大数据时代数据资产管理

《大数据时代数据资产管理》由会员分享，可在线阅读，更多相关《大数据时代数据资产管理（10页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、大数据时代数据资产管理“五星模型”伴随着大数据时代的悄然来临，数据的价值得到人们的广泛认同，对数据的重视提到了前所未有的高度。数据已经作为企业重要资产被 广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险关理等业务当中。大数据与数据资产管理数据就像企业的根基。然而并非所有数据都可能成为资产。如果没有将数据视为资产加以有效管理，即使数据再多，对于企业 来说也只是垃圾和负担。在传统企业数据资产管理的过程中，以下六类问题非常普遍： 数据架构失控； 元数据管理混乱；数据标准缺失； 数据质量参差不齐； 数据增长无序； 数据安全问题突出导致这些问题的根本原因是数据资产管理与企业IT信息化的过程紧

2、密相连。企业的IT建设过程不可能一蹴而就，而是通过长期不断的迭代演进而来。在这个过程中，大量数据沉睡在企业IT系统的存储介质中，没有得到充分发挥其价值的机会。数据资产管理的核心究竟具备什么样的特性，才可以将数据定义为资产呢？我们可以通过以下三个标准判断： 可控制，可量化、可变现对于如何通过高效的数据资产管理，帮助企业凭借高质量的数据提供更精准的产品和服务、降低成本并控制风险，从而提升企业的核心竞争力，新炬网络董事EVP、新炬软件董事CEO程永新提出了由“三个基础”和“两个飞轮”组成的“数据资产管理五星模型”。fix Mgas共享三个基础：1.数据架构：驱动企业架构成熟度“数据驱动一切”，对于大

3、数据时代的企业发展来说，一点也不过分。在企业中，我们不难看到ERP CRM、财务系统、技术架构、数据中心的运营和维护，这些资源都有专人负责管理。而当数据成为企业核心资产后，又由谁来负责呢？IT应该只负责How to Do的问题。改变架构，应该先从人改变；企业的变革，应该先从组织变革做起。当数据成为核心资产企业应该 设立专业责数据架构和管理的跨项目的专业数据管理实体化，或是虚拟的组织，不断完善数据架构，提升企业在数据规划、设计、开发 和交付的质量，将IT系统建设生命周期从头到尾管理起来。FT 窑蜿證设生命周菲2.数据治理：治而不乱，让数据变成资产现在IT部门最悲催的是，IT部门不是数据的owne

4、r，但当数据出现问题时却都来找IT部门：怪数据不准确、不可靠、不安全实际上，数据驱动的是企业的核心业务，因此数据治理不应该只是IT部门的职责。它还需要得到业务部门的广泛参与，通过部门间的沟通持续提供针对企业未来状态愿景的业务决策、业务定义、数据质量过程、以及开发优先级等方面的支持。共同商讨出的这个标准不一定最优，但却是在目前的工作实践中最有效、最合适的。赣据生命周期数摇标准业务流程数拥安全主数据管理元数据管理I数据架构大数据治 理的氨点数据质量3 .数据共享：大数据的基础共享经济开启了新时代，数据共享是大数据的基础。所有基于互联网提供的工具解决的都是信任问题，没有信任作为基础，就 没有共享的存

5、在。p5te mtsa fr WBBWS应用審器| fijaow 1 1 gaaif!Tj希阳首先要在企业内部解决共享数据的问题。在大数据以前，企业都是用 ESB但人们逐渐发现，只有企业总线是无法解决问题的。因为服务的解决只是把复杂的问题用简单的方法封装起来，但看起来完美的调用并没有解决数据的核心问题，如数据的安全质量、交互、价值，只是用service进行完美封装，但并没有得到解决。现在通常存在一个悖论：企业建设大数据中心时投入的资金，要远远大于从数据中心中获得的收益。真正用到数据的时候，我 们才发现，数据的质量低下，影响分析精度； 没有清晰元数据，数据无法理解和运用，数据分析无从入手；无法充

