大数据时代数据资产管理

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。

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2.数据治理：治而不乱，让数据变成资产

数据幵发

数据删

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现在IT部门最悲催的是，IT部门不是数据的owner，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。

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，就没有共享的存在。

范文.范例.参考

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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。

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中小型企业的大数据敏捷化之道

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\ \自主分折1 l自圭分析/r昌主分析: I f1 f I I 两个飞轮

1.数据增值与变现

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

大

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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？

大数据时代数据资产管理“五星模型”

大数据时代数据资产管理“五星模型” 作者：于雪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： 1.数据架构失控; 2.元数据管理混乱; 3.数据标准缺失; 4.数据质量参差不齐; 5.数据增长无序; 6.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”。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系统建设生命期从头到尾管理起来。

RFID大数据中心资产管理系统应用_解决方案设计(机柜级)

实用标准数据中心 RFID资产管理应用系统解决方案

2014年1月

目录一项目可行性分析 (5) 1.1高速增长的数据中心面临资产管理严峻挑战 (5) 1.2数据中心运维特点决定管理模式 (5) 1.3利用RFID技术对资产管理的必要性 (6) 二系统简介及先进性 (7) 2.1RFID系统简介 (7) 2.2系统先进性 (7) 三RFID资产管理总体方案 (8) 3.1系统概述 (8) 3.2项目建设目标 (8) 3.3拓扑架构设计 (9) 3.4应用结构设计 (10) 3.5采集服务（RFID中件间） (11) 四机柜级资产监控方案 (13) 4.1机柜内部组成 (13) 4.2实现功能 (14) 五RFID出入监控系统 (14) 5.1系统组成 (14) 5.2实现功能 (16) 六资产管理软件系统简介 (17) 6.1机房3D展示 (17) 6.1.1模拟3D实景展示 (17) 6.1.2资产定位功能 (20) 6.1.3报警实时显示 (21) 6.2资产登记与信息管理 (22) 6.3资产与RFID关联 (23) 6.4资产日常管理 (23) 6.5维保管理 (24) 6.6资产台账报表 (24) 6.7资产盘点巡检 (26) 6.8子系统接口方案设计 (26) 6.8.1采集服务接口 (26) 6.8.2手持终端接口 (27) 七系统方案必要条件 (28) 7.1约束要素 (28) 7.2硬件及网络环境 (28)

7.3软件环境 (28) 八业界成功案例分析 (29) 8.1中国建设银行/云南电网 (29) 8.2大连银行 (30) 8.3万达集团 (31) 8.4某搜索引擎公司 (31) 8.5华夏银行 (32) 8.6中国石油 (32) 8.7湖南电信研究院 (33)

数据资产管理技术白皮书

前言党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，进一步突出了大数据作为国家基础性战略性资源的重要地位，掌握丰富的高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权的前提和保障。数据是资产的概念已经成为行业共识。然而现实中，对数据资产的管理和应用往往还处于摸索阶段，数据资产管理面临诸多挑战。首先，大部分企业和政府部门的数据基础还很薄弱，存在数据标准混乱、数据质量层次不齐、各条块之间数据孤岛化严重等现象，阻碍了数据的共享应用。其次，受限于数据规模和数据源种类的丰富程度，多数企业的数据应用刚刚起步，主要集中在精准营销，舆情感知和风险控制等有限场景，应用深度不够，应用空间亟待开拓。再次，由于数据的价值很难评估，企业难以对数据的成本以及其对业务的贡献进行评估，从而难以像运营有形资产一样管理数据资产。国际上，1990 年以来，以国际数据管理协会（DAMA，Data Management Association International）、能力成熟度模型集成（CMMI，Capability Maturity Model Integration）为代表的组织机构长期从事数据管理的研究，形成了一定的理论成果。在这些理论的指导下，我国金融、电信、能源、互联网等信息化较为先进的行业，已经积累了丰富的数据资产管理经验。这些经验的总结对于补充完善数据管理理论体系、推进数据资产管理在各个行业的普及和发展有着重要意义。为了促进数据资产管理的研究，我们组织编写了《数据资产管理

实践白皮书》。本白皮书分为四大部分：第一部分介绍了数据资产管理的概述及变革中的数据资产管理呈现出来的特征趋势；第二部分从实践角度出发阐述了数据资产管理的主要内容；第三部分重点介绍了数据资产管理的实施步骤、实践模式、技术工具和成功要素；最后结合实践经验，介绍了电信、金融、政务、医疗和工业等相关领域的数据资产管理案例。本白皮书在《数据资产管理实践白皮书3.0》的基础上，以全面盘点数据资产、不断提升数据质量、实现数据互联互通、提高数据获取效率、保障数据安全合规、数据价值持续释放等角度，通过权威数据和典型事件，生动剖析了数据资产管理的重点内容和目标。在原有管理职能的介绍下，尝试说明数据资产化管理的关键活动步骤，并在实施步骤方面，增加了各实施阶段的具体输出物，并增加了“数据价值管理工具”和“数据服务管理工具”，更好的指导企业搭建数据资产管理平台，开展数据资产管理相关工作。本白皮书可以为政府和企业开展数据资产管理工作提供参考，也可以作为相关产品和服务提供商的参考依据。由于时间仓促，水平所限，我们的工作还有很多不足。下一步，我们还将广泛采纳各方面意见建议，进一步深化相关研究，持续完善白皮书内容，在已有版本的基础上，适时修订发布新版。我们诚邀各界专家学者参与我们的研究工作，积极献言献策，共同完善国内数据资产管理理论和方法论体系，为促进大数据与实体经济深度融合做出积极贡献。

