 如果把数据资产治理比作建设高楼大厦,那么不同组件的元数据就是原材料,数据采集就是地基。只有地基打得牢固,数据治理这座大厦才会越建越稳。

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    数据地图:数据资产管理,到底管什么?

    数据资产数据中台的重要根基,没有资产数据中台是无源之水,就只能叫做数据工具。在数据中台架构中,数据资产建设、管理、治理是重头戏。那么数据资产到底该如何管理,怎样治理呢? 本文主要分享资产管理模块,后期输出资产建设流程规范、资产治理相关内容。 数据资产所处数据中台中的位置 一、企业数据资产管理面临的问题 数据资产的用户场景可以概况为两类,找数据和管数据数据生产者,负责数据加工处理,对数据质量、资产数据资产管理负责。 、数据质量等 资产责任人到人,可以量化考核每个数据开发者的工作数量和质量 三、数据地图需要具备的数据资产管理能力 1.资产大盘 资产大盘按照不同角色的用户,提供从总体到部门(租户)以及个人的资产视图 代办事项:数据资产管理要建立从上到下的管理和考核机制,否则资产创建时,为了图快不进行元数据信息维护,就必然会导致资产复用度低。资产大盘服务于资产管理者,提供不同维度的资产健康度评价指标。

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