6、分利用数据，可以 使用于分析和应用的数据只是冰山一角；数据访问不受限制，数据安全问题突出种种问题的产生才让我们看到，我们建立的不是大数据中心，而是大数据沼泽！因此，在企业建立大数据中心之初，就要避免单纯将数据整合到一起而不加以有效的管理。对于中小企业，大数据的敏捷化之道就是场景化驱动。一定要围绕企业最根本的业务需求，而不是为了大数据而大数据，不是说因为Hadoop火，我就一定要使用Hadoop。中小企业需要更灵活、更快速、更高性价比的解决方案。范文范例参考中小型企业的大数据敏捷化之道Y % -/自曲 自持析!(Ml iK g大数据平厶 自主分折 自圭分析/昌主分析: f两个飞轮1. 数据增值与

7、变现在解决好管理的基础之后，才能谈到数据的增值和变现。数据的增值与变现应该分别从企业内、外两个角度来看。对内强化能力，数据资产增值：对绝大多数的企业来说，并不是用户不够，而是没有把用户经营好。不是企业的产品和服务不够，而是太多。当企业形成了一套整体的数据思维之后，就要分析如何在企业内部重构产品、重构用户定义，重新审视主营业务的用户是不是最佳的，用没有高价值的用户还没有被挖掘出来，有没有长尾的价值还没有发挥出来。经营内部后，我们才能开始实现对外部更好的经营。数据资产变现：对外呈现价值：企业在面对客户维度不够、产品信息不全等问题时，就要主动拓展到企业外部，进行进行数据跨 界合作，补全客户信息及产品

8、流通信息，实现数据增值，最终驱动主营业务成长。2. 场景变现我们现在经常能听到一句话：无场景不驱动。貌似场景可以革命一切。到底场景带来什么？于百赠承引僵海卑鵜实用性辭苜度綁R-鼻于搜希引逬価制R类.IS握出行业、删分审场、品牌 班产础这四丈类的挾蠶C38闻里基于海宝，夭揺聊也齊平曲用易数那怖产品为妻眾制定细企业冉瓠锂却sm基于QQtSHsffi 吩爲的用户关搖晔*仪3黑2匚：产品与体鴉20 ；广吿FW讯丸6粗携讯云册、腾讯幵 啟平台孤企业固竽，游戏等产品幵发商、广基于大数据变现场景化，是数据应用的必然趋势 。没数有据变为现这场景的数据，也就意味着它只会是一堆没用的垃圾；但要在“场景营销”中获胜

9、，企业需要应用数据进行更有效的分析，不断完善应用和变现的场景。以互联网保险为例。程永新认为未来所以的变现公司都有可能是互联网公司，因为保险行业有非常好的现金流。它没有实质性的产品，只是一纸合约，因 此非常容易实现互联网化。目前，互联网非车险保费主要集中在四类，其中基于大数据的场景化产品（如网络购物、出行、健康）占大部分。而数据跨界合作推动转型升级则是传统企业数据变现的重要场景 。企业数据增值的形式，不仅仅是数据租售，或者数据分析结果的变现；而是通过跨界战略合作，用数据共享来推动彼此主营业务，实现远高于简单的数据租售速来的直接经济价值。下图展示的是企业大数据建设一般建议推进思路。05匕助武散翩宓

10、左北间的细共事细分折宾成到业务过程申的爾Ht分析 企业内敗总共事口业a 45栅施写EK呼厲摇分析圭眈吐存働畫转换电血壮股提口考虑皿据口聽艷证/血口注含适的堆方初常优木战拥环游值得注意的是，在我们思考的时候往往是自上而下进行，但实际用技术落地一定是自下而上的。在通过大数据建设来驱动业务的过程中，我们最有效的办法就是小步快跑， 不断找一些小的场景，尝试小的平台， 用高质量的数据指导企业作出明智及有效的决策。大数据时代数据资产管理主题演讲整理（本文整理自程永新于2015年11月，在51CTO WOT大数据技术峰会“商业创新专场” 而成）【编辑推荐】1. 吃惊吗？原来这才是大数据的大问题！2. 自动洞察：大数据的下一个重大转折3. Hadoop 生态系统在壮大：十大炫酷大数据项目4. 数据科学家和大数据技术人员工具包5. 游族MOb兰旭：大数据背景下的社交分享解决方案