大数据时代数据资产管理

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，让数据变成资产数据幵发数据删数据生甜厲明

数据资产管理实践白皮书

企业资产管理的大数据应用

企业资产管理的大数据应用一、课题简单描述企业发展壮大带来的影响是自身的资产越来越复杂，管理也会出现漏洞。每次年中或者年终资产清查时工作会越来越繁琐和复杂。复杂的资产和繁琐的资产审查环节给企业带来了沉重的负担。数以亿计的资产管理条目让资产管理的信息化不可避免。现如今，企业的资产管理已初步从信息化向智能化发展，本课题目的是为了了解大数据应用的现状和最新科研技术以及未来发展方向。二、检索使用的中、英文关键词，包括检索词的同义词、相关词等资产管理系统、大数据三、用所选择地关键词编中、英文检索式资产管理系统or大数据四、列举所选择的信息源中国知网中国学术期刊网络出版总库、万方数据库四、中国知网：资产管理系统or大数据结果共51082条数据，最新一期是2016年5月22日洪坤伟在科技与企业中发表的《基于信息化模式的固定资产管理探析》。引用最多的文献是张金江等在2009年10月25日电力系统自动化中发表的《输变电资产全寿命周期管理的探索研究》。对于我而言相对重要的文章是金玉坚在2012年发表在“会计电算化”中的《基于射频识别技术的行政单位智能固定资产管理系统设计》。因为此论文发表于2012年，技术相对新颖对于优化目前公司的资产清点工作贡献较大。万方数据库：资产管理系统or大数据结果共2915条数据，最新的是2012年杨家海等在计算机工程第23期上发表的《基于网络运行管理平台的资产管理系统》。对于我而言相对重要的文章是李晓刚在2009年的山东大学硕士论文《资产管理系统的设计与实现》。此论文设计开发的资产管理系统对于我的启发较大。万方数据库、专利：资产管理系统在此搜索结果中苏州德融嘉信信用管理技术有限公司的《基于信用资产管理系统的资产管理方法》相对重要。该专利技术已将资产管理系统具有了智能化雏

大数据的时代数据资产管理.docx

大数据时代数据资产管理

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。

于如何通高效的数据管理,帮助企凭借高量的数据提供更精准的品和服、降低成本并控制，从而提升企的核心争力，新炬网董事 EVP 、新炬件董事 CEO 程永新提出了由“三个基”和“两个” 成的“数据管理五星模型”。三个基： 1.数据架构：企架构成熟度 “数据一切”，于大数据代的企展来，一点也不分。在企中，我不看到ERP、CRM 、系、技架构、数据中心的运和??，些源都有人管理。而当数据成企核心后，又由来呢？ IT 只How to Do的。改架构，先从人改；企的革，先从革做起。当数据成核心，企立数据架构和管理的跨目的数据管理体化，或是虚的，不断完善数据架构，提升企在数据划、、开和交付的量，将IT 系建生命周期从到尾管理起来。 2.数据治理：治而不乱，数据成

大数据时代的数据资产管理

《周一大数据管理》虽然数据还没有被列入企业的资产负债表，但这只是一个时间问题。－维克托?迈尔?舍恩伯格伴随着大数据时代的悄然来临，对数据的重视提到了前所未有的高度。套上大数据的光环后，原本那些存放在服务器上平淡无奇的陈年旧数一夜之间身价倍增。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？首先让我们了解一下什么是财务意义上资产：“一般来讲，资产可以认为是企业拥有和控制的，能够用货币计量，并能够给企业带来经济利益的经济资源。”在这里，资产包含着如下几个要素：1、

被企业拥有和控制；2、能够用货币来计量；3、能为企业带来经济利益下面我们就用资产的要素来盘点一下什么样的数据符合资产的要求: 1、被企业拥有和控制与专利权为代表的知识产权相比，数据所有权问题还比较模糊。从拥有和控制的角度来看，数据可以分为第一方数据、第二方数据和第三方数据。第一方数据也可以称为甲方数据，主要来自于数据的生产者。百度或京东这样的公司在为个人客户提供搜索服务或销售商品的同时，采集和整理了大量的用户行为数据。借助于支付、配送等后续服务，电商网站还能收集到诸如用户真实姓名、电话号码、家庭住址等隐私信息。这些一手数据被毫无疑义的被其生产者拥有和控制，并借助于数据挖掘或出售等方式不断给数据拥有者带来经济收益。第二方数据也可称为乙方数据。随着互联网行业的高速发展，各行业巨头着力构建围绕核心业务的生态体系，专业分工愈发细致。一批像亿玛、百分点这样专业公司脱颖而出。作为效果营销领域的领导者，亿玛通过为电商提供流量入口服务，间接积累了大量的网购用户的行为数据、广告投放数据和订单数据；为了给网购用户提供精准

大数据时代数据资产管理

For personal use only in study and research; not for commercial use 大数据时代数据资产管理“五星模型”莁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螅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袅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，对于企业薁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；螀? ?元数据管理混乱；蒅? ?数据标准缺失；蚂? ?数据质量参差不齐；蚀? ?数据增长无序；腿? ?数据安全问题突出芅导致这些问题的根本原因是数据资产管理与企业IT信息化的过程紧密相连。企业的IT建设过程不可能一蹴而就，而是通过长螄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。肂数据资产管理的核心蕿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。羆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，从而提升企对于如何通过高效的数据资产管理,螅数据资产管理五星模组成的”“两个飞轮和三个基础程永新提出了由新炬软件董事EVP业的核心竞争力，新炬网络董事、CEO“”“”型。膀

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